㈠ 求IBM R52的配置。。谢谢！！！
对R52只有3种系列，1858集成显卡，1846、1847 X300独显，所以看显卡就知道系列了。1847配置比较高，通常512M内存
这是第一种
笔记本品牌： IBM/ThinkPad IBM系列型号： R52
产品参数详细信息--主要功能
CPU类型 Dothan 标称频率 1600MHz
CPU描述 FSB 533MHz
显示屏尺寸 14.1英寸 显示屏描述 1024*768
内存类型 DDR2 内存大小 256MB
产品参数详细信息--存储性能
硬盘大小 40GB 硬盘描述 ATA-100
光驱类型 DVD-ROM
光驱描述 8X
产品参数详细信息--视频/音频
显卡描述 Intel Graphics Media Accelerator 900
音频系统 SoundMAX
产品参数详细信息--输入输出
键盘 全尺寸 网卡 10M/100M/1000M网卡
调制解调器 56K V.92
标准接口 2个USB2.0，红外，IEEE 1394a，并口，VGA接口，耳机接口，麦克风
产品参数详细信息--电能规格
电池类型 6 Cell Lithium-Ion 电池时间 3小时
产品参数详细信息--基本特征
厚度 34mm 重量 2.8Kg
产品参数详细信息--其他特性
预装操作系统 Microsoft Windows XP 家庭版
这是第二种
ThinkPad R52 18465EC主要性能
处理器品牌 INTEL
显示屏尺寸 14英寸 笔记本处理器 Intel 奔腾M 740
笔记本主频 1733MHz 迅驰技术 迅驰2
二级缓存 2048KB 挑错 笔记本芯片组 Intel 915PM
系统总线频率 533MHz
内存类型 DDR2 标准内存容量 256MB
最大支持内存 2048MB
ThinkPad R52 18465EC存储性能
硬盘容量 40GB 硬盘描述 ATA-100
光驱类型 COMBO 光驱速度 8X
hinkPad R52 18465EC显示屏
显示屏类型 TFT LCD
标准分辨率 1024×768
ThinkPad R52 18465EC视频音频
显卡芯片 ATI Mobility Radeon X300 显存容量 64MB
音频系统 SoundMAX 内置音箱 有
ThinkPad R52 18465EC网络设备
红外 网卡 100/1000M以太网卡
MODEM 56K V.92 无线网卡 802.11b/g
ThinkPad R52 18465EC输入输出
指取设备 指点杆加触摸板
I/O接口 2 USB 2.0 ,IEEE 1394,Microphone/line in
PCMCIA槽数 1个,Type II
ThinkPad R52 18465EC特征参数
笔记本重量 2.8Kg 外观特征 34×314×260
机壳材料 普通机壳
ThinkPad R52 18465EC电能规格
电池规格 6 Cell Lithium-Ion 续航时间 3.6小时
ThinkPad R52 18465EC随机配件
预装操作系统 Windows XP 家庭版
这是第3种
IBM ThinkPad R52 1846CC2 主要性能
设计类型 光驱可抽换
CPU类型 奔腾-M(Dothan-533) 迅驰技术 支持
标称频率 2GHz CPU描述 Intel Pentium M Processor 760 主板描述 I915PM
屏幕尺寸 14.1英寸 屏幕描述 1024x768
是否宽屏 否
内存类型 DDRII 内存大小 512MB
内存描述 PC2-4200 DDR2 SDRAM
IBM ThinkPad R52 1846CC2 存储性能
硬盘大小 60GB 硬盘描述 ATA-100 (Enhanced IDE)
光驱类型 康宝 光驱描述 24X/24X/24X/8X Max
软驱描述 无
IBM ThinkPad R52 1846CC2 视频/音频
显卡类型 独立显卡
显卡芯片 ATI Radeon X300 显存类型 DDR2 SDRAM 显存容量 64MB
音频系统 SoundMAX
IBM ThinkPad R52 1846CC2 输入输出
鼠标描述 ThinkPad UltraNav
键盘描述 Full size
WLAN性能 802.11a/b/g,Intel PRO/Wireless 2200BG
