一、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。

二、什么是大数据概念？

大数据的概念可以从多个角度进行解读。

从技术角度看，大数据是指数据量大、类型多样的数据集合。这些数据集合通常无法通过传统的数据处理工具进行处理和管理。因此，对于大数据的处理和分析需要使用一些新的技术和工具，例如Hadoop、Spark等。

从应用角度看，大数据是指通过对大规模数据集的分析和挖掘来发现隐藏在其中的价值信息。这些价值信息可以用于各种领域，例如金融、医疗、市场营销等。通过对大数据的分析，可以发现一些规律和趋势，从而帮助企业做出更好的决策。

从管理角度看，大数据是指对大量数据进行有效的管理和组织。这包括数据的收集、存储、处理和分析等方面。在大数据时代，企业和组织需要建立一套完整的大数据管理和分析体系，以便更好地利用这些数据来提高效率和创造价值。

总之，大数据是一个复杂的概念，涉及到多个方面的内容。随着技术的不断发展和应用的不断推广，大数据将会成为未来的重要趋势之一。

三、什么叫大数据？

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。 [1] 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。之前接触过尚学堂的专业老师，让我明白了很多。随着科技越来越发达，大数据的引领着我们生活。

四、大数据是什么意思？

您好，很开心为您解答。大数据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。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

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”。

大数据应用

大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。

1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。

云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。

2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。

在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。

在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。

在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。

在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。

五、什么是大数据？

大数据（big data），是指无法在可承受的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。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的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。

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”。

六、什么是大数据？

大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂、价值潜力巨大的数据集合。这些数据集合通常是由传统数据处理工具难以处理的，因为它们通常包含结构化、半结构化和非结构化的数据。

大数据通常具有三个特点：

体量大：数据集合的体量非常巨大，以至于传统的数据处理工具无法处理这些数据。

多样性：大数据集合通常包含多种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。

处理复杂：大数据的处理往往需要高度复杂的算法和技术，以提取有价值的信息并进行分析。

大数据的出现和快速发展主要得益于计算机技术和互联网技术的发展，以及移动互联网、物联网、社交媒体等新技术的兴起。大数据在商业、政府、科学、医疗等各个领域都有着广泛的应用，例如市场分析、智能交通、金融风险管理、医疗研究等。

对于大数据的分析和利用，通常需要使用大数据分析技术和工具，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。这些技术和工具可以帮助处理大数据集合，并提取有价值的信息。

七、什么是大数据？

1、大数据又称巨量资料，是海量具有高增长率和多样化特性的有价值的信息资产的集合。它不仅仅包括数字，还包括图片、文本、视频、交互记录等等。大数据无法在可承受时间范围内用常规软件工具进行捕捉、处理和管理。具有大亮、高速、多样、价值这四个特点，主要应用于计算机，它的最小单位是bit。

2、大数据可以说是云计算不断发展下的一个产物，同时也必须依托于云计算的分布式处理、分布式数据库、和云存储、虚拟化技术对海量数据进行分布式处理。

3、大数据中的信息资料大都来源于一些交互平台或者是公司企业、网站。这些信息经过处理后，其中一部分会转变为有规律的信息结构，这样就可以对他们进行分析从而利于企业的市场营销，甚至国家安全。

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，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。