大数据之一：全球数据每40个月增加一倍，谷歌真『疯』了

欧凯惯例：引子

其实每个人时时刻刻都在产生数据，特别是在当今的移动互联年代，但确并不是每个人都知道这个事实。
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数字信息总量的疯狂扩张简史

想要了解当前全球的好数字信息总量，不妨先看一看截至2007年的全球数字信息总量的扩展史，如下图所示：
数据量拓展简史
如上图所示，1986年，全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量，而到了2007年，全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量，翻了14000倍。
而最近，由于移动互联网及物联网的出现，各种终端设备的接入，各种业务形式的普及，平均每40个月，全球的数据量就会翻倍！如果这样说还没有什么印象，可以再举个简单的例子，在2012年，每天会产生2.5EB的数据量。基于IDC的报告预测，从2013年到2020年，全球数据量会从4.4ZB猛增到44ZB！而到了2025年，全球会有163ZB的数据量！

由此可见，截至目前，全球的数据量已经大到爆了！而传统的关系型数据库根本处理不了如此海量的数据！

量变能带来质变吗

接下来，咱们通过一幅图看看海量的数据是如何从另外一个角度呈现给我们价值的。

通过上面看似杂乱的图，你能想到什么呢？其实它以最简单的方式形式的给我们意会了大数据的核心：90%的图标都落在了左上到右下的区间块中(趋势)。

用一句中文描述大数据的核心价值就是：

世上本没有路，走的人多了也便成了路

用一个英文单词描述大数据的核心价值就是：

expirence

如何理解上面的两句话呢？这里不妨说一个简单的例子，也是大数据初始阶段应用的典型案例：

话说谷歌有一天发现非洲某个区域的人在某个月份对某一病毒的查询频次非常之高，这让谷歌的工程师们十分费解，为什么会出现这种现象呢？他们猜测莫非非洲的这个区域在这段时间内感染这种病毒的人很多？后来他们的调查印证了他们的猜测，这给了他们极大的鼓舞！他们意识到当数据量大到一定程度之后，或可先觉或可后知某种现象，即如果某件事发生的频次很高，那么很可能这件事还正在发生着，很可能在未来当条件相似时还会发生这种事件（这也是机器学习的原理），这就是预测，使用大数据进行的预测！