我们每天都徜徉在大数据的海洋中，电脑、移动设备和机器传感器都在生成大量数据，规模达到了ZB级。企业利用这些数据制定决策，完善流程和政策，并打造以客户为中心的产品、服务和体验。大数据之所以被称为“大”数据，不仅仅是因为数量庞大，还在于种类上的多样性和复杂性。通常情况下，传统数据库无法有效捕获、管理和处理大数据。大数据的来源非常广泛，包括我们能够利用数字方式监控的任何地方和任何事物。气
我们每天都徜徉在大数据的海洋中，电脑、移动设备和机器传感器都在生成大量数据，规模达到了 ZB 级。企业利用这些数据制定决策，完善流程和政策，并打造以客户为中心的产品、服务和体验。大数据之所以被称为“大”数据，不仅仅是因为数量庞大，还在于种类上的多样性和复杂性。通常情况下，传统数据库无法有效捕获、管理和处理大数据。大数据的来源非常广泛，包括我们能够利用数字方式监控的任何地方和任何事物。气象卫星、物联网设备、交通摄像头、社交媒体动态，这些只是我们目前利用的一部分数据源。通过挖掘和分析这些数据，企业能够提高自身的韧性和竞争力。
大数据分析的重要性
大数据的真正价值取决于企业分析和理解大数据的能力。借助人工智能?、机器学习和现代数据库技术，企业能够实现大数据可视化和分析，实时获得可据以采取行动的洞察。大数据分析可以帮助企业充分利用他们的数据，把握新机遇，革新业务模式。作家兼管理分析师 Geoffrey Moore 曾说过：“不进行大数据分析，企业就会‘耳聋眼瞎’，犹如在高速公路上徘徊的野鹿。”
大数据的演变
阿波罗制导计算机用不到 80kB 的内存将第一艘宇宙飞船送上月球，这在今天看来似乎不可思议。自那时起，计算机技术呈指数级增长，大量数据也随之产生。事实上，自 20 世纪 80 年代以来，全球数据存储技术能力大约每三年就会翻一番。仅仅 50 多年前，当阿波罗 11 号升空时，全世界产生的数字数据量还只相当于现在一台普通笔记本电脑的存储量。而如今，据 IDC 估计，我们的数据量达到了 44 ZB（或 44 万亿 GB）；并且根据进一步预测，到 2025 年，数据量将达到 163 ZB。
随着软件和技术越来越先进，非数字系统的用武之地越来越少。数字技术产生和采集的数据需要更先进的数据管理系统来处理。此外，社交媒体平台、智能手机技术以及数字化互联物联网设备的指数级增长也帮助造就了当前的大数据时代。
来源：SAP中国官网
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