简答题：大数据对设计研究的意义 — Seas的回答

什么是大数据：大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。大数据的特点Volume（海量性）、Velocity （高速性）、Variety（多样性）、Value（重要性）、Veracity（真实性），可以概括为5V。具体解释为 ：
第一 ：大数据中的数据量都极其庞大，计量单位通常要以P（1000个T）开始，有的时候甚至需要用到Z（10亿个T）；
第二：大数据技术获得数据的速度快，且处理数据的速度也快；
第三：大数据中的数据类型多样，几乎涵盖日常生活中的方方面面；
第四：数据的价值密度较低，但总体商业价值较高，如果能够合理运用大数据技术，可以较低成本创造出较高的价值；
第五 ：数据的精确性高，质量高。
对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据时代下对工业设计的改变：
大数据促使公司企业发展和转型，推动了经济转型发展的进程，成为打造国家级竞争的优势的重大升华。大数据思维具有三层含义。第一层含义是，大数据思维必须随机抽样数据进行分析，必须掌握数据复杂性，减化精确性，必须重点了解数据相关性。第二层含义是要把数据当做一种可以升值的重要资产，而不是只做研究对象，研究完之后就束之高阁。第三层含义是数据有变现功能，通过挖掘数据价值，就能改变价值的生成基础和价值链条。
大数据非常重要。这是因为思维方式的改变引起了巨大的商业变革，在面对思维逻辑时，传统的经济体制和旧的商业理念一定要与时俱进，吸取并创新的服从先进的新思维，通过新的思维模式重组企业战略和各种策略。在旧的信息时代，击落他们的是被互联网武装起来的大数据思维，因此，这些昔日看起来极为庞然的巨人，就这么轰然倒塌，留下的知识唏嘘声声。然而大数据思维的基础是互联网，而互联网思维就是充分利用互联网的精神、价值、技术、方法、规则、机会来指导、处理、创新、工作的思想。互联网思维是相对工业化思维而言的，是一种商业民主化的思维，是用户至上、扁平化的思维。
这也与工业设计的理念不谋而合。两者都在强调用户驱动产品的设计需求方向。这也是大数据时代下表现出来的设计机遇。由用户行为习惯形成的大数据思维和互联网思维快速更新，也让设计师及时更新得到用户的真实反馈。这种互联网+的结合让设计师的设计作品更多的符合用户的需求，服务社会。