大數(shù)據(jù)，顧名思義，就是大量的數(shù)據(jù)。

更專業(yè)來說，大數(shù)據(jù)，是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。

我們通常說：“量變引起質(zhì)變”。大數(shù)據(jù)，就屬于這種情況。
當數(shù)據(jù)體量增加到一定程度時，相關(guān)技術(shù)、理念、思維等，都隨之發(fā)生質(zhì)變，從而形成了一個新的領(lǐng)域，這就是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)，通過對海量數(shù)據(jù)的采集、分析和處理，尋找其中的特征和趨勢，提煉更多的高價值信息，用于改善業(yè)務流程，或者輔助決策行為。

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，我們經(jīng)?？吹揭恍╆P(guān)于3V、4V、7V的說法。這些V，到底是什么意思呢？
今天這篇文章，小棗君就簡單給大家介紹一下。
█ 3V、4V、7V的來源

2001年，美國麥塔集團分析師道格·蘭尼（Doug Laney）在對大數(shù)據(jù)進行理論研究的時候，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)具備三個特征。而這三個特征的英文單詞，恰好又以字母“V”開頭，即：

Volume（體量大）、Variety（多樣化）、Velocity（速度快）。

后來，“3V”這個特征理論，逐漸被業(yè)界所接受，成為描述大數(shù)據(jù)特征的標準。

再后來，在“3V”的基礎上，業(yè)界的一些專家們又陸續(xù)提出了“4V”、“5V”，甚至“7V”，包括：

Veracity（真實性）、Value（價值密度）、Variability（變異性）、Visualization（可視性）等。

所有這些V，就變成了對大數(shù)據(jù)特征的新定義。

接下來，我們就分別看看，這些“V”具體是什么意思。

█ No.1 ：Volume（體量大）

大數(shù)據(jù)，到底有多大？

我們傳統(tǒng)PC和手機處理的數(shù)據(jù)，是GB/TB級別。例如，我們的硬盤，現(xiàn)在通常是1TB/2TB/4TB的容量。TB、GB、MB、KB的關(guān)系，大家應該都很熟悉了：1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)
1 MB = 1024 KB (MB - megabyte) 1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte) 1 TB = 1024 GB (TB - terabyte) 而大數(shù)據(jù)是什么級別呢？PB/EB級別。1 PB = 1024 TB (PB - petabyte) 1 EB = 1024 PB (EB - exabyte) 只是看這幾個字母的話，貌似不是很直觀。我來舉個例子吧。1TB，只需要一塊硬盤可以存儲。容量大約是20萬張照片或20萬首MP3音樂，或者是20萬部電子書。1PB，需要大約2個機柜的存儲設備。容量大約是2億張照片或2億首MP3音樂。如果一個人不停地聽這些音樂，可以聽差不多兩千年。1EB，需要大約2000個機柜的存儲設備。如果并排放這些機柜，可以連綿1.2公里那么長。如果擺放在機房里，需要21個標準籃球場那么大的機房，才能放得下。阿里、百度、騰訊這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，數(shù)據(jù)量據(jù)說已經(jīng)接近EB級。
EB還不是最大的。目前全人類的數(shù)據(jù)量，是ZB級。1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)

根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，在2020年，全球創(chuàng)建、捕獲、復制和消耗的數(shù)據(jù)總量約為64ZB。而到了2025年，全球數(shù)據(jù)總量可能會達到驚人的163ZB。如果建一個機房來存儲這些數(shù)據(jù)，那么，這個機房的面積將比196個鳥巢體育場還大。

人類社會的數(shù)據(jù)體量不僅大，增長速度也很快——每年增長50%。也就是說，每兩年就會增長一倍多。

數(shù)據(jù)的增長，為什么會如此之快？說到這里，就要回顧一下人類社會數(shù)據(jù)產(chǎn)生的三個重要階段。第一個階段，是1940-1990年。
計算機和數(shù)據(jù)庫被發(fā)明之后，數(shù)據(jù)管理的復雜度大大降低。各行各業(yè)開始產(chǎn)生了計算機數(shù)據(jù)，并記錄在數(shù)據(jù)庫中。這時的數(shù)據(jù)，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主（待會解釋什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式，是被動的。第二個階段，是1990-2010年。
伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)，網(wǎng)絡內(nèi)容開始迅速增長，增加了很多的專業(yè)輸出內(nèi)容（PGC）。Web2.0出現(xiàn)后，人們開始使用博客、facebook、youtube這樣的社交網(wǎng)絡，輸出大量的用戶原創(chuàng)內(nèi)容（UGC），從而主動產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。移動智能終端時代的到來，也加速了該階段數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。第三個階段，是2010年至今。
隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，各種各樣的感知層節(jié)點（例如遍布各個角落的傳感器、攝像頭）開始自動產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建了大量的系統(tǒng)，沉淀和管理這些數(shù)據(jù)。人類的數(shù)據(jù)總量，再次躍升。

