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1、传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。2大数据概述 2.1什么是大数据？说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据

2、，在大数据 时代提到了大数据的 4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。一个是数量比较大，大致有多大，就是大到 PB级别，甚至 ZB级别，1PB等于1024TB，1TB等于 1024G，那么 1PB等于 100 多 G，当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询，总之，和传统的单个网站数据库存储的数据相比，已经是它的上百倍还多，而只有数据体量达到了 PB级别以上，才能被称为大数据。第二个是价值大，价值是大体量数据的更深一步的演变，就是说，你如果有 1PB以上的全国所有 20-35 年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些

3、人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生。这些都是大数据的价值。第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1 秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息

4、，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。总之，这些就是大数据的四个特征，只有具备了这些特征的数据才能称为大数据，那么实际中的大数据是怎么样呢？业内著名的和大数据相关的公司，七牛云存储将要在 8月 29 日、30日举办一次大数据的会议，对于位于大数据技术产业链上的公司来说，我们应该可以获得更多的干货爆料。2.2大数据的三个层次 大数据有三个层次，第一个是数据采集层，以 App、saas 为代表的服务。第二个技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层，这些包括数据的存储，数据的分析，数据的挖掘等等，第三个是数据应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务。本模块主

5、要讲第一个层次，后面两个层次在下面的模块再细讲。数据采集层App、saas 服务 在移动互联网时代，大数据的来源层有两个方面，一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的 App，一方面是面向企业服务的 saas 服务的产品。面向个人的 App：饮食领域的 App，如饿了么，用户通过 App进行选餐，下单，通过 App交互就会形成饮食领域的大数据；在 o2o领域，如嗒嗒巴士，用户通过使用App进行乘坐交通，上班下班，就会形成交通领域的大数据，如穿衣助手，用户通过App进行选择衣服颜色，样式，进行搭配，就会形式服务类的大数据，当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。面向个人用户的 App，以满足

6、用户的需求为主要出发点，产生用户的数据，这些数据包括以个人基础的数据，也包括随群体数据，随着App用户量的增长，这些 App数据就成了大数据。面向个人的数据来源：直接通过用户的需求产生数据，而面向企业服务的saas服务则不一样，他们通过为企业提供一套完整的解决方案，而产生数据，比如图灵机器人，人脸识别技术，气象 plus、海康威视等，他们通过完美的解决方案服务企业，最终服务用户，从而产生大数据，数据采集层，是大数据的来源，也是大数据的基础。2.3云存储对大数据的促进作用 有了数据采集层，那么下一步就是数据的存储层了，使用云存储技术将数据存储在云主机上，保证数据的安全、稳定、高效都需要云存储技术

7、来完成。云存储主要负责数据的存储以及计算，比如七牛的云存储技术，云存储技术是大数据发展跨不过去的一道坎，如果没有云存储技术，大数据就不能得到发展。（1）云存储中面向企业存储的数据最大 当前的云存储分为公共云存储和私有云存储，公共云存储主要是面向个人，比如XX网盘等，而私有云存储主要是面向企业，其实面向企业的云存储的存储的大数据最终来源还是来自个人，比如目前的很多 saas 服务，IM、统计等企业服务，服务主要是面向个人的 App，而类似七牛云存储这样的云存储则是出于更底层，基于云主机之上，而位于所有个人服务、企业服务之下，所以说，七牛云存储应该积累了更多的大数据，而通过即将月底举办的这次数据重

8、构未来的大会，我想可以获得更多的关于大数据的干货。（2）云存储满足了海量数据的存储需求 随着移动互联网的快速发展，传统的存储方式已经在容量、性能、智能化等方面无法满足需求。云存储的出现，比如类似和七牛一样的云存储技术，从功能上弥补了传统存储的不足，通过虚拟化大容量存储、分布式存储和自动化运维等功能，实现了存储空间无限增加和扩容，自动化和智能化功能提高了存储效率。另外，规模效应和弹性扩展，降低运营成本，避免资源浪费。（3）云存储技术节省了开发者的成本 特别是当下移动互联网的火爆，使得 App行业出现了爆发式的增长，App的数量已经达到了 300百万以上，同时图片 App、视频 App、音频 Ap

