大数据和大规模数据的区别

大数据和大规模数据的区别

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big data之前学术界叫very large data，大数据和大规模数据的差距是什么？我认为在英文中large的含义只是体积上的，而big的含义还包含重量上的，价值量上的。因此我认为

1）大数据首先不是数量上的堆砌，而是具有很强的关联性结构性

比如有一种数据，记录了世界上每一颗大树每年长高的程度，这样的数据不具有价值，因为只是简单堆砌。

如果数据变成，每一个大树记录它的，地点，气候条件，树种，树龄，周边动植物生态，每年长高的高度，那么这个数据就具有了结构性。具有结构性的数据首先具有极强的研究价值，其次极强的商业价值。

在比如，淘宝的数据，如果只记录一个交易的买家，卖家，成交物品，价格等信息，那么这个商业价值就很有限。淘宝包含了，买家间的社交关系，购物前后的其他行为，那么这个数据将非常有价值。

因此，只有立体的，结构性强的数据，才能叫大数据，才有价值，否则只能叫大规模数据。

2）大数据的规模一定要大，而且比大规模数据的规模还要大

要做一些预测模型需要很多数据，训练语料，如果数据不够大，很多挖掘工作很难做，比如点击率预测。最直白的例子，如果你能知道一个用户的长期行踪数据，上网的行为，读操作和写操作。那么几乎可以对这个人进行非常精准的预测，各种推荐的工作都能做到很精准。