信息爆炸时代，大数据统计降临到商业、经济、政治等领域，成为备受推崇的决策工具。大数据成为一场基于时代发展的IT洞察，是基于人类生产生活所带来的数据和人机、机器与机器之间更紧密通讯带来的数据聚合。甚至有人说：得大数据者得天下。

但是，大数据到底离我们有多远，是不是只有决策者才需要大数据，或者说大数据只是为决策者服务的？答案显然是否定的，在这个大数据时代，我们每个人都是大数据的创造者，每个人也都是大数据分析福利的享用者。

随着互联网+，工业4.0等概念的提出，我们更要认清，国家正在加大力度让传统政府信息化；大数据使我们的生活更加舒适，也使我们的行为更加透明化。

名家定义大数据

Gartner："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据科学家John Rauser：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。

分析师布赖恩·霍普金斯和鲍里斯·埃韦尔松提出大数据的4项典型特征：海量( Volume )、多样性( Variety )、高速( Velocity )和易变性( Variability )。

定义大数据

《互联网周刊》："大数据"的概念是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。

著名咨询公司麦肯锡：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB值的数据集才能算是大数据。

如果您听不惯名家定义的大数据，请随我来看看，生活中大数据在哪里？它是否真的像传说中的那么神奇？

大数据故事：啤酒与尿布

生活中，处处体现着大数据

"啤酒与尿布"的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，"啤酒"与"尿布"两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。

"啤酒"和"尿布"两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究"啤酒与尿布"关联的方法就是购物篮分析(market basket analysis)。

商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，目前，购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分。由此可见，大数据其实体现在生活的每一个角落。

啤酒与尿布，看似风马牛不相及的商品，经过大数据的分析，得出了惊人的结论，通过这个发现，我们可以制定与之对应的策略，提高超市业绩，也发现了荒谬背后的逻辑。

大数据故事：纸牌屋

《纸牌屋》这部火遍了全中国的，讲述一名美国白宫内的政客，如何不择手段的向上攀爬，竞选成为美国总统电视剧，究竟是如何取得巨大成功，它又与大数据擦出了什么样的火花呢？

据外国媒体报道毫无疑问，《纸牌屋》是"大数据"出来的。据称，该部电视剧，运用所有收集的大数据，制作了一部观众最想看的电视剧。"比你自己还要了解你"就是美国视频公司Netflix做的事。

用户只要登录Netflix，其每一次点击、播放、暂停、喜欢哪个桥段、哪里用户喜欢转发甚至看了几分钟就关闭视频，都会被作为数据进入后台分析。

每天用户在Netflix上产生3000万多个行为，Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分，还会有300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。这样一来，就能精确定位观众的偏好，利用大数据定制《纸牌屋》。

大数据故事：保护早产婴

医疗信息化离不开大数据的支持

有数据显示，随着社会不断的发展，社会结构不断变化，产妇的产龄呈上升趋势，导致早产婴儿数量正在上升。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

随着医疗信息化的深入发展，医院业务数据呈爆炸式增长，几乎可以纳入大数据范畴。医疗信息化必然会拥抱大数据，医疗行业本身就是具有大数据特性的行业。

大数据故事：灌篮分析

篮球大数据量化分析

专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，可否找到两三个制胜法宝，或者至少能保证球队获得高分，做到知己知彼？美国的Krossover公司正致力于此。

教练只需将比赛视频上传到网上，在24小时之内，就会有四名Krossover员工组成分析团队，该团队将会从运动员每一个动作中作出完整、细致的分析。

之后，教练只要进入该网站，就可以检查任何他想要的--数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频，毫不夸张地分析所有的可量化的数据。队员们则可以在Krossover上把他们的一系列灌篮拼接在一个视频中，分享给亲朋好友。

大数据故事：预测未来

举一个简单的例子，2013年年末，亚马逊获得了一项名为"预判发货"的专利，亚马逊未来可能会通过对用户行为数据的分析，预测顾客的购买行为，在顾客尚未下单之前提前发出包裹，从而最大程度地缩短物流时间。同时，亚马逊还会在运送途中向潜在顾客推荐该商品，从而提升判断精准度。

显然亚马逊运用的就是自己独有的庞大的用户群，以及用户此前的订单、用户的商品搜索记录、心愿单、购物车，甚至包括用户鼠标在某商品页面的停留时间的数据信息；这些数据信息汇集在一起，就能分析出用户目前的经济水平，生活状态甚至是用户可能会购买的商品。

亚马逊"预判发货"

大数据在"有心人"的分析下，成为了预测未来的风向标；也可以成为创业者的好帮手。我们大胆猜测，未来的数据市场有可能会出现数据现货，期货交易。到了那个时候，数据进入资产负债表的时间就真的是指日可待了。