9、p如 camera360、优酷视频、荔枝 FM 等 App都会在发展过程中产生大量的数据，对于这些数据来说，如果让企业自身去开发一款分布式的存储系统，这可能需要构建一个几十人的开发团队，成本也会大大增加，而通过使用类似七牛一样的云存储，可以节约企业成本，让企业发展更加迅速。（4）云存储技术为大数据分析提供了基础依据 作为大数据的存储服务商，云存储有着非常大的数据挖掘潜力，云存储平台为大数据的分析提供了“水”的来源，有了这些数据，同时配置上一些数据分析工具，完全可以产生一些非常有价值的分析数据报告。比如基于云存储服务这个基础，可以在企业的需求下，为企业提供企数据分析，例如这款应用在哪些地区受访问

10、次数多、怎样的用户更喜欢这款应用等，但不会涉及 分析用户隐私相关的数据。当然了，还可以针对整个图片行业、视频行业、以及音频行业提供受众的用户行为、以及特征这一系列的群体特征。这些都是云存储在存储的数据体量达到大数据的特征后，能做的一系列的分析依据。所以说云存储是大数据发展中的最重要的一个环节。2.4大数据未来的行业应用 说了大数据的采集层，数据存储层，那么最后讲下大数据的应用层，既然有了大数据，那么以大数据为基础，就会产生以移动金融，移动社交，O2O，在线教育等多方面的应用。（1）移动金融 随着移动互联网金融的发展，金融交易与支付已经从桌面电脑延伸到移动智能终端，企业自身只能从内部洞察经营情况

11、，或从市场中获得不全面的统计信息，作为决策参考。比如银联智惠可以帮助企业能够从外部了解市场，洞察对手的位置，了解市场趋势和自身的地位，通过利用自身优势通过全行业的交易记录得到高质量的基础数据，并替企业完成了大量繁琐的数据采集、清理工作，整合到企业的基础经营分析数据库中，让企业事半功倍。当基础数据进入企业数据库后，通过银联智惠的用户画像模拟器进行目标客户消费行为建模，将历史交易行为分得出目标客户的交易共性特征,从而完整的从消费性别、消费年龄、消费习惯、消费频率、消费区域、消费偏好等多重维度完整描述客户群的轮廓，并得出客户的上下游关联交易行为特征，让企业真正认知客户群体的全貌，从而进行有效的商业决

12、策。（2）移动社交 随着脉脉，恋爱记等社交应用的用户越来越多，用户的社交行为将会成为大数据的分析基础，通过分析用户的社交时间、对象、地点以及行为，可以分析出用户的爱好、年龄、需求，同时基于用户的大数据，可以针对这些数据做定向营销，从而大大提升了营销的效果，而相比之前的营销手段，则是基本根据人员的策划和想象得出，没有数据参考，营销的效果也不好把控。比如脉脉可以通过一些用户数据为企业招聘到合适的人，同时还能为一些用户提供一些合适的职位，完成需求和供求的高精度的匹配。例如以记录恋爱为主的社交 App，可以通过分析情侣之间的数据，获得更多的情感数据，从而为一些适龄男女提供恋爱的指导。这些都是基于大数据

13、的应用。（3）O2O类的应用 移动互联网的深入发展，促进了 O2O的繁荣，以嗒嗒巴士为代表的定制公交车应用，就是大数据的代表应用。传统的公交出行在公交站、公交路线的设定上，相对来说比较固定，通过分析一个城市内的群体出行数据，可以获得人群随着时间的出行规则，比如知道在早上 8 点为出行高峰，而从某个小区到某个写字楼的人流数为最大，那么我就定制一条公交线路出来，对于用户来说，满足了用户的需求，而对于公交公司来说，则是优化了交通路线，节约了资源，间接提升了成本，这些都是大数据的好处。还有更多的领域可以用到大数据，如大数据医疗，大数据营销，可穿戴设备等等。通过大数据可以创造出更多价值，正如一篇文章说到，通过大数据让做事的方法更加容易，让现实从三维空间变成了二维码空间，就像宇宙的虫洞一样，可以直接达到目标。意思是在过去没有大数据做参考，我们需要试验多次，才能知道那条路是对的，但是现在有了大数据做数据参考，我们可以直接到达终点。所以说大数据使得事情的发展变得更加简单。3大数据时代的机遇与挑战 3.1机遇与挑战并存 大数据分析给现代社会带来了新的机遇与挑战。一方面，与传统研究侧重于揭示事物的共性不同，大数据研究将有助于人们发现事物的个体特性，并针对每一个体的特性给出个体化的解决方案。同时，大数据研究也将使人们能够