为什么要提大数据
一、大数据的民主化
大数据本身并不是一个新的概念。它在很久以前就存在了。如，1980 年，著名未来学家阿尔文· 托夫勒就在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮”。不过，直到2009 年前后，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。2013 年，随着互联网金融的空前热门，也才真正意义上将“大数据”推到了高潮。
大数据现在和过去的区别之一，是它已经产生在我们的日常生活中，而不再仅产生于特定领域之中。
Facebook、Twitter等社交媒体上的文本数据是最好的例子。而且，尽管我们无法得到全部数据，但大部分数据可以通过公开的API（应用程序编程接口）相对容易地进行采集。在B2C企业中，使用文本挖掘（text mining）和情感分析等技术，就可以分析消费者对于自家产品的评价。
二、硬件性价比的提高以及软件技术的进步
由于计算机性价比的提高，磁盘价格的下降，“Hadoop”技术的诞生，以及云计算的兴起等因素大幅降低了大数据存储和处理的门槛。因此，过去只有像NASA这样的研究机构以及屈指可数的几家特大企业才能做到的对大量数据的深入分析，现在只要极小的成本和时间就可以完成，已无企业规模大小的限制。
大数据的特征
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
1.大量化(Volume)
数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
2.多样化(Variety)
数据类型繁多。提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
3.价值化（Value）
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
4.快速化(Velocity)
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
车联网的大数据应用
2014年，被业界称为“车联网落地元年”。车联网是未来交通的核心，主要分为三层：第一层是感知层，即感知系统；第二层是互联互通，即车与车、车与路之间的互联互通；第三层是通过云计算、大数据等技术实现车辆的调度和管理。由此可见，要想实现车联网，最后的大数据分析是必不可少的一个环节。
拿高德和阿里来说，当你在车中搜索目的地时，如果你的行为在阿里巨大的用户分析系统中，那么它可能分析出你喜欢鲜花，于是它会推送一张你目的地周边的花店优惠券。如果你用支付宝支付，由于是高德帮你引到那儿去的，所以高德能够从花店那里分到一笔钱。智慧城市建设的基础就是车联网大数据，数据类别包括信息、车辆本身的信息，以及地图、天气、交通状况等数据，同时还有汽车感知、驾驶行为等各种数据综合在一起，做深层次挖掘。一旦掌握了车主的驾驶行为、喜好等数据信息，就可以有针对性地为他们提供各种车联网服务。对大数据的分析和利用，将进一步促进车联网服务的发展。
关于大数据的思考
大数据为车联网发展描绘了一个美好的未来。但是，通往美好未来的道路却并不平坦。车联网做大数据，不得不面对的一个现实即：对于汽车大数据及其潜力，目前还是说的多、做的少。而且，目前车联网掌握的数据量有限，各方数据拥有者也处在各自为战的状态，并不愿意分享自己的数据。这让很多数据方面的应用还停留在之前的层面。只有数据所有者共享其数据，大数据应用才会有一个质的飞跃。
数据分析和挖掘不仅仅是针对数据的统计，更需要的是进行人性和心理的洞察，这是最困难的。但是，个人数据若被商业过度利用，就会形成隐私侵犯。而目前，隐私保护还是一个灰色地带。
总的来说，大数据对于车联网的发展意义在于取之于民，用之于民。大数据本身经过从收集（用户数据）、传输、分析，最终优化智能车载终端产品，提供给用户更好的服务。
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