这些年，大数据作为一个时髦概念，出现频率很高，关注度也很高。
对于很多人来说，当他次听到“大数据”这个词，大数据，会自然而然从字面上去理解——认为大数据就是大量的数据，大数据行程卡，大数据技术就是大量数据的存储技术。
但是，事实并非如此。
大数据比想象中复杂。它不只是一项数据存储技术，大数据平台，而是一系列和海量数据相关的抽取、集成、管理、分析、解释技术，是一个庞大的框架系统。
更进一步来说，大数据是一种全新的思维方式和商业模式。
首先，还是要重新审视大数据的定义。
对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。
广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。
狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。
要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据
对谁做？——大容量数据
目的是什么？——挖掘价值
获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。
大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。
其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，在其他诸如***，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。
广告作为互联网行业常见的手段之一，大数据赋能广告营销，让广告从惹人恼转变为广告即内容，广告即服务。
曾几何时，你会发现日常生活中看到的广告居然那么懂你。点开淘宝，你爱的商品被推荐在Banner首页；打开微信朋友圈，映入眼帘的是你正想要做的汽车***；打开百度搜索，你前两天看的别墅信息赫然出现。
这一切的实现都得益于大数据赋能广告。
在广告投放前期，通过大数据手段大量的整合、分析数据，包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等，并从中挖掘出有效的信息；构建的用户画像，结合广告业务，***目标用户，保证广告定向投放。
新零售时代，客户的需求无时无刻不在变化，大数据赋能零售，大数据技术与应用，让零售在人，货，场上进行变革。
零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测，抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期，及时补足库存，提升商品供应率；在流量散去的前期，及时去库存，避免库存积压。
借助大数据分析用户地域分布情况，商店流量，消费者习惯等那个，在合适的地区开设商店，建造仓库。在物流发货时，从数据出发，合理规划运输路劲，降低运输成本。
利用数据还可以统一上下游供应链交互，解决数据不对成问题，减小牛鞭效应，提升供应链中每个环节的利用效率。
互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博，朋友圈或者点评网站上发表状态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。
不论是热点新闻还是***八卦，传播速度远超我们的想象。可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。如此海量的信息可以得到式的传播，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。大数据时代，除了媒体信息以外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。
商家的产品设计者需要汇计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的***和市场部门也需要根据作出相应的及时处理，而这一切也意味着传统的系统升级成为大数据采集和分析系统。
数据时代的到来，使得数据的体量变的非常庞大，且在总体数据量中，非结构化数据的规模和增速分别占了总量的80％-90％。信息超载和数据将困扰人们会变为机械的信息查询者。
从产品服务的角度看，浓缩海量信息，抵抗数据已成工作基本要求。因此未来分析的必备技能，将是能够掌握数据抓取能力与解读能力，通过信息加工来实现数据的“增值”。
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