大數據
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大數據（英語：Big data[1][2]），或稱大數據、海量資料、大資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的資訊。網絡上每一筆搜尋，網站上每一筆交易、每一筆輸入都是數據，透過計算機做篩選、整理、分析，所得出的結果可不僅僅止得到簡單、客觀的結論，更能用於幫助企業經營決策，蒐集起來的資料還可以被規劃，引導開發更大的消費力量。
大數據的常見特點是4V：Volume、Velocity、Variety、Veracity（資料量大、輸入和處理速度快、資料多樣性、真實性）。
「大數據」是由數量巨大、結構複雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲端運算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共用，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。
定義
大數據由巨型數據集組成，這些數據集大小常超出人類在可接受時間下的收集、庋用、管理和處理能力[3]，大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。美國在2012年就開始着手大數據，奧巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。
數據探勘(Data Mining)則是在探討用以解析大數據的方法。
在一份2001年的研究[4]與相關的演講中，當時麥塔集團（英語：META Group，現被高德納諮詢公司收購[5])的分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出數據增長有三個方向的挑戰和機遇：量（Volume，數據大小）、速（Velocity，資料輸入輸出的速度）與多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」。高德納與現在大部份大數據產業中的公司，都繼續使用這3個V去描述大數據。[6]於2012年，高德納修改了對大數據的定義：「大數據是大量、高速、及/或多變的資訊資產，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。」[原文 1][7]另外，有機構在3V之外定義第4個V，真實性（Veracity）為第四特點(也有稱第四點為Value，價值密度低)[8]。
看到數據之變化
代表性人物與分析方法
分析大數據本身，以及數據之間的互動關係，人類通常使用多媒體的方式呈現視覺效果，以下舉出代表性的人士、以及分析工具。
- 漢斯·羅斯林、國際衛生學教授、使用工具「Trendalyzer軟件」。目的是呈現兩百多年以來全球人類的人口統計資料，跟其他數據交叉比對、例如︰收入、宗教、能源使用量……等等。詳細的表達方法及說明，可以在中文維基該條目中「演講錄影」觀看。
應用範例
- 臺灣「e化天眼計劃」系統，在2013年八里雙屍案偵辦時、調閱警方與民政系統共305具監視器影像資料時間長達1個月，將謝依涵、呂炳宏、張翠萍、陳進福等人的車輛軌跡與通聯紀錄輸入後、將零星、片段資料，分析影像、比對車號進行交叉比對。鎖定死者失蹤前、屍體被發現後，失蹤當晚究竟是赴誰的約會？警方表示，「人證會有記憶上的遺漏或誤差」，但科學辦案完全以證據說話。[9][10][11]
- 日本「N系統」（自動車ナンバー自動読取裝置），可以全年無休對道路上行駛的車輛牌照拍照存檔，記錄下行駛的路線與時間。同時在資料庫中比對被通緝中嫌犯或竊贓車的車牌號碼，如果發現符合，該系統立即通知在外巡邏的警員（配合攜帶式接收裝置），及時對該車輛進行欄截圍捕。另外、東京都警視廳也配合「3D臉部自動辨識系統」辨識人貌鑑定，警察如需調查案情之時，就能夠調出資料庫數據，進行交叉比對，篩選出可疑的犯罪目標。[12][13]
以上二則常被誤認為是大數據以及數據探勘的應用，乃因其一仍然以人工比對、費時費力，其二並非從一無法管理之龐大數據中解析所需資訊。
開源工具
- Apache Hadoop是開放原始碼的分散式檔案系統，可以用於各種不同電腦之間，總和成為單一電腦系統進行平行運算。
商業大數據工具
- 一體機
IBM Netezza, Oracle Exadata, SAP Hana等等
- 數據倉庫
Amazon Redshift, Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等
- 數據市集
Fongrai, QlikView, Tableau, Yonghong Data Mart等等
相關條目
延伸導讀
- ISBN 978-986-320-191-5 《大數據》
- ISBN 978-986-241-673-0 《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》
註釋
- ^ 原文：Big data are high volume, high velocity, and/or high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization.
參考文獻
- ^ White, Tom. Hadoop: The Definitive Guide. O'Reilly Media. 10 May 2012: 3. ISBN 978-1-4493-3877-0.
- ^ MIKE2.0, Big Data Definition.
- ^ Snijders, C., Matzat, U., & Reips, U.-D. (2012). 『Big Data』: Big gaps of knowledge in the field of Internet science. International Journal of Internet Science, 7, 1-5. http://www.ijis.net/ijis7_1/ijis7_1_editorial.html
- ^ Douglas, Laney. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety (PDF). Gartner. [6 February 2001].
- ^ Acquisitions. Gartner. [2013-06-29].
- ^ Beyer, Mark. Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data. Gartner. [13 July 2011]. （原始內容存檔於10 July 2011）.
- ^ Douglas, Laney. The Importance of 'Big Data': A Definition. Gartner. [21 June 2012].
- ^ What is Big Data?. Villanova University.
- ^ 2013-03-29 八里雙屍案 雲端分析行車軌跡（中央社）
- ^ 2013-01-25 新北市警局與中華電信聯手發表「科技防衛城e化天眼計劃」
- ^ 2013-01-25 新北市警局與中華電信啟用「e化天眼」計劃（iThome／蘇文彬）
- ^ 治安維護上監視器(CCTV)之發展與應用 - 公務出國報告資訊網（報告書全文）
- ^ 治安維護上監視器(CCTV)之發展與應用 - 公務出國報告資訊網（HTML檔）
延伸閱讀
- The Rise of Industrial Big Data Leveraging large time-series data sets to drive innovation, competitiveness and growth--capitalizing on the big data opportunity. GE Intelligent Platforms White Paper.
- Hilbert, Martin; López, Priscila. The World's Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information. Science. 2011 pmid = 21310967, 332 (6025): 60–65.
- Resources on how Topological Data Analysis is used to analyze big data
