这段时间，“大数据时代”又再度成为热门词汇。
大数据，是否就是海量的数据呢，可能大多人会都这样认为。
大数据，具有海量的数据，这是没错的。
人们在海量数据中寻找方向
我们曾经形容数据的量，常常用KB、MB、GB、TB 为单位，个人电脑存储基本可以满足这种需求。而大数据是什么级别呢？PB级别、EB级别，还是ZB呢。我们都知道，依次量级都是按1024的倍数来计算的，下面我们举例来说。
数据在不断增大 ，芯片在不断小型化
曾经有人做过推算：1TB，只需要一块硬盘可以存储，容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。
1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。
1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。
阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。
EB还不是最大的，目前全人类的数据量，是ZB级。全球电子设备存储的数据，将达到几十ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。
而且，数据量还在以每年50%的速度增长。也就是说，每两年就会增长一倍。不过，随着芯片的发展，网速的提升和大数据技术的进步，我们的存储介质会越来越小，存储分布越来越广，数据移动会越来越快，今后，一些制约大数据的问题都会不再是问题。
但是，我们现在所说的大数据，只是数据量大吗？其实，它还具有以下特性。
来源的广泛性：
举例来说，数据来源包括但不限于：各类国家、机构、企事业单位、公司的数据库数据，开源的数据发布，GPS信息，网络痕迹（如购物、搜索历史等），各类物联网传感器收集的数据，用户自行保存、上传网络的数据等等。
人们手持的各种电子产品产生大量数据
数据的多样性：是说数据可能是结构性的数据，像我们的关系型数据库管理的数据，按关系二维表和一定的范式要求存储的，也可能是非结构行的文本，图片，视频，语音，日志，邮件形式存在。
数据实时性：在当今互联网，物联网快速发展的时代，很多数据要求实时处理，高效缓存，实时流式计算，数据订阅和即席分析和查询等等，这些都要求数据处理的实时性。现在的大数据系统，处理数据的实时性，已经变成了常规的要求。
数据的不确定性： 数据是存在真伪的，各种各样的数据，有的有用，有的没用。很难辨析。这种数据可能是原始数据受到采集和传送的限制，本来就不准确，也可得到的数据的粒度不符合要求，或者，出于隐私保护等特殊目的，某些应用无法获取原始的精确数据，而仅能够得到变换之后的不精确数据，还有数据原始采集不完整，数据集成出现差错等等。
总之，大数据时代数据的“大”，除了海量，还有数据来源广泛性，多样性，实时性，不确定性等特征。如果我们掌握好这些特性，处理好这些特性，应用好这些特性，大数据将会更加方便快捷地为数字经济服务。
