“大數據”一詞的火熱程度一直不減，最近幾年中國經濟進入新常态，供給側改革已經進入深水區，而作為供給側改革利器的大數據必然備受關注。而大數據本身的商業價值也非常巨大，一時間讨論大數據成為了一種時尚，在互聯網高速發達的今天，基本上各行各業都會運用到大數據，很多公司也都将自己的産品與大數據挂鈎，好像不和大數據扯上點關系都不好意思出來賣自己的産品。大數據的火爆從側面印證了它強大的實用性，大數據開發也越來越成為當下最有前景的行業，但是你真的了解大數據是什麼，今天小編就帶大家深入了解下大數據的前世今生。

1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中首次提到了大數據的概念，在2008年由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》發布，大數據開始嶄露頭角。從2009年開始，“大數據”成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。大數據是指無法在一定時間範圍内用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資産。經過十多年的發展，大數據已經成為一門重要的科學技術，被各國運用去軍事、商業、環保、氣象等各行各業。

一般的大數據都有4個特點:

第一，數據體量巨大。從TB級别,躍升到PB級别，而1PB相當于1048576 GB的儲存大小，對比下今天的智能手機，最大的也不過256GB的容量。

第二，數據類型繁多，數據來源于各種各樣的渠道，隻要被記錄的行為都可以成為數據彙集起來就成為大數據，電商購物，金融交易，醫療付款，農牧漁，生物科技，改善城市，改善安全和執法等等。

第三，價值密度低但商業價值高，以電商購物信息為例，單筆的購物信息毫無價值，但是收集來大規模的數據可以用來分析消費者購買習慣和需求，商業價值非常高。

第四，處理速度快，一般要在秒級時間範圍内給出分析結果，時間太長就失去價值了。這個速度要求是大數據處理技術和傳統的數據挖掘技術最大的區别。

1、在2009年流感爆發的時候，google通過對人們輸入詞條的分析，挖掘出了有效及時的指示标，比通過層層收集的官方數據驚人很多。

2、Farecast公司的機票預測系統通過對于機票數據的趨勢變化情況，提供票價預測的服務，目前公布準确度高達75%，現在被微軟收購，整合在了bing的搜索中。

3、亞馬遜三分之一的銷售額來自個性化推薦系統。

4、美國折扣零售商能夠通過用戶購買商品的曆史，判斷出是否懷孕。

5、UPS有6W輛車，通過對車倆損害的數據挖掘，能夠及時的預測那些車輛需要維修，達到預警的目的。

在今天的互聯網世界裡，一天的時間裡，互聯網世界産生的全部内容可以刻滿1.68億張DVD，發出的郵件有2940億封之多，發出的社區帖子達200萬個，相當于《時代》雜志770年的文字量。

如果說20世紀是能源的時代，那21世紀就是信息的時代。當社會經濟發展到一定地步時，必然要面對消費升級的問題，人們的要求越來越高，越來越側重購物體驗和獨特的個性化需求。

數以億計的消費者帶來巨大的購物信息，購買的商品是什麼，買了多少，有沒有折扣，消費者的年齡，性别等等，利用大數據分析技術分析出用戶群體的習慣和愛好。實現商品差異投放，不僅迎合了消費者的購物習慣，也為企業減少了物流成本和貨損成本。

利用大數據分析的商品差異性銷售已經不是什麼新鮮事情了，在無人便利店行業，以小豆網絡的“豆便利”無人便利店為代表的新興企業已經在利用大數據技術進行差異性進貨和補貨。