网卡描述 1000Mbps以太网卡
调制解调器 56K 红 外 线 红外线接口
标准接口 AC adapter
Headphone / Line out
External Display
Expansion Bus port (for Dock II/Mini Dock or Port Replicator II)
Infrared
IEEE1394
Microphone / Line in
1个并口
RJ11
RJ45
S-Video out
2 USB2.0
IBM ThinkPad R52 1846CC2 电能规格
电池类型 6 Cell Lithium-Ion 供电时间 3.6 Hrs
IBM ThinkPad R52 1846CC2 基本特征
外形尺寸 34*314*260 笔记本重量 2800g
IBM ThinkPad R52 1846CC2 其他特性
操作系统 中文Microsoft Windows XP家庭版
上市日期 2005
附带软件 Access Program, ThinkVantage Access Connections, ThinkVantage Rescue and Recovery
Adobe Acrobat Reader
其他特点 IBM Embedded Security Subsystem 2.0
绝对是出厂的配置
㈡ 数据库一体机与大数据技术区别何在
数据库一体机与大数据技术区别何在
作为近期信息管理领域最为热门的两项技术，数据库一体机与大数据技术的硬件架构基本相同，但软件体系有着本质的区别，这也导致了两者拥有不同的特征表现。
随着企业数据量的快速增长，以及用户对服务水平要求的不断提高，相当长的一段时间以来，传统关系数据库技术在生产实践中表现出明显的能力不足。如何以合理的成本获得海量数据的高可用性已经成为现代IT领域的重大挑战。为了应对这一挑战，近年来，IT市场中相继出现了许多新的技术手段，其中最为引人注目的便是由主流数据库厂商主导的数据库一体机（例如Oracle ExaData以及IBM Netezza等），以及以开源力量为主的大数据技术。
不过，虽然数据库一体机与大数据技术都是当今的热门话题，并都已经被广泛应用，但却有相当一部分用户仍然无法深入了解两者之间的本质区别与关系。同时，很多用户也在为如何在企业内部对这两者进行正确定位而感到困惑。为此，本文特别对数据库一体机（也可称新一代主流关系型数据库）和大数据技术（例如Hadoop，主要指MapRece与NoSQL）的相关技术特点进行对比。
硬件与软件
从本质上来讲，数据库一体机与大数据技术的硬件架构基本相同，同样是采用x86服务器集群的分布式并行模式，以应对大规模的数据与计算。但是，数据库一体机的卖家们通常会对其产品的硬件体系进行面向产品化的、系统性的整体调优，同时也会有各自的特色手段。比方说Oracle ExaData的Infiniband、Flash Cache，IBM Nettezza的FPGA（现场可编程逻辑门阵）等。[page] 数据库一体机与大数据技术最为核心的区别是在软件体系上。数据库一体机的核心是SQL体系，这不只是指SQL解析，更重要的是指包括SQL优化引擎、索引、锁、事务、日志、安全以及管理等在内的完整而庞大的技术体系。这一体系是成熟的、面向产品的。
大数据技术软件体系中的MapRece则提供了一个面向海量数据处理的分布式编程框架，使用者需要自行编制所需要的计算逻辑。MapRece对数据的读写是批量连续的，而不是随机的。而大数据技术的另一体系NoSQL则大都只是提供了海量数据的分布式存储，以及基于索引的快速读取机制，为使用者提供的大多是编程API（虽然也有类SQL的语言，但其本质并不是完整的SQL体系）。
由于SQL体系的复杂性与处理逻辑的整体关联性，导致数据库一体机在扩展性上远不及大数据技术体系，虽然前者已经在很大程度上改善了传统关系数据库垂直扩展的瓶颈。MapRece与NoSQL的单个集群往往可以扩展到数千个节点，而数据库一体机如果在硬件上扩展到这个规模，从软件上来讲，已经是没有意义的了。
特征与本质
基于软件体系的不同，导致了数据库一体机和大数据技术有着不同的特征表现。数据库一体机往往适合于存储关系复杂的数据模型（例如企业核心业务数据），并且需要限制为基于二维表的关系模型。同时，数据库一体机适合进行一致性与事务性要求高的计算，以及复杂的BI计算。
