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（二）大数据的特点
大数据同过去的海量数据有所区别，其4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。即体量大、速度快、多样性、价值密度低。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式
第三，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第四，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
（三）大数据的发展
1、个人信息
互联网技术的高速发展正在将社会强行推入一个“大数据”的时代，不管人们是否愿意，我们的个人信息数据正在不经意之间被动地被企业、个人搜集并使用。随着互联网、智能手机、传感器、个人穿戴式设备等新技术的不断普及，个人数据的网络化和透明化已经或即将成为不可阻挡的大趋势。在模拟和小数据时代，能够大量掌控公民个人数据的机构只能是持有公权力的政府机构，但现在许多企业和某些个人也能拥有海量数据，甚至在某些方面超过政府机构，从而对公民个人的隐私保护提出了严峻的挑战。
一个以云计算为标志的大数据时代已经来临。依靠云计算的数据处理能力，人们不再对浩如烟海的信息一筹莫展，相反，数据成了有价值的资产，成了极富增值潜力的“金矿”。
2、企业发展
大数据时代的来临使得企业更加注重对数据的分析及使用。由数据处理衍生出来的舆情监控等数据挖掘与分析的行业也逐渐兴起。企业开始更加善于利用数据。
3、应用范围
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础。
4、相关问题
对于大数据的存储问题，以下问题不可忽视：
容量问题；延迟问题；安全问题；成本问题；数据的积累；灵活性；应用感知度等。
（四）大数据对现代经济生活的影响
1、大数据对消费者的影响
大数据已成为电商服务平台竞争的有利条件，容易对对消费者的消费行为作出一定干预。
2、大数据对物流行业的影响
物流业是所有有关数据和规划。当货物到达时只能作出一个准确的规划有关发货，运输联运连接和速度有足够的数据，随着每一个节点的信息化需求也越来越多，需要通过大数据把信息化对接起来。
3、大数据对电子商务的影响
大数据时代下，客户洞察、营销规划、物流管理、流程规划、风险控制等，都将受益于大数据相关技术。根据麦肯锡的报告，合理利用数据将使零售商的运营效率在目前的基础上提高60%。
（五）电子商务的定义
电商，即电子商务，是指在互联网（Internet）、企业内部网（Intranet）和增值网（VAN，Value Added Network）上以电子交易方式进行交易活动和相关服务活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化。虽然电子商务在各国或不同的领域有不同的定义，但其关键依然是依靠着电子设备和网络技术进行的商业模式，随着电子商务的高速发展，它已不仅仅包括其购物的主要内涵，还包括了物流配送等附带服务。
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