大数据时代，还不懂这9个词，你就OUT了！

IDC预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从2015年的1301亿美元增加至2030亿美元。而纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展趋势。

小编整理了大数据行业常见的9个关键词，可以管窥这个行业的特点和发展趋势。

1、物联网(IoT)

物联网和大数据是同一枚硬币的两面;数十亿与互联网连接的“物件”将生产大量数据。然而，这本身不会引发另一场工业革命，不会改变日常的数字化生活，也不会提供拯救地球的预警系统。来自设备外部的数据才是企业让自己与众不同的方面。结合上下文来捕获和分析这种类型的数据为公司带来了新的发展前途。

2、数据库(Database)：一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库，它包含了表格，图等。数据库也可被并入数据库管理系统[Database Management System]，软件用于数据分析。

3、算法与分析法

算法(Algorithms)-可以完成某种数据分析的数学公式。算法被用于软件处理与分析输入的数据。

分析法(Analytics)–用于发现数据的内在涵义。通过分析，无用杂乱的数据可以转化成有益的结论。这里的重点是数据的影响力，而不是复杂的软件系统。这可能就是为何大家使用数据来完成自己的论述。

4、云计算与数据云计算(Cloud computing)云计算可用于任何时间与地点。它是构建在网络上的分布式计算系统，数据文件是存储于网络（即云端）而非硬盘。

数据库即服务(Database-as-a-Service)–部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web Services)。DaaS为公司们提供了高效快捷的获取数据的方法，也自2015年来在市场中占有着举足轻重的作用。

5、数据科学家（Data scientist）数据科学家能够通过统计变成涉及、开发和调用算法而支持业务决策;管理海量数据;可视化数据以辅助理解。其需要具备三项基本技能：数学/统计、计算机能力、在特定业务领域的知识，被《哈佛商业评论》评委二十一世纪最性感的职业。

6、数据挖掘(Data mining)：从数据集中发掘特定模式或信息的过程。数据挖掘着重利用大数据作分析，过程也利用了人工智能，机器学习或统计学等知识。

7、可信ID（TrusteddeviceID）:一般指由第三方提供的，开源或商用的ID服务，其中商用ID服务由于能够提供稳定的，大承载量的系统支持，被比较多的采用。移动互联网时代，设备成为标配，当APP被激活的前提条件为真实设备第一次打开的时候，才判断为该设备是有效的。

8、黑暗数据(Dark Data)：黑暗数据是被收集以及处理的商业信息，但从未被投入真正的用处。黑暗数据可以被理解为在黑暗中等待被分析的信息。很多公司甚至没有意识到他们所有的潜在数据。

9、深度学习

深度学习是一套基于神经网络的机器学习技术，在解决业务问题方面显示出极大潜力。它让计算机能够从大量非结构化数据和二进制数据中找出感兴趣的内容，并且推导出关系，而不需要特定的模型或编程指令。

总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型进行挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目，因此不能了解到事物的真正本质，但随着大数据时代的来临，一切真相将会展现在人们面前。