大数据技术则更适合于存储较简单的数据模型，并且可以不受模式的约束。因而其可存储管理的数据类型更加丰富。大数据技术还适合进行一致性与事务性要求不高的计算（主要是指NoSQL的查询操作），以及对超大规模海量数据的、批量的分布式并行计算（基于MapRece）。
需要注意的是，NoSQL数据库由于摆脱了繁琐的SQL体系约束，其查询与插入的效率比数据库一体机更高。大数据技术比数据库一体机所能处理的数据量也相对大些，这主要是因为其集群可以扩展得更大。
从本质上讲，MapRece是对海量数据分布式计算领域的一个重要创新，但也只是在适合于并行处理的大规模批量处理问题上更占优势，而对一些复杂操作，则不一定具有优势。NoSQL则可以看作是对传统关系数据库进行简化的结果。由于NoSQL数据库的设计思想只是提取出关系型数据库的索引机制，并加了上分布式存储，把SQL体系中那些对“某些特殊问题”而言并不需要的东西统统删去，由此实现了更优秀的效率、扩展性与灵活性。[page] 因此，我们可以明显地看到，在实践中，有很多问题（特别是流行的大数据问题），关系数据库中的许多设计并不需要，这才是NoSQL发展壮大的根本立足点。
关系与协作
通过前面的分析，我们不难得出这样的结论：大数据技术与数据库一体机应该是相辅相成，并非互相替代的。它们针对不同的应用场景设计，并相互补充与合作。具体来说，大数据技术可以实现：
■处理企业内海量的、模型简单、类型多样的非结构化与半结构化数据（例如社会化数据、各种日志甚至图片、视频等），其处理结果可以被直接使用；
■以上处理结果也同时可以被当成是新的输入存储到企业级数据仓库中，这时大数据机相当于是面向大数据源的、新的ETL（提取-转换-加载）手段；
■面向海量数据的、不太适合SQL的存储或计算。
而数据库一体机则应该还是作为企业数据仓库的主流技术，至少在很长一段时间内应该是这样。它负责存储与计算最主要的、有重大价值的企业关键业务数据。
现存的误区
有些人认为，虽然大数据技术的原始开源状态还不适合充当企业级数据仓库主平台的要求，但经过开发、补充，应该是可以的。其实这个观点没有错。但实际上，对开源的大数据技术进行补充开发，所要补充的正是大数据技术在原始设计上就去除了的、那些本属于关系型数据库体系的东西。
如果进行这样的补充开发，企业不仅会面临庞大的、难于估计的开发工作量，同时也难以像专业数据库厂商那样实现这些工作的理论化、产品化与体系化。虽然从纯技术的角度上讲，开发什么都有可能。但是如果企业真的准备这样做，是要开发另一个商业化的关系数据库吗？很明显，这违背了大数据技术的设计初衷。
㈢ IBM旗下产品
IBM旗下产品
在过去的几年里，IBM已经完成了业务模式的完全转型。IBM 的全球能力包括服务、软件、硬件系统、研发及相关融资支持。IBM的业务模式是灵活的，能够与不断变化的市场和经济环境相适应。
IBM的主要业务部门包括：全球信息科技服务部，全球企业咨询服务部，软件集团，系统与科技部，全球融资部。
软件产品
软件产品包括Information Management、Lotus、Rational、Tivoli、WebSphere 五大家族。
Information Management：数据库管理系统、企业内容管理、Cognos 商业智能和绩效管理、信息整合、数据仓库、数据挖掘等。
Lotus：电子邮件等协作应用、社交网站和Mashup、企业办公套件、移动和无线、电子表格和Web内容管理等。
Rational：软件开发管理、软件测试、软件质量管理、企业架构管理、需求管理、软件项目管理、企业现代化、确保 Web 站点的遵从性和安全性等。
Tivoli：服务管理、存储管理、资产管理、安全管理、业务应用管理、云计算、虚拟化管理和能效管理等。
WebSphere：应用服务器、企业门户应用、电子商务、应用整合、业务流程管理、业务规则管理系统、优化、供应链应用、可视化等。
服务器产品
服务器产品包括：基于Intel架构的服务器xSeries，基于AMD架构的服务器，BladeCenter刀片服务器，UNIX 服务器pSeries，中型企业级服务器iSeries，大型主机zSeries。
专业图形工作站：A Pro系列，M Pro系列，Z pro系列，T221超高分辨率平面显示器。
网格计算