經(jīng)過了“被動-主動-自動”這三個階段的發(fā)展，最終導致了人類數(shù)據(jù)總量的爆炸式膨脹。值得一提的是，如今，隨著我們逐漸進入AI智能時代，很可能會迎來第四次數(shù)據(jù)暴增階段。以AIGC為代表的智能機器生產(chǎn)內(nèi)容，正在急劇增加。

█ No.2 ：Variety（多樣化）

多樣性主要體現(xiàn)在三個方面——數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)類型多和數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強。

數(shù)據(jù)來源多：如前面所說，數(shù)據(jù)來源于不同的應用系統(tǒng)和設備。
例如，企業(yè)所產(chǎn)生的營銷數(shù)據(jù)、業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)所產(chǎn)生的社交內(nèi)容數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等，政府部門所產(chǎn)生的社會治理數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)、經(jīng)濟數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)類型多：
數(shù)據(jù)又分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是指可以用預先定義的數(shù)據(jù)模型表述，或者，可以存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。例如，一個班級所有人的年齡、一個超市所有商品的價格，這些都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

而網(wǎng)頁文章、郵件內(nèi)容、圖像、音頻、視頻等，都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，介于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間。如XML、JSON等格式的數(shù)據(jù)，它們有一定的組織形式，但不如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)那樣嚴格。
目前，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的占比是最高的。例如，在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域里，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的占比已經(jīng)超過了80%。數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強：
數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間，有一定的關(guān)聯(lián)性，而且頻繁交互。
例如，游客在旅游途中上傳的照片和日志，就與游客的位置、行程等信息有很強的關(guān)聯(lián)性。

█ No.3 ：Velocity（速度快）

這個特性，指的是大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度快、處理速度快、傳播速度快。從數(shù)據(jù)的生成到消耗，時間窗口非常小。
數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快，體現(xiàn)在生產(chǎn)生活中的方方面面。
我們還是用數(shù)字來說話：就在剛剛過去的這一分鐘，數(shù)據(jù)世界里發(fā)生了什么？Email：2000萬封被發(fā)出Google：380萬次搜索請求被提交Youtube：2100分鐘的視頻被上傳Facebook：69.5萬條狀態(tài)被更新12306：9000張車票被賣出……怎么樣？是不是瞬息萬變？

數(shù)據(jù)處理速度快，體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)可以在實時分析和決策需求的推動下，通過實時處理、并行處理等方式，快速對所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行處理。

這就要求大數(shù)據(jù)系統(tǒng)具備高并發(fā)、低延遲的能力。舉例來說，大數(shù)據(jù)所采用的流式處理技術(shù)，能夠在數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生的同時進行實時處理，確保系統(tǒng)能夠及時獲取并利用最新的信息。

數(shù)據(jù)傳播速度快，體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)與以往的檔案、廣播、報紙等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)載體不同。大數(shù)據(jù)的交換和傳播，是通過互聯(lián)網(wǎng)等方式實現(xiàn)的，遠比傳統(tǒng)媒介信息交換的傳播速度快。

█No.4 ：Veracity（真實性）

數(shù)據(jù)很多，但也要真實才行。
大數(shù)據(jù)的真實性，指的是數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可信度。
在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，由于數(shù)據(jù)來源廣泛且多樣，就會導致容易出現(xiàn)錯誤、冗余和不一致的數(shù)據(jù)，進而影響到最終分析的準確性和可靠性。確保大數(shù)據(jù)的真實性，需要采用數(shù)據(jù)清洗、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理等手段。

