肯尼思·庫克耶2010年發表了一篇關于大數據的專題報告，標志著其較早洞悉了大數據時代的發展趨勢。
美國麥肯錫全球研究院（MGI），最先提出了 “大數據”時代的到來。2011 年 5 月，MGI 發表了名為“Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity”（大數據：未來創新、競爭、生產力 的指向標）的研究報告，提到數據已經滲透進入到各個行業領域之中，成了一項 重要的生產因素指標。
《紐約時報》在其2012年2月的一篇專欄文章里稱，“大數據”時代已經降臨到了經濟和商業等領域之中，人們的未來性決策不能再僅僅憑借原有的經驗、直覺，而是要更多地根據數據分析，才能作出進一步判斷
越來越多的人認識到大數據在我們生活中的重要意義和作用，大數據的出現也改變了人們的生活方式，生活習慣等等。那么我們身處大數據時代，大數據對人的生活的影響究竟在哪些方面呢？億信華辰今天想和大家聊聊這些。

一、大數據時代的概念

要理解什么是大數據時代，首先要理解什么是大數據。
對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：“一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。”
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
基于大數據的概念，我們也可以得出大數據時代的概念。大數據時代是指利用相關算法對海量數據的處理與分析、存儲，從海量的數據中發現價值，服務于生活與生產。在餐飲、電信、金融、娛樂、體育等領域都能夠感受到大數據對各行各業帶來的影響。大數據時代的特點一般指的是：
1、信息量龐大
所謂的大數據時代，從字面意義上就不難理解，數據非常大，信息量比較龐大，這也是互聯網迅速發展所帶來的改變。僅從通訊上面我們就能夠看出來，以前的2G、3G就能夠滿足人們使用，到后來的4G，網絡的發展，人們能夠通過互聯網獲取的信息越來越多，現在又開始推出5G，大數據的時代，畢竟容納和接受更多的信息。
2、多樣化
大數據時代的我們會有這樣一個感受，就是自己不知道的東西都能夠通過網絡搜索來獲取，在網上我們能夠看到各種各樣的信息，這便是大數據時代的多樣性帶給我們的不一樣的感受。我們工作的時候，有工作的軟件，下班放松娛樂，也有相關的軟件和信息。
3、高速高流動性
以前網絡發展慢，相互之間進行數據傳輸和信息傳送可能需要很長的一段時間，人們之間的溝通和交流并沒有多么明顯的改善，而大數據時代的慢慢到來，我們便不難發現，以前需要很長時間才能夠傳輸完成的文件，現在幾秒鐘就能完成，但這也對信息的精密度和服務器的運行平穩提出的了很大的挑戰。
4、共享性
在網絡不發達的時間，我們獲得新知識或者新經驗的方式，只能夠是自己摸索或者請教有經驗的人，而現在，我們在網上能夠隨時找到很多自己想要的領域的知識分享。不僅如此，在某些領域，也能夠通過網絡進行交流和商討，而不是非要面對面進行。

二、大數據時代常用的大數據技術

大數據技術可以定義為一種軟件實用程序，旨在分析，處理和提取來自極其復雜的大型數據集的信息，而傳統數據處理軟件永遠無法處理這些信息。目前我們生活的很多方面都需要大數據處理技術來分析大量實時數據，并提出結論和預測以減少未來的風險。一般來說，大數據時代常用的大數據技術包括以下四種：
1、數據存儲
大數據存儲技術是大數據領域的另一個關鍵數據，人們利用分布式存儲代替集中式存儲，用更廉價的機器代替之前昂貴的機器，讓海量存儲的成本大大降低。分布式存儲系統需要借助分布式數據庫來實現，分布式數據庫重點解決大文件存儲、存儲設備的動態擴展、數據存儲節點的容錯以及數據的快速檢索問題。為了既能夠保證對海量數據的存儲，又能夠保證事務的一致性，通常對增加、刪除、修改、查詢操作進行區分處理。
2、數據挖掘
數據挖掘是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據準備、規律尋找和規律表示三個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來；規律表示是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規律表示出來。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
3、數據分析
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。大數據分析是一個大而復雜的數據集的集合，很難使用可用的數據庫管理工具或傳統的數據處理應用程序進行存儲和處理。挑戰包括捕獲，管理，存儲，搜索，共享，傳輸，分析和可視化此數據。
4、數據可視化
數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量。這種定義可能顯得比較晦澀難懂。在大數據分析工具和軟件中提到的數據可視化，就是利用運用計算機圖形學、圖像、人機交互等技術，將采集或模擬的數據映射為可識別的圖形、圖像。

