【這張圖是超過80萬部AV中的標簽，中國這個市場正在逐漸上升，當然與日本還是不能同日而語?！?/p> SAS如何看待大數據
原文：What Is Big Data? http://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-data.html
@Intetix
3V模型與擴展
“大數據”現在是一個炙手可熱的詞語，這個詞雖然比較新，但收集與存儲大量信息的歷史卻不短了。
早在本世紀初，行業分析師Doug Laney就提出了“3V模型”來定義大數據，如今已經成為主流。所謂“3V模型”分別是指數據量（Volume）、速率（Velocity）、多樣性（Variety）。
數據量（Volume）是指一些組織從商業交易、社會媒體等來源收集數據，從傳感器或者機器通信（M2M）數據中獲取信息。以前存儲這些數據或者信息是一個難題，但新興的技術（如Hadoop等）減輕了這項負擔。
速率（Velocity）是指數據以一種空前的速度流入，而且必須得到及時的處理。無線射頻識別 (RFID)標簽、傳感器以及智能儀表使得對于連續涌來的數據進行“準實時”處理的需求越發突出。
多樣性（Variety）獲得的數據具有各種各樣的格式（從傳統數據庫中的結構化數值型數據到非結構化的文本文檔、郵件、視頻、音頻、股票行情及經濟交易等）。
不過SAS對大數據另有獨到看法。SAS是在中國的文化大革命時期建立和發展起來的一家數據處理公司，現在已經是數據行業的領軍企業。SAS在3V模型的基礎上加入了另外兩個維度：可變性（Variability）和復雜性（Complexity）。
可變性（Variability）是指數據流不穩定易變化的特征。除了數據速率提升及多樣性增加的問題，數據流還有著極不穩定的周期峰值。是否有什么在社會媒體中起了導向作用？每日的、季度的以及事件觸發性的數據負載高峰會給數據管理造成極大的挑戰，這在處理非結構化數據時尤為明顯。
復雜性（Complexity）是指隨著數據來源多樣化、數據流可變性增加，數據處理日益復雜化。如今數據的來源各種各樣，這會給跨系統的數據關聯、匹配、清洗以及轉換造成困難。然而，對數據間的關系、層級以及多數據間的聯結點進行關聯是十分重要的，否則你的數據很快就會失控。
來自VISA的啟示
全球已產生的和存儲的數據量是無法想象的，而且它還在持續增長。毫無疑問，大數據在商業分析方面有巨大的潛力。那么企業怎樣才能更好地應用這些每天新增的原始數據呢？
大數據的重要性不在于你擁有多少數據，而在于你如何使用這些數據。你能從任意來源渠道獲取數據，并且通過對其進行分析從而減少損耗、縮短用時、發展新產品和優化供應方案、最終使智能決策成為可能。
著名的信用卡服務公司VISA就利用大數據，減少了欺騙性信用卡和借貸卡的辦理。和絕大多數信用卡公司一樣，Visa在為客戶提供看不見的服務的時候面臨著詐騙活動的挑戰——解決這個問題的難處在于提供服務和避免欺詐并不能總是一同解決。
比如說，當信用卡公司首次運用計算機系統自動分析判斷欺詐交易時，有更多的在外度假或公干的客戶反映支付被拒，因為這項技術的難點在于計算機很難評估用戶是在旅游，還是信用卡被盜刷了。
Visa中為北亞問題提供解決方案的負責人Nathan Falkenborg說：“如果我們得知你很可能在旅游，那么我們就會告訴你參與的金融機構，讓你在購物的時候不會被拒絕支付，我們也會協助銀行制定更優的Visa工具和積分系統的使用策略。”
而利用大數據分析，Visa可以實時地分析超過500項獨立的變量，來判斷用戶到底是在異地度假或公干使用信用卡、還是用戶的信用卡在異地被盜刷了。這對于減少欺騙性交易、又不讓用戶被不必要的支付遭拒所困擾有很大的幫助，而且潛在地節省了每年二十億美元的欺騙性支付額。
各行業如何利用大數據
大數據對幾乎每個行業的組織都產生了影響，讓我們來看看每個產業怎樣才能從信息的大量涌入中獲益呢。
銀行
隨著大量的信息流，銀行正在尋找新的并且創新的方法來管理大數據。雖然去理解顧客和讓他們更滿意是很重要的，但是在遵從法規的同時減少風險和欺詐也是同樣的重要。大數據帶來了偉大的見解，但是它也要求金融機構要利用先進的分析策略和技術，在這場大數據游戲中領先一步。
教育
有著數據驅動思維的教育者將對教育系統，學生和課程產生重要的影響。通過分析大數據，他們可以識別有潛在困難的學生，從而確保學生在學業上有適當的進展，還可以形成一個更好的系統，以評估和支持教師和校長。
政府
當政府機關有能力去利用分析學分析大數據，在管理公用工程，機構的運行，處理交通擁堵或者以防犯罪的問題上他們可以得到非常有意義的資料。但是大數據雖然有非常多的好處，政府必須解決隱私和透明度的問題。
衛生保健
病人的記錄，治療計劃，處方信息。當談到衛生保健，每一件事都需要快速準確的完成，在有一些情況下，我們還需要有足夠的透明度去達到該產業的嚴格規章。如果大數據被高效的運用，衛生保健服務供應者可以揭示一些不易察覺的見解以提升患者護理質量。
制造業
有著大數據可以提高的見解，制造業可以在減少浪費的同時提高質量和產量——這是一個在當今高度競爭市場上的重要一個關鍵過程。越來越多的制造商正在處于一個可以更快的解決的問題和快速做出商業決策。
零售
在零售業建立客戶關系是重要的一部分——而最好辦法就是管理大數據。零售商需要知道向客戶推銷的最好方式，處理交易的最有效方式以及讓疲軟的經濟再次繁榮的最富有策略的方式，而大數據是所有的這些的核心。
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