最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。

大数据特点：

数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。比传统数据分析高了几个数量级。

类型繁多（Variety）

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

速度快、时效高（Velocity）

第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

 

大数据处理和分析工具：

用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。

开源大数据生态圈：

1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。

3、NoSQL，membase、MongoDb

商用大数据生态圈：

1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。

2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。

3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

Nosql出现的背景：

1.需要系统处理的数据量太大。传统关系型数据库能够纵向扩展到一定程度来面对一些使用场景，但这样做经常意味着昂贵的许可费用和复杂的应用逻辑。

2.受制于关系型数据库提供的数据模型，对于逐渐出现的、未预先定义模式（schema）的数据集，关系型数据库不能很好地工作。系统需要能够适应不同种类的数据格式和数据源，不需要预先严格定义模式，并且能够处理大规模数据。系统需求发生了巨大变化，互联网先驱不得不走回画图板，重新设计数据库，他们这样做了。大数据系统和NoSQL的曙光出现了。