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寒冬数九腊月天
岁尾年终把账盘
若得斫轮解牛法
何惧纷繁浩如烟
大家好，我是万尼亚！今天咱们来聊一聊大数据。
总结是什么？
年终岁尾，漫天铺地的总结。
上班的，要写写一年的工作，哪些亮点，哪些不足。
做生意的，要盘算一下，一年来挣了多少，赔了几何。
上学的，要考试，验证一年来的学习成果，还要写个评语，把一年来的表现落在纸面上。
如今是个互联网的世界，现代人多多少少都在网上“挂着”。到年底，各种“互联网单位”，比如网站、软件、APP、小程序也开始总结。他们将每个用户的使用情况做一个赏心悦目的“报告”，还能截图分享。里面记录了各种“数据”，还用大号字体标出来，比如登录这个APP一共多少次，每次使用了多长时间，最常用的功能是什么，最晚一次使用是什么时候，总共发表了多少字，与多少人互动，直播多长时间，接受了多少打赏等等。
这些“互联网单位”的总结，总是把各种数字摆出来，让人觉得无比详实。这就是数据的力量。
“线下单位”也学着开始要求总结要有详实的数字。假如某些自动化、电子化、数字化、数据化程度相对较高的公司，还比较容易拿到数字。对于很多尚未完成所谓的“数字化转型”或压根儿也不准备转型的单位来说，年底大作战，的确需要很多人加班加点，通常还要层层统计，受限于线性流程。
最无语的就是没有现成数据，还要各种总结。不同上级单位提出不同的统计要求，写完个人的，还要给上司写；写完上司的，还要给部门写；写完部门的，还要给公司写；写完公司的，发现费纸又费电！
总结的意义，在于从工作流和流水账中找出来规律和问题，想办法规避问题，提高效率和质量，在今后的时间流中能少走弯路，而不是为了那几页写满文字的纸和几张花里胡哨的PPT。
大数据是什么？
大数据已经喊了很多年，各种书籍课程培训比比皆是。尽管很多从业者一直努力，但仍然有很多人不理解，可能是理解不了，也可能是不想理解。
大数据的“大”
先说大，指的是数量级，能用Excel计算的，都不能称之为大。按照通行的解释，大数据的量级是在TB-PB之间。这么说可能没有感觉，您打开一个3MB的Excel，再打开一个300MB以上的Excel（纯数据，不添加图片音视频文件），就有明显的感觉了。
1PB有多大呢？
1PB=1024TB
1TB=1024GB
1GB=1024MB
如果我们把1MB当成1毫米，可以更直观地用面积来体会：
一粒小米的直径大概是1毫米。数出1024粒小米，每32粒摆成一行，摆32行，正好是1024粒。摆在一起比一块男士手表稍微大一点。一块手表就相当于1GB。
去抢1024块男士手表，每32块摆成一行，摆32行，正好是1024块，摆在一起比一把打开的雨伞稍微大点。一个伞面就相当于1TB。
卖几块手表，买1024把雨伞，都打开铺在操场上，每32把摆成一行，摆32行，正好是1024把，摆在一起比两个并排的标准篮球场大一点。两个篮球场就相当于1PB。
一粒小米和个篮球场的面积关系，就是1MB和1PB的关系。
这种量级的数据，用传统的数据处理工具（如Excel）就如同拿个勺子去舀干长江的水。
大数据的“数据”
再说数据。大数据范畴内的定义，分两类，一类是结构化数据，另一类是非结构化数据。
咱们不严谨的解释，结构化数据就是已经用表格的形式呈现的所有数据信息，比如考试成绩，超市商品价格，股票交易数据，进出口总额等；非结构化数据就是暂时无法用表格呈现的数据信息，比如图片文件、音视频文件等。
这么看，结构化数据处理起来相对比较简单，量级也不如非结构化数据大。举一个更好理解的例子，咱们每人都有的手机，里面的通讯录就是结构化数据，照片和视频就是非结构化数据。照片和视频占手机内存可比通讯录大多了！
这么繁杂的数据，怎么处理？怎么才能找到我们需要的信息？这就需要用到算法。算法又是个啥呢？算法就是个模型（请看我之前写的）。
简单说，就是根据目的（比如确定一个地区的目标客户），设计一些相关的维度（也可以叫参数，叫啥不重要，就是要啥不要啥的意思），通过搜索工具在某个数据库（比如APP的注册用户）甚至整个互联网上搜集相关信息（需要用到爬虫），然后整理成可以分析的格式（通过标签和量化，请看我之前写的），再进行下一步分析，为达成既定目标提供决策依据。
绕晕了？再说简单一点，就好比在海边捡贝壳，要哪种不要哪种，每种要多少，怎么拼起来可以拼一幅贝壳画。海边的贝壳非常多，我们能捡到的很有限，但也可以拼出来好看的贝壳画。
所以大数据就是浩瀚的信息，想要利用好这些信息，就需要抽丝剥茧，善其事利其器。
跟我啥关系？
在文明毁灭之前，人类都是向前发展的。
火的发明，让人类区别于动物；
蒸汽机的发明，让人类力大无穷；
电的发明，让人类上天入地。
现在摆在我们面前的，不仅是工具的革新，而且是一种思维的革新。大数据的应用，很有可能是类似火、蒸汽机和电之于人类历史的变革。
我们有幸参与其中，就要端正态度。
首先，不能螳臂挡车，拒绝接受。大数据的应用是趋势，互联网单位的各种总结，仅仅是沧海一粟。拒绝大数据，如同非要在飞机高铁如此发达的今天，坚持坐马车，不仅效率低下，很多情况下甚至行不通。
其次，工具和思维，是为人所用的，需要扬长避短。处理大数据的工具一直在更新迭代，我们没有必要求新求快，理解本质以及优缺点就可以了。如何利用这些工具提高效率，如果避免在使用这些工具的过程中误伤自己（比如数据安全）。能想到这一点，就已经把这个工具驯服了一半！
最后，想办法把大数据处理和自己的长处结合起来，看看怎么将这浩瀚的信息为我所用？想明白了，那成功就在不远处向你招手了！
写在最后
年终总结贵在内容，不在形式；
大数据不难理解，处理大数据的工具也不难理解；
在自己的领域，看怎么能向大数据借势？
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