2012年，Twitter上每天发布超过4亿条微博，Facebook上每天更新的照片超过1000万张，Farecast公司用将近10万亿条价格记录来预测机票价格，准确率高达75%，采用该系统购票，平均每张机票可节省50美元。2011年，麦肯锡公司对全世界大数据的分布作了一个研究和统计，中国2010年新增的数据量约为250PB，而欧洲约为2000PB，美国约为3500PB，大数据已经渗透到了人类经济社会生活的各个方面。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。
　　一、大数据的概念与特点
　　大数据是一个较为抽象的概念，至今尚无确切、统一的定义。在维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。
　　（一）数据量大
　　数据量大是大数据的基本属性。首先，随着互联网的广泛运用，数据获取、分享变得相对容易。其次，随着各种传感器数据获取能力的大幅提高，人们获取的数据越来越接近原始事物本身，描述同一事物的数据量激增。此外，数据量大还体现在人们处理数据的方法和理念发生了根本的改变。
　　（二）数据类型多样
　　数据类型繁多，复杂多变是大数据的重要特性。大数据与传统数据处理最大的不同就是重点关注非结构化信息，大数据关注包含大量细节信息的非结构化数据，强调小众化、体验化的特性使得传统的数据处理方式面临巨大的挑战。
　　（三）数据处理速度快
　　要求数据的快速处理，是大数据区别于传统海量数据处理的重要特性之一。快速增长的数据量要求数据处理的速度必须相应的提升，才能使得大量的数据得到有效的利用，否则不断激增的数据不但不能为解决问题带来优势，反而成了快速解决问题的负担。对不断激增的海量数据的实时处理要求，是大数据与传统海量数据处理技术的关键差别之一。
　　二、大数据要解决的核心问题
　　大数据的处理包括：获取与特定的应用相关的有用数据，并将数据聚合成便于存储、分析、查询的形式；分析数据的相关性，得出相关属性；采用合适的方式将数据分析的结果展示出来等过程。
　　（一）获取有用数据
　　对于实际应用来说，并不是数据越多越好，获取大量数据的目的是尽可能准确、详尽的描述事物的属性，对于特定的应用数据必须包含有用的信息，拥有包含足够信息的有效数据才是大数据的关键。
　　（二）数据分析
　　数据分析是大数据处理的关键，大量的数据本身并没有实际意义，只有针对特定的应用分析这些数据，使之转化成有用的结果，海量的数据才能发挥作用。
　　（三）数据显示
　　数据显示是将数据经过分析得到的结果以可见或可读形式输出，以方便用户获取相关信息。将用户与数据融合在一起，使用户直接与绘制结果交互，便于用户认识、理解数据。数据显示以准确、方便地向用户传递有效信息为目标，显示方法可以根据具体应用需要来选择。
　　三、大数据面临的挑战
　　实际上，大数据是一种新兴的理论，大数据的概念、技术、方法还远不成熟，在其发展的过程中还将面临多种挑战，不应过分夸大其先进性，我们还应看到其存在的不足。
　　（一）不能完全代替传统数据
　　当前大数据尚不能完全取代传统结构化数据，尽管大数据关注的非结构化数据的绝对数据量占总数据量的75%，但由于非结构化数据的价值偏低，有效的非结构化数据与结构化数据相比并不占绝对优势，对于某些特定的应用，结构化数据仍然占据主导地位。
　　（二）数据保护
　　互联网的发展使得获取数据虽然十分便利，但也给信息安全带来了巨大的挑战。当前，数据安全形势不容乐观，需要保护的数据量增长已超过了数据总量的增长。首先，个人隐私更容易通过网络泄露；其次，在国家层面大数据可能给国家安全带来隐患，如果在大数据处理方面落后，就可能导致数据的单向透明。美国发布大数据研发计划，大力发展大数据技术就有增强国家安全方面的战略布置。
　　（三）相关性预知
　　大数据时代，数据不再是静止和陈旧的，而是流动的、不断更新的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，通过分析数据的相关性可能预知事物的发展方向，但不能希望通过大数据可以预知一切。
　　四、结语
　　随着社交网络、物联网、云计算的飞速发展，大量非结构化数据呈指数级快速增长，数据样式高度复杂，为人类认识世界、改造世界提供了重要资源。然而大数据的概念和相关技术还远未成熟，尚存在着一定的争议，面临着诸多挑战。我国是仅次于美国的数据大国，而我国大数据方面的研究尚处在起步阶段，如何开发、利用保护好大数据这一重要的战略资源，是我国当前亟待解决的问题。
　　（作者单位：西华大学经济学院）