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如果把毫不相干或緊密相連的數(shù)據(jù)組合到一個集合中，就能更有效地處理這些相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以清晰地告訴我們：每一個客戶的消費觀念、傾向、愛好、需求等，哪些可以歸為一類，哪些可以歸為另一類。

大數(shù)據(jù)的集合是數(shù)據(jù)數(shù)量上的增加，能夠?qū)崿F(xiàn)從量變到質(zhì)變的過程。舉個簡單的例子，這里有一張照片，照片里的每個人都在騎馬。每一分鐘，每一秒都要拍一張照片。隨著處理速度越來越快，照片從一分鐘一張，到一秒一張，再到一秒十張，就產(chǎn)生了電影。當照片的數(shù)量增長實現(xiàn)質(zhì)變的時候，這一張張照片就變成了一部完整的電影。

在美國，有一家創(chuàng)新企業(yè)叫Decide.com，就是充分運用了大數(shù)據(jù)的集合功能，在全球的各大網(wǎng)站上搜集數(shù)以十億計的數(shù)據(jù)，從而預測產(chǎn)品和產(chǎn)品的價格趨勢。告訴消費者在什么時間段做購買決策，什么時間該購置什么產(chǎn)品，什么時間購買產(chǎn)品是最實惠的。此外，還幫助一些生產(chǎn)廠家提高生產(chǎn)率，降低交易成本，等等。

除了這家企業(yè)外，美國的跨國科技企業(yè)谷歌公司（Google公司）也順應時代，走進了大數(shù)據(jù)的潮流中。其實，谷歌公司的高管們一直不愿意讓公司的任何一款產(chǎn)品與大數(shù)據(jù)有什么聯(lián)系，而且，禁止公司的員工在對外交流中提到大數(shù)據(jù)。但是《大數(shù)據(jù)》作者維克托-舍恩伯格在評價谷歌公司時指出，谷歌公司很清楚自己的位置和處境。實際上，它就是一個大數(shù)據(jù)公司，因為他們理解大數(shù)據(jù)的核心所在。如果他們沒有看到這些數(shù)據(jù)的價值，絕對不會邁入這個充滿競爭和玄妙的市場。

維克托這話不無道理。早在十多年前，Google公司就已經(jīng)開始了數(shù)據(jù)搜集之旅，并利用數(shù)據(jù)來構(gòu)建產(chǎn)品。比如，Google搜索，廣告，翻譯，音樂，趨勢以及更多的其他產(chǎn)品，都無法離開海量的大數(shù)據(jù)。當Google取景車載著全景攝像頭滿世界跑的時候，Google公司就已搜集到了世界絕大部分城市的街景圖；當Google三維紅外線照相機不停運作的時候，Google公司已經(jīng)完成了數(shù)千萬圖書的掃描。

此外，Google還搜集了一些意想不到的數(shù)據(jù)。比如，用戶在進行搜索時打錯的字，Google將這些錯誤的輸入存儲起來，然后將其和最后正確的輸入進行聯(lián)系，用于開發(fā)Google自動更正系統(tǒng)和Google翻譯。同樣，海量的數(shù)據(jù)不是關(guān)鍵，重要的是Google公司擁有多項世界領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)技術(shù)，如Colossus分布式存儲，Big Table列式存儲，Caffeine索引系統(tǒng)，Big Query數(shù)據(jù)分析服務和Cloud SQL（云SQL）。借助強大的技術(shù)以及先進的計算模型，Google公司能以一種高效而可靠的方式，充分運用大數(shù)據(jù)和展示成果。

隨著大數(shù)據(jù)的運用廣泛，F(xiàn)acebook在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)搜集方面也后來者居上。如今，每天有500TB以上的數(shù)據(jù)上傳到Facebook。Facebook上已經(jīng)存儲著近十億用戶分享的個人信息，例如，年齡、性別、所在地、興趣，等等。同時，這些用戶還在Facebook的Timeline（個人生活時間軸）頁面記錄個人生活故事。在通過個人的基礎(chǔ)信息和時間線獲取了大量的數(shù)據(jù)后，F(xiàn)acebook就如同一個用戶親密的朋友，清楚地記得用戶的過去和現(xiàn)在，并預測著用戶的未來。為了處理這些海量的信息，公司配置了最大的分布式處理系統(tǒng)，單個集群中的數(shù)據(jù)存儲容量就超過了100PB。之后，F(xiàn)acebook通過復雜的數(shù)據(jù)分析來幫助商家接觸潛在目標顧客，從而實現(xiàn)投放廣告的準確有效。用戶留下的數(shù)據(jù)越多，F(xiàn)acebook就越了解用戶，投放的廣告就越發(fā)精準。Facebook收入的未來在于其對復雜數(shù)據(jù)的分析，而不是靠輸送大量廣告來吸引用戶的眼球。

在大數(shù)據(jù)新興的模式下，盡管有一些零售商的利潤會受到一些影響或打擊，但從較好的商業(yè)本質(zhì)來說，消費者可以更理性地購物，更有效地管理資金。

我們再來舉一個例子：SWIFT（環(huán)球同業(yè)銀行金融電訊協(xié)會）是全球最大的支付平臺。在這個平臺上，每一筆交易都可以進行大數(shù)據(jù)分析。研究人員可以預測出一個經(jīng)濟體的健康性和增長性。比如，這個公司現(xiàn)在為全球性客戶所能提供的經(jīng)濟指數(shù)。

此外，大數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)還分為三個層次，反映出觀察數(shù)據(jù)庫的不同角度。

第一層是物理數(shù)據(jù)層：是數(shù)據(jù)庫最里面的一層，是物理存貯設備上實際存儲的數(shù)據(jù)的集合。這些數(shù)據(jù)是最原始數(shù)據(jù)，也是供用戶加工的對象。物理數(shù)據(jù)層由內(nèi)部模式描述的指令操作處理的位串、字符和字組合而成。

第二層是概念數(shù)據(jù)層：是數(shù)據(jù)庫置于中間的一層，也是數(shù)據(jù)庫的整體邏輯的部分。這層數(shù)據(jù)層指出了數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的邏輯定義和聯(lián)系，是存貯資料的整合點。此時要注意的是，這層數(shù)據(jù)層所涉及的是數(shù)據(jù)庫所有對象的邏輯關(guān)系，而不是其物理情況。

第三層是邏輯數(shù)據(jù)層：是體驗用戶能夠看到和使用的數(shù)據(jù)庫，也是能夠證明用戶使用過的證明和蹤跡。

總之，小數(shù)據(jù)，大集合就是按照某種數(shù)據(jù)集中起來并存放二級存儲器中的一種方式。這種數(shù)據(jù)集合還有著一定的特點，比如盡量不出現(xiàn)重復的情況。