大数据的发展前提
关于大数据的概念事实上在1998年已经就有人提出了，可是到了如今才開始有所发展，这些事实上都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的快速发展，为大数据的产生提供了很多其它的产生大数据的硬件前提，比方说智能手机。智能硬件。车联网，pda等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起。在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。
其次就是移动通信技术的高速发展，在2G时代，无线网速慢。数据产生也很慢。数据体量也不够。所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的添加，使得不论什么的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之中的一个。
第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展。如云计算。云存储技术。他们的高速发展，是大数据诞生的温床。假设没有这些技术。即使有大量的数据也仅仅能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后，依据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统须要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求相同迫切，与以往仅仅面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的添加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升。仅仅有这样才干对请求作出高速的反应，云储存技术的成熟为大数据的高速发展奠定了基础。
什么是大数据？
只是说起大数据。预计大家都认为仅仅听过概念，可是详细是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，由于在我们的印象中好像非常多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是非常好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。
一个是数量比較大，大致有多大，就是大到PB级别，甚至ZB级别。1PB等于1024TB。1TB等于1024G，那么1PB等于100多G，当然了详细的计算方法能够相关资料数据进行查询，总之。和传统的单个站点数据库存储的数据相比，已经是它的上百倍还多。而仅仅有数据体量达到了PB级别以上，才干被称为大数据。第二个是价值大，价值是大体量数据的更深一步的演变。就是说，你假设有1PB以上的全国全部20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比方通过分析这些数据。我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。假设有了全国几百万病人的数据，依据这些数据进行分析就能预測疾病的发生。这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性，假设仅仅有单一的数据，那么这些数据就没有了价值。比方仅仅有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据。这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还须要是多样性的。比方当前的上网用户中，年龄，学历，爱好。性格等等每一个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了假设扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每一个地区，每一个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度很快。 1秒定律。可从各种类型的数据中高速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
总之，这些就是大数据的四个特征，仅仅有具备了这些特征的数据才干称为大数据。那么实际中的大数据是怎么样呢？业内著名的和大数据相关的公司，七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据的会议，对于位于大数据技术产业链上的公司来说，我们应该能够获得很多其它的干货爆料。
大数据的三个层次
说起大数据，大数据有三个层次，第一个是数据採集层，以App、saas为代表的服务。第二个技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层，这些包含数据的存储，数据的分析。数据的挖掘等等，第三个是数据应用层，以数据为基础。为将来的移动社交、交通、教育。金融进行服务。以下我就基本的讲下三个层面。
数据採集层——App、saas、智能硬件服务
在移动互联网时代，大数据的来源层有两个方面。一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App，一方面是面向企业服务的saas服务的产品。面向个人的App，在饮食领域的App，如饿了么。用户通过App进行选餐，下单。通过App交互就会形成饮食领域的大数据；在o2o领域，如嗒嗒巴士，用户通过使用App进行乘坐交通，上班下班，就会形成交通领域的大数据，如穿衣助手，用户通过App进行选择衣服颜色。样式。进行搭配。就会形式服务类的大数据。当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。面向个人用户的App，以满足用户的需求为主要出发点，产生用户的数据。这些数据包含以个人基础的数据，也包含随群体数据，随着App用户量的增长。这些App数据就成了大数据。
