快速度
在数据处理速度方面，有一个著名的“1秒定律”，即要在秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。
例如，IBM有一则广告，讲的是“1秒，能做什么”？1秒，能检测出台湾的铁道故障并发布预警；也能发现得克萨斯州的电力中断，避免电网瘫痪；还能帮助一家全球性金融公司锁定行业欺诈，保障客户利益。
在商业领域，“快”也早已贯穿企业运营、管理和决策智能化的每一个环节。形形色色描述“快”的新兴词汇出现在商业数据语境里，例如实时、快如闪电、光速、念动的瞬间、价值送达时间。
英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙认为，快速度是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。大数据是一种以实时数据处理、实时结果导向为特征的解决方案，它的“快”有两个层面。一是数据产生得快。有的数据是爆发式产生，例如，欧洲核子研究中心的大型强子对撞机在工作状态下每秒产生PB级的数据；有的数据是涓涓细流式产生，但是由于用户众多，短时间内产生的数据量依然非常庞大，例如，点击流、日志、射频识别数据、GPS（全球定位系统）位置信息。二是数据处理得快。正如水处理系统可以从水库调出水进行处理，也可以处理直接对涌进来的新水流。大数据也有批处理（“静止数据”转变为“正使用数据”）和流处理（“动态数据”转变为“正使用数据”）两种范式，以实现快速的数据处理。
吴甘沙提出，天下武功，唯快不破。为什么要“快”？第一，时间就是金钱。如果说价值是分子，那么时间就是分母，分母越小，单位价值就越大。面临同样大的数据“矿山”，“挖矿”效率是竞争优势。第二，像其他商品一样，数据的价值会折旧，等量数据在不同时间点上价值不等。NewSQL（新的可扩展性／高性能数据库）的先行者VoltDB（内存数据库）发明了一个概念叫作“数据连续统一体”：数据存在于一个连续的时间轴上，每个数据项都有它的年龄，不同年龄的数据有不同的价值取向，新产生的数据更具有个体价值，产生时间较为久远的数据集合起来更能发挥价值。第三，数据跟新闻一样具有时效性。很多传感器的数据产生几秒之后就失去意义了。美国国家海洋和大气管理局的超级计算机能够在日本地震后9分钟计算出海啸的可能性，但9分钟的延迟对于瞬间被海浪吞噬的生命来说还是太长了。
越来越多的数据挖掘趋于前端化，即提前感知预测并直接提供服务对象所需要的个性化服务。例如，对绝大多数商品来说，找到顾客“触点”的最佳时机并非在结账以后，而是在顾客还提着篮子逛街时。电子商务网站从点击流、浏览历史和行为（如放入购物车）中实时发现顾客的即时购买意图和兴趣，并据此推送商品，这就是“快”的价值。
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