存储技术：磁盘存储系统，磁带存储，网络存储，存储软件。
零售终端：商业收款机，POS软件
其他产品
其它产品： ACS 先进布线系统，IBM电源解决方案产品目录，Cisco产品及服务随着微软公司对计算机产业的影响已经由促进变成了阻碍，IBM成为了打倒微软的希望所在，IBM支持着所有热爱自由的计算机使用者。
在过去的80多年里，世界经济不断发展，现代科学日新月异，IBM始终以超前的技术、出色的管理和独树一帜的`产品领导着信息产业的发展，保证了世界范围内几乎所有行业用户对信息处理的全方位需求。众所周知，早在1969年，阿波罗宇宙飞船载着3名宇航员，肩负着人类的使命，首次登上了月球;1981年哥伦比亚号航天飞机又成功地飞上了天空。这两次历史性的太空飞行都凝聚着IBM无与伦比的智慧。IBM的事业就象宇宙飞船一样永远向着更高的目标不断奋进，造福人类。
鉴于IBM在程序生命周期管理平台和数据库方面的努力，专注于给企业提供高效的管理和开发方法，被着名IT杂志“SD Times”列入2013 SD Times 100，位于“应用程序生命周期管理&开发工具”分类中的第三位，“数据库和数据库管理”分类中的第四位。
IT基础设施
2014年10月汉莎，同意将IT基础设施部门出售给IBM，根据一项七年期协议，汉莎将把所有的IT基础设施服务外包给IBM。
;㈣ IBM的 AS/400是什么
IBM的 AS/400意思是：AS400好像是IBM生产的一种微型计算机的型号。
字母A：采用的是Unix的一个变种OS——AIX,。
字母S：系统，SYSTEM 。
AS400是IBM早期推出的商用小型机。操作系统与Windos、Unix等都不一样，
不过正逐步靠近Unix。
㈤ IBM大型机多少钱一台
IBM大型机要上亿人民币，非常贵。
IBM大型机（IBM mainframe）是硬件概念，最初是指装在非常大的带框铁盒子里的大型计算机系统，以用来同小一些的迷你机和微型机有所区别。由于有相对特定的语言编程（COBOL语言），操作系统（目前貌似是OS390）和数据库（DB2），与通用的主流语言不相通，所以广义上的IBM大型机不仅仅是一个硬件上的概念，它是硬件和专属软件的一个有机整体，是一套密不可分的封闭系统。
其主要特点：
1、稳定性好，好的无与伦比比一般小型机高不知道多少档次（据说多长多长时间不宕机，对于一些大型银行，物流，金融公司来讲特别重要，时间就是金钱啊）。
安全性高（用的COBOL语言特性决定的，严谨，对话式语言，上世纪60年代到如今没有什么变化，所以极少有黑客去研究这些，看windows的补丁一个接一个，那是被人研究的太多了）。
2、运算能力超级强（不是说把几百台PC连起来就能赶上一个大型机的）。
3、价格贵（几百万美元，近亿人民币）。
4、企业用得少（大家想想，能用大型机的单位，这成本。。。如果没有特定要求，没人得起）但用的企业都是很有实力的企业。
5、人才紧缺（教学硬件要求高，高校及社会培训都少，培训成本较高）。
㈥ 什么是大数据时代
大数据时代
（巨量资料（IT行业术语））
编辑
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
中文名
大数据时代
外文名
Big data
提出者
麦肯锡
类 属
科技名词
目录
1 产生背景
2 影响
▪ 大数据
▪ 大数据的精髓
▪ 数据价值
▪ 可视化
3 特征
4 案例分析
5 产业崛起
6 提供依据
7 应对措施
产生背景
编辑
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
编辑
大数据
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。[5] 每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。[5]
大数据的精髓
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。[6]
A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);
B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
数据价值
大数据时代，什么最贵?