此外，隨著技術(shù)的發(fā)展，越來越多的技術(shù)工具和服務被開發(fā)出來，用于對大數(shù)據(jù)真實性的管理和優(yōu)化。例如數(shù)據(jù)驗證工具、自動化的數(shù)據(jù)清理流程、先進的統(tǒng)計方法用于檢測異常值等。

█ No.5 ：Value（價值密度）

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量很大，但隨之帶來的，就是價值密度很低。數(shù)據(jù)中真正有價值的，只是其中的很少一部分。例如通過監(jiān)控視頻尋找犯罪分子的相貌，也許數(shù)十TB的視頻文件，真正有價值的，只有幾秒鐘。
例如，2014年美國波士頓爆炸案，現(xiàn)場調(diào)取了10TB的監(jiān)控數(shù)據(jù)（包括移動基站的通訊記錄，附近商店、加油站、報攤的監(jiān)控錄像以及志愿者提供的影像資料），最終找到了嫌疑犯的一張照片。這張照片的價值，毋庸置疑。

大數(shù)據(jù)中包含很多低價值的信息，而且，信息碎片化的情況嚴重。因此，需要通過深度分析和挖掘，才能發(fā)現(xiàn)有用的內(nèi)容。

數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和人工智能等技術(shù)，正在逐漸提升數(shù)據(jù)分析和挖掘的效率，幫助人們從低價值密度的數(shù)據(jù)中提取高價值的信息。

█ No.6 ：Variability（變異性）
不要怕！這里的變異，并不是生化危機。
大數(shù)據(jù)的變異性，指的是數(shù)據(jù)在處理過程中可能發(fā)生變化的能力，也可以理解為數(shù)據(jù)的動態(tài)性、不確定性。變異性包括幾個方面：數(shù)據(jù)分布的不均勻性。
大數(shù)據(jù)集合可能包含來自不同來源、不同時間、不同地點的數(shù)據(jù)，這使得數(shù)據(jù)的分布呈現(xiàn)出不均勻性。不同的子集，可能具有不同的統(tǒng)計性質(zhì)。在數(shù)據(jù)分析和建模時，需要考慮這個因素。數(shù)據(jù)的動態(tài)性。
大數(shù)據(jù)往往是動態(tài)變化的，尤其是實時場景（例如股價）。變化速度，也從以前的秒級，變成了現(xiàn)在的毫秒級，甚至更短。這就要求大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和技術(shù)必須能夠適應這個動態(tài)變化的特性。數(shù)據(jù)質(zhì)量的波動。
前面說了，大數(shù)據(jù)中可能包含大量的噪音、異常值和錯誤。這些負面因素，也可能隨時間變化，導致數(shù)據(jù)質(zhì)量出現(xiàn)明顯波動。環(huán)境因素的影響。
大數(shù)據(jù)的變異性，還可能受到環(huán)境因素的影響，如天氣、地理位置、社會事件等。對于一些特殊場景的大數(shù)據(jù)應用，需要考慮這些外部因素可能導致的變化。

█No.7 ：可視性（Visualization）

這個大家應該比較熟悉。我們現(xiàn)在在很多的政府部門和企業(yè)，都會看到數(shù)據(jù)大屏，其實也就是可視性的一種體現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)的可視性，是指利用圖形化、圖像化的方式，對大數(shù)據(jù)進行呈現(xiàn)。這種方式，可以更直觀地展示數(shù)據(jù)的模式、趨勢和關(guān)系，快速把握數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。
可視化，能夠幫助人們更好地理解和解釋復雜的數(shù)據(jù)集，提高對信息的洞察力，促使更明智的決策。除了觀看之外，可視化也可以借助輔助工具，提供一些交互性功能。
例如，用戶能夠自由選擇感興趣的數(shù)據(jù)子集、調(diào)整視圖參數(shù)，從而更靈活地進行數(shù)據(jù)探索。這有助于用戶深入挖掘數(shù)據(jù)，找到其中的規(guī)律和異常。

█最后的話

好啦，以上就是大數(shù)據(jù)的7V特性。

當然了，這些特性定義，除了前幾個以外，并沒有一個官方的認可。如果你愿意，也可以再想一個V，變成8V。

作為一種全新的思維方式和商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)正在改變我們的工作和生活。下一期，小棗君再和大家詳細聊聊，大數(shù)據(jù)到底有哪些應用場景，能發(fā)揮什么樣的作用和價值。
敬請關(guān)注！