大数据谜一般的存在

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大数据谜一般的存在

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新零售和大数据的关系，是一个互联网高度发达、电子商务O2O化成为商业生活的常态、网上数据量激增背景下的互相渗透的结果。谈新零售，必然言及大数据，因为在一个大数据概念泛化的时代，新零售如果没有互联网和大数据的加法，就无任何可新之处，而互联网的加，没有大数据的大为依托，就不是现代意义上的互联网。

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大数据是何方密咒？

最有权威性的定义是麦肯锡全球研究所给出的：大数据（Big Data），是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

具体说来，符合以下几个方面的特征的互联网数据，就可以称之为当下意义上的大数据。

1

大的程度到底有多大

这是指收集存储100TB以上的数据量。相当于下载20万部高清电影，基本上可以把全世界的电影全部下载到，如果每天看5部，至少要100年才能看完。

从增长量的维度考量，还要达到60%的年增长率才符合大数据的范畴。

2

多样的数据类型

这是指没有结构、没有固定关联、没有预设章法的数据的流动，信息瞬间产生、稍纵即逝的灭失。

有结构的数据，举例说明一下，如果描述一个人的基本情况，需要的信息是姓名、性别、年龄、学历、住址、ID号码等一系列字符，而这些信息可以以表格的形式列成行（Excel表格最擅长的事情）。这就是结构化的数据。

无结构的数据是什么样的呢？如果一个名叫张三的宅男，今天上网订了一盒美团的外卖、在优酷上下载了两部高清电影、浏览了几张直播室的打了马赛克的美女图片、用微信和基友吹了一会牛、给自己搞了几张美图秀秀的自拍、在QQ空间里自恋了一下、顺便发了一个蓝瘦香菇表情……所有这些在互联网上产生的数据，如果都抓取和存储下来，就是典型的无结构数据，把成千上万个张三的这些互联网上的数据痕迹抓取并储存，这就是大数据。

3

大数据价值的二八原则

大量的海量数据的堆砌，其实80%都是垃圾，是毫无价值的二进制数码的堆积重复，以现有最先进的价值挖掘技术，只能发现20%的价值。这就是大数据所谓价值密度低的涵义。

举例说明一下，停车场监控的视频记录，有一段停车剐蹭的视频记录，整个剐蹭过程大概不到5分钟时间，然后肇事车辆逃逸。为了寻找这两逃逸车辆，就需要把当天的视频记录从头播放一遍（至少12小时），价值密度低于0.7%。

4

大数据的动态浪涌效应

瞬间产生高的数据爆发量，又进入不确定时间的数据静默状态。这就要求数据的抓取是高速、实时完成，并高速完成数据的分析，发现数据变化的内部规律，给出数据行为的可能结论，并立刻作出决策来响应事件。比如舆情监测，社会热点问题的级数分裂传播，都需要立刻分析判断、立刻决策。

大数据和新零售如何联姻？

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