1、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一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。
2、大数据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。
3、大数据时代-释义 利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。最早提出“ 大数据”时代到来的是全球知名咨询公司 麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
1、大数据时代带来了许多思维变革，以下是一些主要的变革： 数据驱动决策：在大数据时代，人们越来越依赖数据来做决策。这种思维方式在商业、政府、学术界等领域都得到了广泛应用。通过数据分析，可以更好地理解市场趋势、消费者行为、社会问题等方面，从而做出更加精确的决策。
2、创新思维：大数据时代带来了前所未有的机遇和挑战，我们需要拥抱创新思维，不断寻找新的方法、技术和工具来应对变化和解决问题。创新思维要求我们勇于尝试新的想法和方法，并且具备灵活适应和调整的能力。预测思维：大数据可以帮助我们发现趋势和预测未来的变化，因此预测思维在大数据时代非常重要。
3、思维方式改变 所谓思维方式，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式，并由此对我们的行为方式产生直接的影响。然而，如今大数据正影响着我们的思维方式。随着百度、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富，数据致富成了新的致富神话。
看过大数据时代吧，里边说的还比较清楚了，大数据的一个优势就是从数据之间的相关关系直接得到我们想要的结论，而不必去追求原因和结果间的复杂因果关系。
大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
数据的相关关系。人们尝试着不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。相关关系通过识别有用的关联物来帮助人们分析一个现象，而不是通过其内部的运作机制。
大数据应用的特点是强调分析与某事物相关的总体数据， 而不是抽取少量的数据样本；大数据关注事物的混杂性，而不追求事物的精确性；大数据注重事物的相关关系，而不探求其间的因果关系。将大数据应用于军事领域，意味着军事管理将更加刚性，基本不受人为因素的影响，且更加自动化。
大数据和小数据的区别主要体现在数据规模、数据来源、数据处理和数据分析方法方面。数据规模：大数据通常指的是海量的数据，无法在一定时间内用常规软件工具进行处理。小数据则指的是数据规模相对较小的数据，可以使用常规软件工具进行处理。
大数据与小数据的主要区别在于对因果关系的追求。大数据分析更侧重于相关关系，即关注“是什么”而非“为什么”。这一转变挑战了人类传统的认知模式和与世界互动的方式。 在应用方面，传统数据主要用于描述过去的状态，而大数据的核心在于预测。
在大数据与小数据的对比中，一个显著的不同点是，大数据分析侧重于发现数据之间的相关性，而不是传统的因果关系。这意味着我们关注“是什么”，而非“为什么”。这一转变挑战了人类长期以来寻求因果关系的思维模式，并为我们认识世界和交流信息的方式带来了创新的视角。
大数据重预测，小数据重解释；大数据重发现，而小数据重实证；大数据重相关，小数据重因果；大数据重全体，小数据重抽样；大数据重感知，小数据重精确。
他的区别有8种：分别是：数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量 价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
小数据 笔者曾经也说过，在目前阶段，如果企业决策者能够依靠一些小数据工具和系统，而不是大数据的设想，数据将能够更好地服务于你的企业。抽样理论告诉我们，如果样本是随机的，企业可以通过与很少量的人群进行交谈，以测量整个目标群体的行为或心理。 一个包含1500的样本足以预测谁将会赢得总统选举。
评论