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雷达卡
基于信息技术的DSS的大数据环境自二十世纪六十年代以来已经发生了很大改变，二十世纪六十年代我们采用的都是数据处理，到了七、八十年代，就变成了信息应用，接下来就是九十年代的DSS，后来又出现了数据挖掘和数据存储，进而演化为如今的大数据。大多数大数据相关技术，是从21世纪的前十年中产生的分析应用中开始出现的。因此可以看出，大数据时代是目前还处于萌芽阶段。
而大数据的特性有哪些？我们认为可以用三个词概括，那就是海量、速率和多样性。显然，海量是大数据的最显而易见的特征，各种机构和组织在进行商业活动的过程中产生数百万GB的数据，其数据容量也跟着增加。速率指的是数据量的增长速度越来越快，所以相应的，就会要求更快的处理速度和响应性，利用信息技术的传统装置是不能进行有效处理的，换个说法，也就是一个能够提取有价值的信息的速率。多样性又是什么呢？简单来说，就是各种类型数据的出现，具体来说，就是结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中，非结构化数据是非BI的。
虽然公司的主要任务和政府并不冲突，但他们的计划分别有各自不同的目标和价值观。公司的主要目的是进行产品和服务的提供从而获得利润，保持其竞争优势不断发展，迎合消费者和其他利益相关者的需求，进行可以令他们满意的价值创造。而政府的主要目的则是维护国家安全，大力发展生产力，在政治、经济、文化、社会等各方面保持可持续发展，使公民的基本权利得以保障，并不断提升公民的福利待遇。
在竞争激烈的市场环境下，大多数公司注重的是短期决策的发展，管理人员的数量也非常有限。然而，相比之下，政府的决策过程一般来说是为了有达成一致的意见，所以需要考虑一个更长的时间范围，通过政府官员，利益集团，社会公众等各种角色彼此之间的反复协商和探讨，从而得出最终结论。因此，政府的决策需要更多的程序性步骤，这是为了减少决策产生的风险，与此同时进一步提高决策的效率，保证其有效性。由此看来，大数据在政府部门和公司之间的应用其实有很大区别，并非是完全类似的。
需要进一步明确的是，大数据并不完全指的是海量数据，更多指的是源于大数据的信息价值。对于一些公司，尤其是许多小公司来说，未来将用于应对大数据的数据管理系统中应用的分布式技术将会是一个不小的问题。因为这些小公司往往不具备所需的大数据应用的专业人士和经验，它们需要外部资源的协助。对于大多数公司来说，合格的数据专家的发现和选择是最关键也是最困难的。
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