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大數據的存儲和搜索面臨很大挑戰
2018-04-10
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大數據的存儲和搜索面臨很大挑戰

大數據并非是一個全新的概念，早在1980年，阿爾文托夫勒就在《第三次浪潮》一書中預言了由數據構成的“碎片化未來”，并將海量數據贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。然而，大數據真正流行起來是在2011年之后，數據量呈幾何指數上升，物聯網、云計算等技術的日漸成熟使得數據的獲取、存儲和處理的成本急劇下降，促使大數據一時間成為了各方視線的焦點。
    首先，伴隨著移動終端、傳感器的迅速普及以及社會化媒體等互聯網應用的日益多樣化，數據量呈現出爆發式的增長，數據集的規模已經達到了TB甚至是PB的級別。這些海量的、碎片化的數據不僅能夠較為完整地刻畫出人們在線行為，還可以通過各類傳感設備的數據來記錄實體經濟的運行狀況。
    其次，數據的種類也愈發豐富，不僅包含文本內容，還包括圖片、音頻、視頻等非結構化數據，為數據的存儲和搜索帶來了很大挑戰，這意味著傳統意義上適用于文本內容存儲和分析的數據庫關聯算法、語義分析等手段已經漸漸失效。
    第三，大數據蘊含著巨大的價值，但相比于龐大的數據規模，其價值密度卻是非常稀疏的，可謂是“浪里淘沙、彌足珍貴”。例如，公安視頻監控系統需要7×24小時的記錄，但用于犯罪證據獲取的也許只是短短數秒；對于零售產業的推薦系統，也只有通過海量數據的分析，才能進行較為精準的預測。
    第四，大數據需要實時的記錄與響應，如動態的股價、路況信息以及電子商務的交易數據等，都需要實時的調用和處理，才能夠充分體現出數據的價值所在。此外，社會化媒體、社交網站中的關系數據成為了大數據的價值倍增器，這是因為人們已經不可避免地鑲嵌于人際關系網絡中，個體的影響力會經由社交網絡快速蔓延。
    不久前，作為全球最大零售商的沃爾瑪也充分意識到了關系數據的重要性，在其社交基因組（Social Genome）計劃中整合了用戶在Facebook、Twitter中的關系數據，用以更精準地推測消費者的偏好。 綜上所述，大數據的基本特征可以概括為規?；╒olume）、多樣性（Variety）、高價值（Value）、速度快（Velocity）以及社會化（Social）等五個特點，即“4V 1S”的特點。這樣的大數據浪潮，也深刻的影響了各個傳統行業的發展軌跡，變革一觸即發。



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