未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多，都要快。“大数据”时代的脚步悄然而至。

    请试想一下：当40亿部手机、10亿部电脑，随时随地都在向散布在全球各地的服务器发送数据;当你开着车对着“语音助手”说：“我要在四周找一家最罗曼蒂克的餐厅。”之后，短短一两秒就能获得您满意的谜底时。其背后向您提供服务所涉及到的定位、资料检索、存取、数据交换等一系列动作是何等的复杂。而这一系列动作正是由“大数据”所支撑，正如IBM总结的那样：“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大数据”的显著特征。大量、多样、快速给现在的IT业提出了巨大挑战。现今的网络环境、存储以及搜索架构越来越不适应这种新的转变。而大数据的到来将促使这些领域发生新的转变。那么到底何为大数据呢?

　　何为大数据?

　　此大大数据与主要经营香港服务器租用托管、美国服务器租用托管等的“中港网络”不是一个概念。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

        大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

　　物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

　　大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

　　一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。

　　大数据的影响

　　斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天]沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍。FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。

　　“大数据”的影响，增加对了信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。

　　大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。

　　大数据引发的国内外反响

　　最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

　　“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”

　　事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。

　　“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。