大数据，简而言之，是指传统数据处理应用软件难以处理的庞大、复杂的数据集。它的核心特征通常被概括为“4V”：

1. 体量大：数据量从TB级别跃升至PB乃至EB级别。
2. 速度快：数据生成、流动和处理的速度极快，要求实时或准实时响应。
3. 类型多：包括结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频、社交媒体信息）。
4. 价值密度低：海量数据中真正有价值的信息可能相对稀疏，需要通过深度分析挖掘。

大数据不仅仅是“数据大”，更是一场技术范式和思维方式的变革。它通过采集、存储、计算、分析和可视化等一系列技术，将看似无关的海量数据转化为洞察力、决策力和流程优化能力，应用于商业智能、精准营销、风险控制、科学研究、城市管理、医疗健康等几乎所有领域。

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2016年大数据产业全景图解析

到2016年，大数据产业已形成层次分明、生态丰富的全球格局，主要由以下几类公司构成：

1. 核心基础设施与云平台提供商
- 公有云巨头：亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云平台是绝对的主导者。它们不仅提供海量、弹性的数据存储（如S3）和计算资源（如EMR， DataProc），更将大数据处理能力（如Hadoop/Spark托管服务）作为标准云服务输出，极大降低了企业使用大数据的门槛和成本。

• 传统IT与硬件巨头：IBM、Oracle、SAP、惠普、戴尔EMC等通过软硬件一体机（如Oracle Exadata）、企业级解决方案和向云转型，服务于对私有云和混合云有强烈需求的大型企业客户。

2. 数据管理与分析平台
- Hadoop生态核心公司：Cloudera、Hortonworks（两者于2018年合并）、MapR是当时Hadoop商业发行的三巨头。它们提供基于开源Hadoop（HDFS, MapReduce）和Spark的企业级发行版、管理工具及支持服务。

• 新一代分析平台与数据库：

• 大数据分析：Teradata（数据仓库领导者）、Splunk（机器日志分析之王）、Palantir（面向政府和金融的高级数据分析）。

• NoSQL数据库：MongoDB（文档数据库）、DataStax（基于Apache Cassandra的商业公司）、Couchbase，用于处理非结构化数据和高并发场景。

• SQL-on-Hadoop：如Cloudera的Impala、Apache Hive，旨在用熟悉的SQL语言查询Hadoop上的海量数据。

3. 数据分析、应用与可视化工具
- 商业智能与可视化：Tableau、Qlik是自助式数据可视化和探索的领导者。微软的Power BI正凭借与Office的整合迅速崛起。

• 高级分析与数据科学：SAS作为传统统计分析巨头，正面临来自开源生态（Python, R）和新兴云服务的挑战。一大批专注于机器学习、预测分析的初创公司活跃在各垂直领域。

4. 数据源与数据服务
- 专业数据提供商：如益博睿、艾瑞咨询等，提供金融、消费、市场等领域的专业数据集。

• 数据集成与治理：Informatica、Talend等公司提供数据清洗、整合、质量管理和元数据管理的工具。

5. 行业应用解决方案
几乎所有行业的领先软件和服务公司，都在其产品中深度集成大数据分析能力，例如Salesforce（CRM）、Workday（HR）、Adobe（营销云）等，将大数据能力直接转化为业务价值。

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2016年产业特点与趋势

1. 云化成为主流：企业部署大数据的方式正快速从昂贵的本地集群向云端迁移，公有云厂商成为最重要的推手和受益者。
2. 实时流处理崛起：随着Apache Kafka（流数据平台）、Apache Storm/Flink（流计算框架）的成熟，对实时数据流的处理和分析需求激增，不再局限于批处理。
3. 人工智能/机器学习深度融入：大数据为AI提供了“燃料”，而AI（尤其是机器学习）成为从大数据中提取价值的核心手段。各大平台都加紧集成ML功能。
4. 开源驱动创新：整个产业的基础几乎都建立在Hadoop、Spark、Kafka等开源项目之上，商业化公司围绕开源核心提供服务成为标准模式。
5. 聚焦“最后一公里”：产业重点从底层技术设施建设，逐渐转向如何让业务人员（而不仅仅是数据工程师）更容易地使用数据，即自助式分析和数据民主化。

到2016年，大数据已从前沿概念发展为支撑数字经济的核心基础设施。其产业生态呈现出基础云化、处理实时化、分析智能化和应用民主化的清晰趋势，为随后几年人工智能的爆发奠定了坚实的数据基础。