大数据误区：不是所有公司都需要大数据的理解

“恍惚恍惚又来到了文章的学习，想必大家又有很多问题吧!

、大数据”无处不在。从社交媒体初创公司到纽约的中央公园，每个公司似乎都在部署大数据分析。
著名数据分析公司Gartner的数据似乎也在证明这一点：最近的一份报告显示，大数据将带动2012年全球280亿美元的IT支出，到2016年这个数字将超过2300亿美元。2300亿美元几乎是葡萄牙全年的国内生产总值。
但是，你需要花大价钱来部署大数据技术解决方案。大多数公司都没有这么多IT预算，也请不起数据科oracle视频学家或者数据分析团队。
如果那些提供大数据服务的公司想为各种规模的企业提供服务，那么有几个问题必须认识到并加以解决。
大数据太贵了！
您可能听说过那些使用大数据的辉煌案例：Facebook每天要存储大约100TB的用户数据；NASA每天要处理约24TB的数据。这些数字确实令人印象深刻。
那么处理这些数据所需的成本是多少呢？按照亚马逊Redshift的定价，NASA需要为45天数据存储服务支付超过100万美元。oracle教程
根据最近的一项调查，大多数企业的CIO称他们的预算支付不起大数据部署的成本。数据存储和处理的成本实在太高，我们需要寻求其他的解决方案，让规模较小的公司不被“大数据”拒之门外。
大数据的关键不是“大”

经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。^[11] 
2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。
围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。oracle视频教程
“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。
此外，贵州省将计划通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点，鼓励产业链上下游之间的数据交换，规范数据资源的交易行为，促进形成新的业态。
国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。

目前全球最大的科技公司都需要和PB级规模的数据打交道。然而，SAP的研究表明，95%的企业通常只需要使用0.5TB到40TB的数据。oracle数据库教程
Facebook和NASA的例子是个例外，而不是常态。事实是，处理数据并不是大公司的专利。如果你研究一下美国公司的规模，你会发现有超过50000家公司只有20至500名员工，其中大部分都有解决数据问题的需求。所以大数据市场最大的需求并不是来自那些《财富》50强的大企业，而是来自《财富》500000强。为什么我们只关注那些少数的例外，而忽视了那些大多数有数据处理需求，但既不是《财富》50强也没有PB级规模数据的公司？
有时候我在想，如果我们改变了大数据的定义会发生什么？通常人们用3V(velocity，volume，variety)来描述大数据，我们不妨换一个说法：“大数据是一种主观状态，它描述的是一个公司的基础架构无法满足其数据处理需求时的情形。”
这个定义可能没有那么光鲜，但它肯定会更接近今天的现实。
本文编译自venturebeat
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