什么是大数据? 什么是大数据？

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）。

什么是大数据？

大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称为4V。

大数据中的数据量非常巨大，达到了PB级别。而且这庞大的数据之中，不仅仅包括结构化数据（如数字、符号等数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、声音、视频等数据）。这使得大数据的存储，管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。在大数据之中，有价值的信息往往深藏其中。这就需要对大数据的处理速度要非常快，才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息。在大数据的大量复杂的数据之中，通常不仅仅包含真实的数据，一些虚假的数据也混杂其中。这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除，利用真实的数据来分析得出真实的结果。

大数据（Big Data）是指规模巨大、复杂多变、难以用传统的数据处理技术和工具进行处理、管理和分析的数据集合。大数据的定义通常涵盖了三个方面：

1. 数据量大：指的是数据集的规模和容量非常庞大，无法用传统方法进行处理和管理，往往需要借助于分布式存储和计算的技术。

2. 数据类型多样：包括结构化数据（如数据库、表格等），半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。

3. 处理速度快：即需要对数据进行实时或准实时的处理和分析，以便业务决策能够更加精准和有效。

大数据的出现源于信息技术的进步和互联网的普及，随着人们对数据分析需求的增加和业务应用场景的扩展，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分，广泛应用于商业、金融、医疗、交通、物流等各个领域。

什么是大数据？

大数据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。

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。

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。

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