在大多數人根本不知道大數據（Big Data）到底是什么的時候，不可否認的是，大數據已經在 21 世紀掀起一場驚濤駭浪。根據研究機構 IDC（國際數據資訊公司）的分析，這個世界上的資料正在以每兩年就翻倍的驚人速度增加中。了解大數據、如何利用巨量資料，成了人人關心的重點議題。

盡管大數據的定義各家歧異，但基本上，大數據領域里的每個人都同意一點：大數據不僅僅是指更多資料而已。這篇文章整理出 7 個重要的大數據觀點，希望大家不只是看著大數據的表皮，而能用不同的角度深入檢視大數據。

1） 最基本的大數據定義 The Original Big Data

大數據的 3Vs 定義是目前為止最受推崇且最廣為人知的說法。3Vs 由 Gartner 的分析師 Doug Laney 最早在 2001 年時提出，分別代表資料量 Volume、資料傳輸速度 Velocity、資料類型 Variety。從那之后，便有人在 3Vs 之外陸續提出更多「V」， Veracity、Validity、 Value、Visibility 等，其中又以 Veracity （真實性）最被普遍認同。

3Vs 定義在上一篇文章中有仔細介紹，在這就不詳述了，請參考《巨量資料的時代，用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據》。

2） 大數據即科技 Big Data as Technology

大數據并不是什么嶄新的概念，好幾十年前 CERN 的科學家就在處理每秒上看 PB （Peta Bytes）巨量資料。那為什么一直到近幾年「大數據」這顆塬子彈才被投到科技圈，轟得人人叁句不離大數據？

現今要處理的資料量更龐大、資料產生跟處理速度更驚人、資料來源更多樣，于是處理、儲存大量資料的新技術跟工具快速發展，像是開源軟體 Hadoop 跟 NoSQL 資料庫。新科技誕生后，開發者跟使用者需要一個專業名詞來與之前的科技作出區別，于是「大數據」一詞因應而生。

因此大數據不只是指資料，也指這些用來分析、處理巨量資料的新興科技。

“Big Data is the new tools helping us find relevant data and analyze its implications.”

3） 大數據即不同的資料類型 Big Data as Data Distinctions

現今「大數據」所涉及的資料已經和過去的資料已經不同了。根據 Hortonworks 公司戰略副總裁 Shaun Connolly 的說法1，過去的資料大部分是人工手記下來的交易紀錄（Transactions），現在則是機器替我們記錄下來的交易資料；除此之外，還有人們跟事物、企業間的互動資料（Interactions），例如人們在網路上點擊網頁跟連結的紀錄；最后則是機器自動生成、累積下來的觀察資料（Observations），例如智慧型家居產品記錄下來的室溫變化等。

因此 Shaun Connolly 定義大數據是由交易、互動、觀察資料所組成的資料型態。

“Big Data = Transactions + Interactions + Observations”

4） 大數據即訊號 Big Data as Signals

SAP 公司的高管 Steve Lucas 不以資料型態來看待大數據，而是以目的（intent）跟時機（timing）。在過去，企業收集到的資料只能在事情發生后引以為鑒，但現在企業收集到的是「新訊號」2，可以在事情發生前得到前兆跟提示，進而做出行動來影響事情結果。例如某品牌廣告在社群網站上的「讚」數、點閱率如果跌落谷底，公司便可以預期接下來產品銷售量一定也會慘不忍睹；同樣的情形在過去時，公司所得到的數據就是產品發售后的銷售量。

“Big Data is the new signals.”

5） 大數據即機會 Big Data as Opportunity

根據 451 Research 的數據專家 Matt Aslett，他將大數據定義為「以前因為科技所限而忽略的資料」3，這個說法也受到許多人的贊同，因為多半提起大數據時，都是在討論這些以前無法分析處理、囊括其中的資料。

“Big Data is data that was previously ignored because of technology limitations.”

其實他在文中并不是用 Big Data 一字，而是使用「Dark Data（暗數據）」。事實上許多公司都使用暗數據這個字，因為當資料變「暗」了，便表示一個漏掉的訊息、錯失的機會，在企業策略中留下一個盲點4。一直以來，各企業雇用數據專家的目的就是希望能「點亮」這些暗數據（illuminate the Dark Data），觀察到以前不曾注意過的趨勢、做出更全面的考量。

也因此，SAP 曾經做過一個調查顯示，將近 76% 的企業高管們視大數據為「機會」。個人也滿喜歡這個觀點，畢竟現在各公司在推動大數據的塬因，就是希望能掌握全面的訊息、把握住這些機會！

“A new survey by SAP suggests that nearly 76 percent of executives see “Big Data” as an opportunity” 5

6） 大數據的哲學定義 Big Data as Metaphor

著名的攝影師和出版人，前《Time（時代）》、《Life（生活）》、《National Geographic（國家地理）》雜誌攝影師，負責過有史以來最大攝影項目的 Rick Smolan ，在他的著作《大數據的人性面孔》（The Human Face of Big Data）一書中，則給了大數據一個最完美的哲學定義 ——「大數據是幫助地球建構神經系統的一個過程，在這系統中，我們（人類）不過是其中一種感測器。」6

“Big Data is the process of helping the planet grow a nervous system， one in which we are just another， human， type of sensor.”

深奧吧？如果你讀過《大數據的人性面孔》一書，相信你應該會對這個比喻點頭如搗蒜。求方便的話，這本書也提供了 iPad App 版本可以閱讀，有興趣可以到這里下載。

7） 大數據是舊東西的新噱頭 Big Data as New Term for Old Stuff

也有部份人認為，「大數據」一詞被嚴重濫用，大數據只是商業智慧（Business intelligence）或商業分析（Business analytics）演化后的新字7。

從 Google Trend 里可以看出，從 2004 年到現在，「Big Data」一字的搜尋次數從 2011 年開始飆漲的同時，人們對「Business intelligence」的興趣則是持續降低。「Business analytics」趨勢雖然小幅上漲，但短時間應該不可能趕上另外兩個字的風潮。

結語

以上七個定義/觀點無論認同與否，相信大家都同意的是：Big Data 絕對是個「Big Deal」，接下來幾年里，大數據將帶來無限商機。