- 大数据是互联网发展到现阶段的自然产物，不应被神话。技术创新，如云计算，使得这些原本难以收集和使用的数据变得容易被利用。- 通过行业创新，大数据将为人类创造更多价值。- 理解大数据需要从三个层面着手：理论、技术和实践。
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。
随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司（IDC）的监测数据显示，2013年全球大数据储量为3ZB（相当于424亿个1TB容量的移动硬盘），2014年和2015年全球大数据储量分别为6ZB和6ZB。
“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。
第计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。
四是基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景。近年来，大数据成为大众媒体的热词，大众需要可视化的大数据，背后是基于知识图谱的大数据应用。可视化是通过把复杂的数据转化为可以交互的图形，帮助用户更好地理解分析数据对象，发现、洞察其内在规律。
1、大规模。大数据的特点首先体现在其“大规模”上。在Map3时代，仅几兆字节的Map3文件就足以满足大多数人的需求。然而随着时间的推移，存储容量从过去的GB级别发展到TB、甚至PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据量呈爆炸式增长。
2、社会性 在大数据时代，从社会角度看，世界范围的计算机联网使越来越多的领域以数据流通取代产品流通，将生产演变成服务，将工业劳动演变成信息劳动。
3、数据的基本特征：种类、速度、可变性、真实性、复杂性。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
4、速度快、时效高 这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。
1、数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。高速性 这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。
2、大数据变现为：数据量大；速度快；类型多；价值；真实性。分析的方面： 可视化分析； 数据挖掘算法； 预测性分析能力； 语义引擎； 数据质量和数据管理；数据存储，数据仓库。
3、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
4、大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
5、是制定成功决策最坚实的基础。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
6、大数据的主要特征如下：量大：大数据的最显著特征是数据的数量巨大。随着信息技术的发展，各种传感器、设备和互联网应用产生了海量的数据，包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。速度快：大数据的产生和流动速度非常快。
大数据往往以多种形式产生，包括但不限于以下几种： 结构化数据：如数据库记录、Excel表格、CSV文件等，通常以数字、日期、文本等形式存在，是大数据的重要组成部分。 非结构化数据：如社交媒体帖子、图片、音频、视频等，形式多样，内容丰富，也是大数据的重要组成部分。
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访记录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。优势：在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。
1、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、大数据包含几个方面的内涵吧 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3、物联网技术：包括传感器技术、嵌入式系统、智能家居等方面的技术，大数据技术：包括数据采集、数据存储、数据分析等方面的技术，虚拟现实技术：包括虚拟现实设备、虚拟现实应用等方面的技术。
4、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。
5、简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：大数据采集 大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。
大数据的含义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集。含义 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，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。
如何理解“大数据”：数据质变的3个方面 大数据（Big Data），字面意思是“海量数据”，简单讲就是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前的主流技术和工具来处理，这里的“处理”涵盖了很多层含义：提取、存储、管理、分析、传输、预测等。可是，这仅仅是对“大数据”的粗浅理解。
大数据 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。
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