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本文目录一览：
1、TB数据资源总量如何计算2、当今时代的大数据阈值是多少呢?3、工业企业数据一年多少TB4、大数据误区 不是所有公司都需要大数据TB数据资源总量如何计算
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
当今时代的大数据阈值是多少呢?
当今时代的大数据阈值是数百个TB。
大数据是近两年继Web2.0、云计算、物联网之后的一个新词汇，其引发了信息科技领域越来越多的关注。2011年，麦肯锡在研究报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率前沿》中首次提出“大数据”的概念，之后《纽约时报》、《华尔街日报》等都对其进行了专栏介绍。随着2012年奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究与发展计划”，大数据正式上升为与历史上的互联网、超级计算同等重要的国家战略。“我们的确正在起航，在庞大的新数据来源的支持下，量化的前进步伐将会踏遍学术、商业和政府领域，没有一个领域可以不被触及。”大数据时代的到来，给档案馆也带来了极大的冲击。
工业企业数据一年多少TB
工业企业数据一年20TB左右。
调查显示，我国工业企业的数据资源存量普遍不大，66%的企业数据总量都在20TB以下，还不到一个省级电信运营商日增数据量的十分之一；管理手段比较落后，51%的企业仍在使用文档或更原始的方式进行数据的管理。数据孤岛情况普遍，企业对自身可用的数据资产缺乏全面了解。无论从管理手段上，还是技术手段上，都远远不能支撑工业互联网发展应用后数据管理的风险和复杂度。
大数据误区 不是所有公司都需要大数据
大数据误区：不是所有公司都需要大数据
“大数据”无处不在。从社交媒体初创公司到纽约的中央公园，每个公司似乎都在部署大数据分析。
著名数据分析公司Gartner的数据似乎也在证明这一点：最近的一份报告显示，大数据将带动2012年全球280亿美元的IT支出，到2016年这个数字将超过2300亿美元。2300亿美元几乎是葡萄牙全年的国内生产总值。
但是，你需要花大价钱来部署大数据技术解决方案。大多数公司都没有这么多IT预算，也请不起数据科学家或者数据分析团队。
如果那些提供大数据服务的公司想为各种规模的企业提供服务，那么有几个问题必须认识到并加以解决。
大数据太贵了！
您可能听说过那些使用大数据的辉煌案例：Facebook每天要存储大约100TB的用户数据；NASA每天要处理约24TB的数据。这些数字确实令人印象深刻。
那么处理这些数据所需的成本是多少呢？按照亚马逊Redshift的定价，NASA需要为45天数据存储服务支付超过100万美元。
根据最近的一项调查，大多数企业的CIO称他们的预算支付不起大数据部署的成本。数据存储和处理的成本实在太高，我们需要寻求其他的解决方案，让规模较小的公司不被“大数据”拒之门外。
大数据的关键不是“大”
目前全球最大的科技公司都需要和PB级规模的数据打交道。然而，SAP的研究表明，95%的企业通常只需要使用0.5TB到40TB的数据。
Facebook和NASA的例子是个例外，而不是常态。事实是，处理数据并不是大公司的专利。如果你研究一下美国公司的规模，你会发现有超过50000家公司只有20至500名员工，其中大部分都有解决数据问题的需求。所以大数据市场最大的需求并不是来自那些《财富》50强的大企业，而是来自《财富》500000强。为什么我们只关注那些少数的例外，而忽视了那些大多数有数据处理需求，但既不是《财富》50强也没有PB级规模数据的公司？
有时候我在想，如果我们改变了大数据的定义会发生什么？通常人们用3V(velocity，volume，variety)来描述大数据，我们不妨换一个说法：“大数据是一种主观状态，它描述的是一个公司的基础架构无法满足其数据处理需求时的情形。”
这个定义可能没有那么光鲜，但它肯定会更接近今天的现实。
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