一、大数据的概念是什么？

大数据（Big Data）是一个涵盖大量、高速、多样化的信息资产的概念。这些数据资产需要通过适当的工具和技术来进行收集、存储、管理和分析，以提取有价值的信息，从而支持决策制定、提高效率和推动创新。

大数据具有四个主要特征，通常被称为4V：

1. 数量（Volume）：大数据的规模巨大，通常达到TB（太字节）或PB（拍字节）级别，甚至更高。

2. 多样性（Variety）：大数据的来源多种多样，包括社交网络、电子商务、物联网（IoT）设备、手机应用等。这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。

3. 速度（Velocity）：大数据通常需要实时处理，以便及时提取有价值的信息。这意味着大数据处理系统需要具备高速处理和分析数据的能力。

4. 价值（Value）：尽管大数据资产具有巨大的潜在价值，但提取这些信息需要先进的数据分析技术和工具。通过适当的分析和处理，大数据可以帮助企业提高决策质量、提高运营效率和发掘新的商业机会。

为了处理和分析大数据，人们使用了一系列的技术和工具，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖、机器学习和人工智能等。这些技术和工具有助于存储、管理和分析大数据，并从中提取有价值的信息。

二、什么是大数据？

“大数据”简单理解为："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。推荐去北京尚学堂学习，十五年了，线上学习品牌是百战程序员，在职在校的都可以提升学习，当下最新的项目实操供你学习，周期不长，学习效率很高。大数据，在于海量，单机无法快速处理，需要通过垂直扩展，即大内存高效能，水平扩展，即大磁盘大集群等来进行处理。大数据为什么重要：获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化大数据技术对这些含有意义的数据进行专业化处理，对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。如何应用大数据：大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

三、大数据是如何定义的？

大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，其量级远远超出传统数据库处理能力的范围。这些数据通常以海量、高速和多样性为特点，涵盖了从结构化数据到非结构化数据的各种类型。大数据的定义通常涵盖了“3V”（Volume，Velocity，Variety）：数据量大、数据生成速度快、数据类型多样。另外，近年来还增加了“4V”（Veracity，数据真实性）和“5V”（Value，数据价值）的概念。因此，大数据不仅仅是一种数据规模的概念，更是一种全新的数据处理、管理和应用方式的范式转变。

四、大数据是什么意思饭圈？

大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据，通过利用各类手段统一协调成一个有机整体，然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户，让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标，并且为企业带来收益价值点。

大数据可以实现的应用可以概括为精准化定制；通过数据去解决一些行业应用难点，例如：城市规划、市场分析、用户画像分析等、更多居于toB领域。

五、不同机构对大数据的定义？

大数据(big data)，是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。

麦肯锡对大数据的定义：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。

移动信息化研究中心对大数据的定义：大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。

IDC认为大数据具备海量(volume)、异构(Variety)、高速(Velocity)和价值(Value)四大特性。

六、大数据是什么？

　随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，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。

　　简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 　　大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质

　　的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 　　物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台

　　例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。

　　大的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，数据挖掘电网，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。

　　一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。

　　斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。

　　FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。

　　“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 　　大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。

　　基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。

　　最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

　　“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”

　　事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。

　　“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

七、什么叫做大数据？

大数据（Big Data）是指数据规模超出常规数据处理能力，无法使用传统的数据处理工具和技术进行处理的数据集合。

这些数据集合不仅包括数量庞大的数据，还包括多种不同类型、来源不同、速度不同和不规则数据。

对于这些数据，需要使用更先进的技术、算法和工具进行处理和分析，以发现有价值的信息、提取有用的知识和推断规律。大数据的应用非常广泛，例如在商业领域中可以用于市场调研、客户分析、营销策划、企业决策等；在科学研究中可以用于天文学、基因组研究、气候预测等；在社会管理中可以用于公共安全、城市规划、医疗保健等。大数据已成为信息化时代的重要标志和基础设施，它正在改变着人们的生产和生活方式。