从2014年开始，互联网 、大数据、物联网 等各种各样的网络红词都出现了，大家可以从14年到15年做一个数据分析（这个数据分析是需要根据每个人的从事行业进行分析），看看是所谓的大数据是不是像想象中的那样的展现出来的实用！
首先来看看行业内对大数据比较醒目的定义：
1、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。
2、海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。
3、或称巨量数据、海量数据、大资料，指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
还又类似的定义比如：
“规模大”，这种规模可以从两个维度来衡量，一是从时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。
“多样化”，可以是不同的数据格式，如文字、图片、视频等，可以是不同的数据类别，如人口数据，经济数据等，还可以有不同的数据来源，如互联网、传感器等。
应用的第二个方向图示：
其他我们前面列举的方向，会有些初步的应用，但基本都还停留在探索的阶段。比如疫情预测，无抵押信用贷款等，对于准确性、精细度、可推广性等方面还有待推敲。
造成大数据实际应用与目标蓝图之间差距的主要原因是什么，我认为是数据源的问题。
你必须先获得数据，然后才能应用数据。
因此，数据的可获取性，成为大数据在具体行业应用性评价的一个重要维度。
可以从数据的标准化、开放性和集中度几个维度衡量数据可获取性
同时，获取了数据之后，在应用数据方面，可以从大数据应用的潜在价值维度来衡量，包括效率的提升、成本降低或者是新模式的产生。
此外，还可以从大数据行业应用的可复制/推广性的角度来衡量，不仅包括在本行业内的推广，同时也包括跨行业的推广性。
从三个维度，我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位，但这个定位还是非常定性和粗略的，具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。
当你看完这篇文章，你有一个什么样的感想！大数据是不是就是你的杀手锏！给行业带来的灵活性、趣味性是不是很高！大数据的趋势那是不可档的！一个人静下来好好想想，是不是应该做点什么来补充一下自己呢？还有更多有趣！记得不要忘记订阅！订阅！订阅！
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