「大」
毋庸置疑，這個「大」相對於人類傳統數據的儲存方式，不是一個量級上的大小之分，而是幾何量級的差距。僅僅是百度地圖上每日的定位請求就有720億次，再想想互聯網上每天有多少次點擊、社交媒體上每天有多少文字和圖片發出……各種大數據平台一天之內收集到的數據量就可以超越人類幾千年來文字、圖像的總和。
【多維度】
多維度代表著大數據可以對一個事物進行多方位的描述，從而更準確。
以金融徵信應用為例，傳統金融機構在進行徵信時，一般採集20個維度左右的數據，主要包括年齡、收入、學歷、職業、房產車產、借貸情況等。然後綜合評分來判斷你的還款實力和意願，進而決定能否給你“發錢”，發多少錢。?
BAT這些互聯網大佬們入場金融領域，他們所獲得的維度讓傳統銀行瞠目結舌！為啥？因為人家玩的是——大數據徵信！
- 海量數據：他們坐擁海量用戶數據，不僅能查到你是否有“瘋狂申貸”的小動作，還能將你的信息與全網數據進行比對，通過智能算法識別欺詐行為，準確度堪比“福爾摩斯”！?️
- 行為分析：你的購物習慣、消費偏好等都被納入考量範疇，結合你申報的收入，準確評估你的還款能力。
當然，作為用戶隱私，這些數據都不會被公開，但用戶能感受到的是超神速的審核體驗：因為眨眨眼的時間，大數據系統就能抓取上萬條原始信息，核對數萬個指標維度，徵信排隊？不存在的！
對一個陌生人進行徵信就好比「盲人摸象?」，傳統方法是通過20個「盲人」去評估一個客戶的信用「大象?」，這注定是有缺陷的。而大數據就像動員數萬人齊摸「大象?」，各自反饋，統一匯總，形成一幅更詳盡的「大象?畫像」。維度越多，描繪越準確。
多維度的應用
與多維度的底層邏輯相同，釘釘多維表就是圍繞著多個維度數據組成的表，每個維度對應事實表中的一組外鍵字段，這些字段與維度表中的主鍵相對應。這種組織方式使得數據在邏輯上形成了一個由維度包圍的事實中心，便於用戶從不同維度視角查詢和分析數據。
多維表支持多種視圖選擇，為用戶提供了不同視角，可以根據個人需求靈活切換數據編輯處理的環境，能夠高效實現運營管理。
總結
大數據的「大」不僅僅體現在數據量上，還體現在數據來源的多樣性和數據分析的多維度。這些特點使得大數據能夠提供更加全面和準確的信息，從而在各個領域發揮重要作用。無論是金融徵信、商業智能還是科學研究，大數據都將成為推動社會進步的重要力量。
標籤
#大數據 #多維度 #金融徵信 #數據分析 #釘釘 #數字化轉型
希望這篇文章能幫助你更好地理解大數據的基本概念和應用場景。如果你有更多問題或需要進一步了解，歡迎隨時提問！
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