網絡信息時代的高速發展，科技發達，信息通達，人與人之間的交流越來越密切，生活也越來越便捷了。大數據是互聯網科技發展到今天的必然產物。在以云技術為代表的革新下，那些原本很難收集和使用的數據開始容易被收集使用了，在各行各業的不斷革新下，大數據逐步變為現實并創造著更多的價值。
近年來，有人講大數據，有人講云計算，有人講人工智能，當一件事情幾個方向都在都在談的時候，意味著一個時代的來臨。那么，如何系統化地認識大數據呢？本文將從三大層面來展開，"解構"大數據。
第一層：理論
理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。大數據的定義及特征是對大數據的整體描繪與定性;我們先從其定義與特征出發，來具體認知大數據。
定義：大數據（bigdata），指在一定時間范圍內無法用常規軟件或工具進行捕捉抓取、管理和處理的數據集，而是需要新處理模式才能更具有強的決策力、洞察力和流程優化能力等的海量、多樣化和高增長率的信息資產。
特征：業界(IBM最早定義)將大數據的特征歸納為4個"V"(量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity)，或者說特點有四個層面：第一，海量數據量。第二，數據類型繁多。第三，價值密度低，商業價值高。第四，速度快。第四點也是和傳統的數據挖掘技術有不同本質。
第二層：技術
技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。那么，現階段和大數據相關的技術有哪些呢？這里將分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的全部過程。
云技術
在人工智能時代，互聯網是基礎設施，云計算是公共服務，那么大數據則是生產資料。大數據，離不開云計算，實時的大數據集分析需要分布式處理框架來向數以萬計的電腦分配工作。再或者，我們可以打個比方來說：如果云計算充當了工業革命時期發動機的角色，那么大數據則是電。
分布式處理技術
分布式處理系統可以用用通信網絡將具有不同功能的或不同地點的，擁有不同數據的N臺計算機連接起來，分布式處理系統的定義是指：在控制系統的統一管理控制下，協調地完成信息處理任務。
存儲技術
大數據可以抽象的分為大數據存儲和大數據分析，這兩者的關系是：大數據存儲的目的是支撐大數據分析。大數據存儲與大數據分析，其實還是倆種不同定義。大數據存儲致力于研發可以擴展至PB甚至EB級別的數據存儲平臺;大數據分析關注在最短時間內處理大量不同類型的數據集。
感知技術
大數據的采集和感知技術的發展是緊密聯系的。以傳感器技術，指紋識別技術，RFID技術，坐標定位技術等為基礎的感知能力提升同樣是物聯網發展的基石。這些感知被逐漸捕獲的過程就是被數據化的過程。
第三層：實踐
實踐是大數據的最終價值體現，具體來說，現在城市都在走向智能和智慧，比如，智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保、智慧城市，這些都依托于大數據，可以說大數據是智慧的核心能源。如在輿情監控方面，通過搜索網絡關鍵詞以及語義智能分析，可以提高輿情分析全面性、及時性。在管理交通方面，實時挖掘道路交通信息，可有效緩解交通擁堵，并快速響應突發狀況，為城市交通的有效運轉提供科學依據。
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