今天说一下大数据。首先数据分为三种类型，一类是结构化的数据，就是有固定格式和有限长度的数据，比如填各种申请表格，姓名：张三，年龄：23，性别：男。这就是结构化的数据。还有一类是非结构化数据，长度和格式都不固定的数据。最后一类是半结构化数据。最累最无聊的活就是数据清洗了。
不过一段很有意思的话，就是，数据本身是worthless的，没有价值的。没有有经过分析处理的数据只能叫做Data。但是经过梳理，可以从杂乱的Data里面提取Information,然后要从这些information中总结规律，形成knowledge.知识是什么，知识就是力量啊。有的人会接着这股力量用于实战，有的人会做的特别好，这就是把knowledge转换成了intelligence。从Data(数据）到Information（信息）再到Knowledge(知识）最后实战的Intelligence(智慧），这是从事数据分析的意义所在。
当对数据进行收集，传输，存储，处理，分析，检索，挖掘，应用时，都需要调用资源。数据量很小的时候，很少的几台机器就能解决。慢慢的当数据量越来越大，要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？
云计算挺身而出了。当想要干这些活的时候，需要好多好多的机器一块做，真的是想什么时候要，想要多少就要多少。例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次对吧，非常浪费。那能不能需要计算的时候，把这一千台机器拿出来，然后不算的时候，这一千台机器可以去干别的事情。谁能做这个事儿呢？只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司我需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。
