大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含
数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据
。
2013
年
5
月
10
日，阿里巴巴集团董事
局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团
CEO
的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云
说，
大家还没搞清
PC
时代的时候，
移动互联网来了，
还没搞清移动互联网的时候，
大数据时代来了。
从海量数据中
“
提纯
”
出有用的信息，
这对网络架构和数据处理能力而言也是巨大的挑战。
在经
历了几年的批判、质疑、讨论、炒作之后，大数据终于迎来了属于它的时代。
2012
年
3
月
22
日，奥
巴马政府宣布投资
2
亿美元拉动大数据相关产业发展，将
“
大数据战略
”
上升为国家战略。奥巴马政府
甚至将大数据定义为
“
未来的新石油
”
。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，有必要神话它或对它保持敬畏之
心，
在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，
这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起
来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大多数传统
BI
工具都受到以下两个方面的局限：
首先，它们都是
“
预设
-
抓取
”
工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。
其次，它们都专注于报告
“
已知的未知
”
（
Known unknowns
）
，也就是我们知道问题是什么，然
后去找答案。
（而大数据会给而大数据会给出一些未知的未知，
也就是你没有想到的一些问题的结果）
。
传统
BI
工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能
/
应用
是
ETL
（
Extract
、
Transform
、
Load
）
。将近
80%
的
Hadoop
应用都与
ETL
有关，
例如在导入
Vertica
这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。
今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常
“
奢侈
”
地先抓
取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。
此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而
“
实时
”
和
“
预
测
”
将
BI
带到了一个新的境界
――
未知的未知。这也是大数据分析与传统
BI
之间最大的区别 |
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