一、大数据的概念？

指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

二、大数据是什么概念？

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三、什么是大数据概念？

大数据（Big Data）是指海量的、高增长率的、多样化的信息资产，它们需要新型的处理方式才能增强决策力、洞察发现和优化处理。大数据这个概念可以从以下几个角度来理解：

1. 海量数据：大数据通常指规模巨大的数据，其规模远远超出了传统数据处理工具和能力所能处理的范围。这些数据可能包括结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。

2. 高增长率：大数据的一个主要特点是数据量在不断增长。随着互联网、物联网、社交媒体和人工智能等技术的发展，数据量呈指数级增长，这使得大数据处理成为一个亟待解决的问题。

3. 多样化数据：大数据包括各种数据类型，如结构化数据（如数据库、表格等）、半结构化数据（如JSON、XML等）和非结构化数据（如电子邮件、文档、图像、音频、视频等）。

4. 处理方式：传统的数据处理方法无法应对大数据的高吞吐量、多样性和实时性需求。因此，需要采用新型的处理方式，如分布式存储、实时处理、数据挖掘、机器学习等技术。

5. 决策力、洞察发现和优化处理：大数据的价值在于从海量数据中提取有价值的信息，以便帮助企业和个人做出更明智的决策，发现新的商业机会，提高工作效率和优化业务流程。

总之，大数据是一种涉及海量、高增长率、多样化信息的概念，需要通过新型处理方式来挖掘其潜在价值，从而帮助企业和个人提升决策力、洞察发现和优化处理。

四、大数据是如何定义的？

大数据（Big Data）是指在传统数据处理软件难以处理的庞大数据集。它涉及到从不同来源、不同格式、不同结构的数据中提取有价值信息的过程。大数据的概念包含了三个关键要素：

1.数据量：大数据指的是海量的数据，通常是以太阳光记录的所有信息量（1TB = 10^12 bytes）或数百万个页面的大纲（每页包含数百万个字）。

2.多样性：这些数据可能来自不同的来源、格式和结构，包括文本、图像、音频、视频和结构化数据等。

3.价值：大数据的价值在于其中包含有用的信息，这些信息对业务或行业有着重要的影响。

与传统数据相比，大数据具有以下特点：

1.类型多样性：不仅包括结构化数据，还包括非结构化文本和图像等。

2.格式多样：不仅包括文本和图像文件，还包括音频和视频等多媒体文件。

3.年龄分布广泛：不仅包括当下的用户，还包括历史用户的数据。

4.处理速度要求高：因为涉及大量的数据和非结构化数据的多样性，所以需要高效的处理速度来满足需求。

五、大数据的定义和特点？

大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有四个特点，分别是体量巨大、生成速度快、种类繁多和价值密度低。

大数据的体量通常达到数十TB甚至数百TB，需要使用专门的大数据处理工具才能进行有效的分析和处理。

大数据的生成速度快，往往需要在秒级别甚至毫秒级别内完成处理和分析。大数据的种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，需要使用不同的处理和分析方法。最后，大数据的价值密度较低，需要经过深入挖掘和分析才能提炼出有价值的信息。

六、大数据的概念是什么意思？

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。

七、大数据的定义是什么？

大数据（big data），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，如购物网站的消费记录，这些数据只有进行处理整合才有意义。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。

八、大数据的定义是什么？

“大数据”（Big data）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。

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。