面向个人的数据来源。直接通过用户的需求产生数据，而面向企业服务的——saas服务则不一样，他们通过为企业提供一套完整的解决方式，而产生数据，比方图灵机器人，人脸识别技术，气象plus、海康威视等。他们通过完美的解决方式服务企业，终于服务用户，从而产生大数据。数据採集层。是大数据的来源，也是大数据的基础。
云存储对大数据的促进作用
有了数据採集层，那么下一步就是数据的存储层了，使用云存储技术将数据存储在云主机上。保证数据的安全、稳定、高效都须要云存储技术来完毕。
云存储主要负责数据的存储以及计算，比方七牛的云存储技术，云存储技术是大数据发展跨只是去的一道坎，假设没有云存储技术，大数据就不能得到发展。
云存储中面向企业存储的数据最大
当前的云存储分为公共云存储和私有云存储。公共云存储主要是面向个人。比方百度网盘等，而私有云存储主要是面向企业，事实上面向企业的云存储的存储的大数据终于来源还是来自个人，比方眼下的非常多saas服务，IM、统计等企业服务，服务主要是面向个人的App，而类似七牛云存储这种云存储则是出于更底层，基于云主机之上，而位于全部个人服务、企业服务之下，所以说。七牛云存储应该积累了很多其它的大数据。而通过即将月底举办的这次《数据重构未来》的大会。我想能够获得很多其它的关于大数据的干货。
云存储满足了海量大数据海量数据的存储需求
随着移动互联网的高速发展。传统的存储方式已经在容量、性能、智能化等方面无法满足需求。云存储的出现。比方类似和七牛一样的云存储技术，从功能上弥补了传统存储的不足，通过虚拟化大容量存储、分布式存储和自己主动化运维等功能，实现了存储空间无限添加和扩容。自己主动化和智能化功能提高了存储效率。另外，规模效应和弹性扩展，减少运营成本，避免资源浪费。
云存储技术节省了开发人员的成本
特别是当下移动互联网的火爆，使得App行业出现了爆发式的增长，App的 数量已经达到了300百万以上，同一时候图片App、视频App、音频App如camera360、优酷视频、荔枝FM等App都会在发展过程中产生大量的数据，对于这些数据来说，假设让企业自身去开发一款分布式的存储系统，这可能须要构建一个几十人的开发团队，成本也会大大添加，而通过使用类似七牛一样的云存储。能够节约企业成本，让企业发展更加迅速。
云存储技术为大数据的数据分析提供了基础根据
作为大数据的存储服务商，云存储有着很大的数据挖掘潜力，云存储平台为大数据的分析提供了“水”的来源，有了这些数据。同一时候配置上一些数据分析工具，全然能够产生一些很有价值的分析数据报告。
比方基于云存储服务这个基础。七牛能够在企业的需求下，为企业提供企数据分析，比如这款应用在哪些地区受訪问次数多、如何的用户更喜欢这款应用等。但不会涉及分析用户隐私相关的数据。
当然了。还能够针对整个图片行业、视频行业、以及音频行业提供受众的用户行为、以及特征这一系列的群体特征。
这些都是云存储在存储的数据体量达到大数据的特征后，能做的一系列的分析根据。
所以说云存储是大数据发展中的最重要的一个环节。
大数据未来的行业应用
说了大数据的採集层，数据存储层，那么最后讲下大数据的应用层，既然有了大数据。那么以大数据为基础，就会产生以移动金融，移动社交。o2o，在线教育等多方面的应用。
移动金融
随着移动互联网金融的发展，金融交易与支付已经从桌面电脑延伸到移动智能终端，企业自身仅仅能从内部洞察经营情况。或从市场中获得不全面的统计信息，作为决策參考。比方银联智惠可以帮助企业可以从外部了解市场，洞察对手的位置。了解市场趋势和自身的地位。通过利用自身优势通过全行业的交易记录得到高质量的基础数据，并替企业完毕了大量繁琐的数据採集、清理工作。整合到企业的基础经营分析数据库中，让企业事半功倍。
当基础数据进入企业数据库后，通过银联智惠的用户画像模拟器进行目标客户消费行为建模。将历史交易行为分得出目标客户的交易共性特征。从而完整的从消费性别、消费年龄、消费习惯、消费频率、消费区域、消费偏好等多重维度完整描写叙述客户群的轮廓，并得出客户的上下游关联交易行为特征，让企业真正认知客户群体的全貌，从而进行有效的商业决策。
移动社交
随着脉脉，恋爱记等社交应用的用户越来越多，用户的社交行为将会成为大数据的分析基础。通过分析用户的社交时间、对象、地点以及行为。能够分析出用户的爱好、年龄、需求，同一时候基于用户的大数据，能够针对这些数据做定向营销，从而大大提升了营销的效果，而相比之前的营销手段，则是基本依据人员的策划和想象得出，没有数据參考。营销的效果也不好把控。比方脉脉能够通过一些用户数据为企业招聘到合适的人，同一时候还能为一些用户提供一些合适的职位，完毕需求和供求的高精度的匹配。
而恋爱记。是一款记录恋爱为主的社交App。更加垂直。那么通过分析情侣之间的数据，能够获得很多其它的情感数据，从而为一些适龄男女提供恋爱的指导。这些都是基于大数据的应用。
O2O类的应用
移动互联网的深入发展，促进了o2o的繁荣，以嗒嗒巴士为代表的定制公交车应用，就是大数据的代表应用。
传统的公交出行在公交站、公交路线的设定上，相对来说比較固定，通过分析一个城市内的群体出行数据，能够获得人群随着时间的出行规则，比方知道在早上8点为出行高峰，而从某个小区到某个写字楼的人流数为最大。那么我就定制一条公交线路出来，对于用户来说，满足了用户的需求。而对于公交公司来说，则是优化了交通路线。节约了资源。间接提升了成本，这些都是大数据的优点。
……
还有很多其它的领域能够用到大数据，如大数据医疗，大数据营销。可穿戴设备等等。
通过大数据能够创造出很多其它价值。正如一篇文章说到。通过大数据让做事的方法更加easy。让现实从三维空间变成了二维码空间。就像宇宙的虫洞一样。能够直接达到目标。意思是在过去没有大数据做參考，我们须要试验多次。才干知道那条路是对的，可是如今有了大数据做数据參考。我们能够直接到达终点。
所以说大数据使得事情的发展变得更加简单。
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