凯利说:Da 数据可能不包含全部信息，但我认为大部分是正确的。Da 数据的部分认知是，它太大了，分析它需要多个工作负载，这就是AWS的定义。当你的技术达到极限，就是数据的极限。大数据不在于如何定义，而在于如何使用。最大的挑战在于哪些技术可以用的更好数据以及数据应用的有多大。相对于传统的数据库，开源的big 数据分析工具如Hadoop的兴起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里？
7、大 数据有哪些应用Da 数据的应用领域包括:电子商务、媒体、金融、交通、电信、安防、医疗、制造、汽车、餐饮、能源、娱乐。Big 数据(英文:Bigdata)，也称巨大数据，是指传统的数据应用程序无法处理的大型或复杂的数据 set项。数据也可以定义为大量非结构化或结构化数据来自各种来源。从学术的角度来看，“Da 数据”的出现促进了小说研究的广泛课题。
大数据没有统计抽样方法；它只是观察和跟踪发生了什么。因此数据的大小通常包含数据这超出了传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于最近的技术进步，发布新的数据的便利性以及世界上大多数政府对指嵴高透明度的要求，大数据的分析在现代研究中变得越来越突出。METAGroup(现为Gartner)分析师DougLaney在2001年的一份研究及相关演讲中指出数据增长的挑战和机遇有三个方向:量(数据 size)和速度(Velocity)。
8、大 数据应用必要条件: 数据真实和准确Da 数据申请要求:数据真实性和准确性在最新一期《哈佛商业评论》的封面上，一位勇士正挥舞着鞭子，试图控制Da 数据这匹“烈马”。的确，“大数据”的重要性已经得到了认可，但你有没有想过，真正想得到“大数据”的价值的人，可以用什么做鞭子？手里有鞭子就够了吗？“IBM对Da 数据，有自己独特的看法。”IBM软件集团商业分析洞察与智慧地球解决方案大中华区总经理卜晓军在“Big数据Big Insight and Big Future”年会上发表了有分量的演讲。
要处理数据4 V 数据的3V特性(成交量、速度、品种)，这两年产生的数据就不用说了，占了数据人类历史上积累的。
9、多大的 数据才算“大 数据”什么是大数据？列举“大数据”的三种常用定义:(1)海量、高增长、多元化的信息资产，具有强大的决策、洞察和流程优化能力，需要新的处理模式。Gartner(2)海量数据数量、快速数据流和动态数据速度、各种数据类型和巨大数据价值。IDC(3)要么是massive 数据，要么是massive 数据，要么是large 数据，这意味着所涉及的数据太大，无法在合理的时间内进行拦截、管理、处理和整理成人。
首先是“大尺度”，可以从两个维度来衡量。一个是从时间序列中积累大量的数据，一个是深入提炼数据，其次，“多样化”可以是不同的数据格式，如文字、图片、视频等。，可以是不同的数据类别，比如人口数据，经济数据，等等，，或者可能有不同的数据来源，如互联网和传感器。第三，“动态”，数据是不断变化的，可以随时间迅速增加数据，也可以在空间不断运动数据。
