大数据（big data）是描述大量数据（包括结构化和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量，而是对重要数据的处理方式，可以洞察分析大数据，从而获得更好的决策和战略性业务变动。
大数据（big data）是描述大量数据（包括结构化数据和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力，从而获得更好的决策和战略性业务变动。
大数据历史和当前考虑因素
虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：
1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 Hadoop）减轻了负担。
2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。
3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。
在 SAS，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：
1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。
2.复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。
为什么大数据很重要？
大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：
1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；
2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；
3.在几分钟内重新计算整个风险组合；
4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。
