大数据时代来临！哪2个特点让用户欲罢不能？

大数据之所以成为大数据，首先就是他的体量真的非常巨大,随着21世纪的来临，我们迎来了数据信息大爆炸的时代,移动互联，社交网络，电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，用户使用各种数据正在迅速膨胀并变大。

大数据的构成

用户如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论,因此一个问题能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键，大数据的出现彻底改变了这种形式。因为大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西，大数据时代的来临，一切真相将会展现在大家面前。

大数据与传统数据的区别

比如用户使用Google 在帮助翻译时，并不是设定各种语法和翻译规则，而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐，Google检查所有用户的写作习惯，将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户，在这一过程中计算机可以并不了解问题的逻辑，但是当用户行为的记录数据越来越多时，计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下，提供最为可靠的结果，可见海量数据和处理这些数据的分析工具，为理解世界提供了一条完整的新途径。

大数据的利用

在教育方面大数据利用的很广，比如在一节40分钟的普通中学课堂中，一个学生所产生的全息数据约有5-6GB，而其中可归类、标签、并进行分析的量化数据约有50-60MB，这相当于他在传统数据领域中积累5000年的数据总和，而要处理这些数据，需要运用云计算技术，并且需要采用Matlab，Mathematica，Maple等软件进行处理并进行数据可视化。

大数据有能力去关注每一个个体学生的微观表现——他在什么时候翻开书。在听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留了多久，在不同学科课堂上开小差的次数分别为多少，会向多少同班同学发起主动交流，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现，同时这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的过程，师生或生生的互动过程之中，在每时每刻发生的动作与现象中产生，这些数据的整合能够诠释教育微观改革中自变量的水平，让用户清晰了解如今学生的学习状况。

大数据发展的难度

传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得，大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者，这样的人才十分稀缺。