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法律研究大数据的重要性
大量结构化和非结构化数据本质上被称为“大数据”，几乎所有我们周围的来源都会产生这些数据，例如社交媒体交流、数字流程、移动设备、传感器等。大数据提供了对商业世界中模式、趋势以及与其他实体之间相关性的洞察。大数据每天都在大量涌入企业，并且由于其分析的速度和准确性，它可以通过战术业务步骤带来增强和准确的决策。由于它来自各种来源，并且具有可变性和复杂性，因此必须将其与其他系统连接起来并关联起来。
- 大数据回答了与降低成本和时间、新产品开发以及智能决策相关的疑问。
- 大数据还有助于确定故障和缺陷的根源，计算风险投资组合并检测欺诈行为。
“如果没有大数据分析，公司就如同瞎子和聋子，像高速公路上的鹿一样在网络上漫无目的地游荡。” – 杰弗里·摩尔
类型和来源
全球分析公司 Gartner 将大数据视为三个 V：数据量 (Volume)；信息生成和流入组织的速度 (Velocity)，可能是通过智能电表和传感器来辅助近实时数据；以及数据的形式 (Variety)。
大数据可以提升客户管理，优化运营，作为竞争优势的资源，防止威胁/欺诈，并为新的收入来源提供洞察力和益处。
结构化数据通常源于人机交互，例如 Web 应用程序、业务交易、传感器；而非结构化数据则源于传统数据库，例如元数据、Twitter、视频、音频等。除了数据量之外，组织必须了解如何处理这些数据，以及这些数据必须具有一定的意义，最终导致分析以获取洞察力，从而做出更好、更明智的决策和计算出的业务举措。
日益增长的重要性
在利用海量数据的同时，它使组织能够发现新的机会，从而带来更高的利润、更高效的运营、更高的生产力和
满意的客户。由于使用 Hadoop 和基于云的分析等大数据技术，可以降低成本，因为它们可以处理海量数据存储，并找到有效开展业务的方式。同样，借助 Hadoop 和内存分析，可以即时检查信息并采取行动。由于这种分析，客户需求得到更好的表达，从而为客户带来更好、更新的产品。
在各个行业的广泛接受
大数据正在旅游、酒店、医疗保健、零售、政府、银行、教育、制造等行业得到应用。客户满意度在旅游和酒店行业被认为是最高的。这些企业利用大数据来识别和解决与客户相关的问题，以免最终失去他们。在医疗保健领域，大数据必不可少，医生需要
及时找到挽救生命的治疗方案。大数据通常由执法机构使用，有助于重组运营并提供犯罪活动的整体视图。借助大数据，零售商可以深入了解购买习惯、趋势，并通过客户忠诚度计划，为客户创造更好的产品，从而带来更大的利润。银行利用大数据来最大程度地减少欺诈并提升客户满意度。教育工作者利用大数据来实施更好的学校系统，更好地支持教师和校长，并提供先进的课程和增强的评估系统。制造业利用大数据来提高产品质量，最大程度地减少产品开发中的浪费，并更快地解决挑战。
高性能分析使您可以做以前从未想过的事情，因为数据量实在太大。例如，您可以获得及时的洞察力来做出关于转瞬即逝的机会的决策，为难以解决的问题获得精确的答案，并发现新的增长机会——所有这些都在更有效地利用 IT 资源的同时。(摘自白皮书“大数据遇见大数据分析”，参考文献：SAS)
大数据的应用和分析
大数据通过多种技术进行分析。以下是一些示例：
数据管理 - 为了进行分析，数据必须可靠且高质量。完成此操作后，可以为每个人建立自定义的数据管理程序，以便有效地进行行为和操作。
数据挖掘 - 将此技术应用于数据可以发现模式和趋势，从而能够回答复杂问题。借助数据挖掘软件，可以剔除不需要的数据，仅使用相关数据做出明智的决策。
内存分析 - 数据分析不再是从硬盘中进行，而是从系统内存中进行。您可以创建模型、测试新场景、做出明智的业务决策、保持响应能力，并运行各种交互和场景。
Hadoop - 这是一种免费的开源软件框架。除了存储大量信息外，您还可以运行应用程序并在商品硬件上存储数据。此模型以极快的速度处理数据。
预测分析 - 此技术使用机器学习方法、信息和统计算法来查找未来的结果，从而在历史数据的帮助下为组织实现最大的评估。常见的预测分析包括风险、欺诈发现、营销和运营。
文本挖掘 - 借助此技术，公司可以分析来自互联网、书籍、博客、Twitter、电子邮件、调查和其他文本相关材料的文本数据，以发现以前未被注意到的细节。这使用机器学习或自然语言处理等技术来发现新想法。
组织必须找到更便宜的方式和方法来存储大量数据，拥有更快的处理器、免费/廉价的开源和大数据平台，包括高互联网连接性、类似处理、分组和可视化、大型网格设置以及使用云计算和其他自适应资源分配程序的功能。
大数据正在改变组织使用、处理和获取信息以及解决与业务相关的复杂问题的方式。通过处理和分析大数据，涌现出增强型、新型和创新的产品和服务。组织必须了解如何通过转换数据（将原始数据转换为有意义的数据）并进一步存储、管理和分析仅相关数据来使用这些数据，以帮助识别导致更好决策的方法。
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