「大」
毋庸置疑，这个「大」相对于人类传统数据的储存方式，不是一个量级上的大小之分，而是几何量级的差距。仅仅是百度地图上每日的定位请求就有720亿次，再想想互联网上每天有多少次点击、社交媒体上每天有多少文字和图片发出……各种大数据平台一天之内收集到的数据量就可以超越人类几千年来文字、图像的总和。
【多维度】
多维度代表着大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。
以金融征信应用为例，传统金融机构在进行征信时，一般采集20个维度左右的数据，主要包括年龄、收入、学历、职业、房产车产、借贷情况等。然后综合评分来判断你的还款实力和意愿，进而决定能否给你“发钱”，发多少钱。 ?
BAT这些互联网大佬们入场金融领域，他们所获得的维度让传统银行瞠目结舌！为啥？因为人家玩的是——大数据征信！
- 海量数据：他们坐拥海量用户数据，不仅能查到你是否有“疯狂申贷”的小动作，还能将你的信息与全网数据进行比对，通过智能算法识别欺诈行为，准确度堪比“福尔摩斯”！ ?️
- 行为分析：你的购物习惯、消费偏好等都被纳入考量范畴，结合你申报的收入，准确评估你的还款能力。
当然，作为用户隐私，这些数据都不会被公开，但用户能感受到的是超神速的审核体验：因为眨眨眼的时间，大数据系统就能抓取上万条原始信息，核对数万个指标维度，征信排队？不存在的！
对一个陌生人进行征信就好比「盲人摸象?」，传统方法是通过20个「盲人」去评估一个客户的信用「大象?」，这注定是有缺陷的。而大数据就像动员数万人齐摸「大象?」，各自反馈，统一汇总，形成一幅更详尽的「大象?画像」。维度越多，描绘越准确。
多维度的应用
与多维度的底层逻辑相同，钉钉多维表就是围绕着多个维度数据组成的表，每个维度对应事实表中的一组外键字段，这些字段与维度表中的主键相对应。这种组织方式使得数据在逻辑上形成了一个由维度包围的事实中心，便于用户从不同维度视角查询和分析数据。
多维表支持多种视图选择，为用户提供了不同视角，可以根据个人需求灵活切换数据编辑处理的环境，能够高效实现运营管理。
总结
大数据的「大」不仅仅体现在数据量上，还体现在数据来源的多样性和数据分析的多维度。这些特点使得大数据能够提供更加全面和准确的信息，从而在各个领域发挥重要作用。无论是金融征信、商业智能还是科学研究，大数据都将成为推动社会进步的重要力量。
标签
#大数据#多维度#金融征信#数据分析#钉钉#数字化转型
希望这篇文章能帮助你更好地理解大数据的基本概念和应用场景。如果你有更多问题或需要进一步了解，欢迎随时提问！
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