十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么最贵?”——“人才”，深以为然。只是，十年后的今天，大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据，数据的增长从未停歇，甚至呈井喷式增长。[7]
一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字，意味着什么？
它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。
事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值：
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票；
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；
●3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1]
可视化
“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题[1] 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象？在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉？”
这个问题我曾请教过刘建国，中国着名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道，刘建国曾任至网络的首席技术官，在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次（2013年约为8.77亿次）的网站中，如果只是在后台静静端坐，可能片刻都不能安心吧。网络果然在提供搜索服务之外，逐渐增添了网络指数，后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及网络统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题，他想了很久，似乎陷入了回忆，嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面，我最新接收到的故事是，一位在美国思科物流部门工作的朋友，很聪明的印度裔小伙子，被Facebook高价挖角，进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为。”
特征
编辑
数据量大（Volume）
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
速度快、时效高（Velocity）
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显着的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[2]
案例分析
编辑
个案一
你开心他就买你焦虑他就抛[2]
华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。
这一招收效显着——当年第一季度，霍廷的公司获得了7%的收益率。
个案二
国际商用机器公司（IBM）估测，这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街，这一时效至关重要。曾经，华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据；如今，接近半数企业采用了这种手段。
●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃，和微博推特是合作伙伴。它分析数据，告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容，备受广告商热爱。
●通过乔希·詹姆斯的Omniture（着名的网页流量分析工具）公司，你可以知道有多少人访问你的网站，以及他们呆了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯把公司卖掉，进账18亿美元。
●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化：他把客户请到办公室，将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴，有些像蒲公英，有些则是铺满整个画面的泡泡，泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。
●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型，弄清楚用户点击广告的动机和方式。
处理和分析工具
用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。
开源大数据生态圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大数据生态圈：
1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。
产业崛起
编辑
越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。具体有以下三大案例：
1、2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
2、联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。
3、而最为积极的还是众多的IT企业。麦肯锡在一份名为《大数据，是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出，“对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”，该报告在业界引起广泛反响。
IBM则提出，上一个十年，他们抛弃了PC，成功转向了软件和服务，而这次将远离服务与咨询，更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”
在国内，网络已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统；腾讯也提出2013年已经到了数据化运营的黄金时期，如何整合这些数据成为未来的关键任务。
事实上，自2009年以来，有关“大数据” 主题的并购案层出不穷，且并购数量和规模呈逐步上升的态势。其中，Oracle对Sun、惠普对Autonomy两大并购案总金额高达176亿美元，大数据的产业价值由此可见一斑。[1-2]
提供依据
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大数据是信息通信技术发展积累至今，按照自身技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界[1-2] 。
大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟，但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面，更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。
事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
最让人吃惊的例子是，社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook（脸谱） IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面，25分钟之后Facebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时，Facebook股价在8分钟之后也开始了回弹。最终当股市接近收盘、Twitter上的情感转向负面时，10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是：Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动。
这仅仅只是基于社交网络产生的大数据“预见未来”的众多案例之一，此外还有谷歌通过网民搜索行为预测流感爆发等例子。不仅在商业方面，大数据在社会建设方面的作为同样令人惊叹，智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等的蓬勃兴起，都与大数据技术与应用的发展息息相关。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策，这样的思维方式，可以预见，将推动一些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。
应对措施
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一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点。
目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。
准则
虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。
重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。
重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapRece，NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。
培养三种能力
Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示，随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
望采纳，谢谢