三、大數據時代對生活的影響

1、大數據技術在生活中的應用
制造業：利用工業大數據提升制造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
金融行業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網行業：借助于大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出臺客戶挽留措施。
能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
物流行業：利用大數據優化物流網絡，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理：可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。
生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。
體育娛樂：大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題財的影視作品，以及預測比賽結果。
安全領域：政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵御網絡攻擊，警察可以借助大數據來預防犯罪。
個人生活：大數據還可以應用于個人生活，利用與每個人相關聯的“個人大數據”，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。

2、大數據時代對生活的影響
（1）、正面影響
改變了信息獲取的方式?
信息傳遞的發展歷程較為漫長，遠古時代傳遞信息時，多借助某種特殊方式或面對面進行傳遞；隨后文字的出現，使得信息傳遞的方式發生了變化；然后電報與電話的發展，有效實現了非面對面的信息傳遞。隨著信息技術和網絡技術的發展，迎來了 web2.0時代， 信息傳遞方式變為網絡傳播的方式，人們開始接觸海量的信息，選擇自身所需的信息進行傳播。
優化了科研方式
傳統的科研方式多屬于線式和點式的方式，而隨著大數據技術的發展，將其應用在科研活動中，能夠對數據進行密集 網絡形式的傳輸，確保科研連接的迅速性，促進科研整體進度 的提高。此外，大數據技術能夠傳遞和處理非結構化信息，充分挖掘科研的廣度和深度，有效增強科研合作的能力，促進科技水平的進步。?
加強了社會安全管理?
在社會安全管理領域中， 可以利用大數據技術挖掘手機數據，對交通擁堵和客源信息情況、流動人口出現和來源等進行實時動態分析。同時可以借助搜索引擎、微信、微博以及短 信等對輿情和熱點事件進行挖掘和收集，并有效追蹤虛假信息的源頭，確保社會更為安定有序，加強社會的安全管理。 如美國麻省理工學院利用大數據技術，對十萬人手機的空間位置、短信和通話等信息加以處理，并對人們行為的時空規律性加以提取，從而進行犯罪預測。
強化了醫療衛生體系的精密度?
在分析大數據應用于醫療衛生行業時，通過對大量用戶 的搜索記錄進行分析，如“發燒”、“咳嗽”等特定詞條的搜索，谷歌公司能夠對美國冬季流感的傳播趨勢進行準確預測，并且預測結果與官方數據基本一致。就個人而言，在傳統的醫療服務過程中，醫生只能判斷個人患者身體狀況，而利用大數據則能夠提供個性化的醫療服務，分析患者累積歷史數據，并從特殊藥物反應、 特定疾病易感性以及遺傳變異等質之間的關 系出發，為患者提供個性化的服務。此外，大數據能夠在疾病 癥狀發生之前，可以為患者提供早期的診斷和檢測，從而減輕衛生系統的負擔。

（2）、負面影響
泄露個人信息?
大數據時代屬于信息時代，信息和網絡傳輸方式和渠道 會在一定程度上涉及到大量的信息。隨著 3G 手機的普及以及互聯網的發展，人們隨時隨地都在產生數據，而這些數據不再具備神秘性和私有性，導致個人信息泄露。目前，人們越來越 忽視集體主義的重要性，導致個人信息和個人隱私受到較大威脅。 一旦個人信息被非法利用，將會造成無法估量的損失，因此重視個人隱私， 強化自身信息安全能力的保護具有十分重要的意義。?
對數據處理設備的要求更高
大數據主要是有半結構化數據、非結構化數據以及結構 化數據構成，并且前兩者的比例將朝著增大的趨勢發展。 同時由于數據量大，對數據處理、篩選、存儲以及收集等設備提出 了更高的要求， 這在一定程度上不利于大數據創造價值的有效實現。

四、小結

科學技術的發展與進步有效改變人們的生活方式， 為人們的生產生活提供了極大的便利，但是其也存在一定的不足。因此在利用大數據技術對日常生活事物進行處理時，要有效規避其帶來的負面影響，科學合理應用技術，從而促進社會的可持續發展。