大数据处理对电子商务的影响研究(2)
文基百科中关于大数据的定义为: 大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集［3］。
IDC对大数据作出的定义为: 大数据一般会涉及两种或两种以上数据形式。它要收集超过100TB的数据，并且是高速、实时数据流；或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上［3］。
研究机构Gartner给出了这样的定义:大数据是需要具有新型的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数据信息资产［3］。
尽管对于大数据的概念有着不同的表述，但他们都存在一个普遍的观点是，大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念是关联的，不同的是大数据在数据数量、数据复杂性和产生速度等方面均大大超出了传统的数据形态，也超出了原有技术手段的处理能力，并带来了前所未有的产业创新的机遇。在过去的十余年中，数据挖掘的应用在销售、人力、电子商务等各个商业领域广泛开展，并引起各国的高度关注，并取得了前所未有的成果。从这种意义上说来，大数据时代来临标志着面向数据的研究和应用已脱离了起步阶段，开始进入发展阶段。
(二) 大数据的特征
目前，大数据形成了较为统一的四个基本特征:数据规模大(Volume)，数据种类多(Variety)，数据要求处理速度快(Velocity)，数据价值密度低(Value)，即所谓的四V特性［4］。
1.数据量大
数据量大是大数据的基本属性。大数据需要海量的数据支撑，根据IDC的定义至少要有超过100TB的可供分析的数据。
2.数据类型多样
数据尽管数量庞大，但通常是事先定义好的结构化数据，这样就分为各种各样的类型。数据类型繁多，复杂多变是大数据的重要特性。
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