数据科学（Data Science）是一种跨学科的知识体系，是领域专家知识、数学与统计和计算机科学的交集。数据科学用于对不同领域的数据进行解析，分析与知识发现。=全球数据总量的增长= 2015年全球数据总量为8.6泽字节 (ZettaByte)，2016年将达到12泽字节，到2020年全球数据总量将达到40泽字节，相当于4万亿GB，数据量为2011年的22倍，人均数据量达到5.2TB。 移动互联网流量：全球移动数据流量2015年每月数据量为3.7艾字节(exabyte)，比2014年增长74%。移动数据流量在过去十年增长了4000倍。 计算与存储成本越来越低，每家组织都积累了大量数据 每家组织都希望能从运营的数据中发现一些洞察，改进服务。 =大数据时代= *大数据特征4V数据的大小Volume 数据的类别Variety 数据的速度Velocity 数据的价值Value *数据量大、多样性、产生速度快，蕴含价值大。 大数据的出现对数据存储、数据处理及数据挖掘提出了新的挑战，同时正深刻影响着人类的生活、工作及思维。 =大数据运动= 2012年3月，美国奥巴马政府宣布 “大数据的研究和发展计划。”期望提高从大型复杂的数字数据提取知识和 观点的能力，抢占大数据的科研制高点，加强国家安全。 2014年3月“大数据”首次写入《政府工作报告》以来，李克强总理提出的“大数据是新时代的钻石矿”，政府要在其中发挥作用，促进数据开发，打破信息孤岛。 如何有效利用大数据解决科学、能源、医疗、商业、政务等领域的问题，已成为当前产业界的热点。 =数据中心= 数据中心（Data Center）是数据管理与处理的基础设施。 Google 上百万台机器的集群计算，具体数目是保密数字 思路：用廉价的PC机器，代替昂贵的主机 =大数据源头= 大数据源自搜索引擎。 大数据这个术语最早的引用可追溯到搜索引擎 大数据用来描述为更新网络搜索索引时，需要同时进行批量处理或分析的大量数据集 大数据核心技术源自谷歌Google，因为谷歌是当今最大的搜索引擎公司。
