什么是大数据？什么是大数据？什么是大数据？什么是大数据？什么是“大数据”？什么是大数据？大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。数据有多大才叫做大数据？大数据包括什么？大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。
这是一个非常好的问题。作为一个大数据从业者，我来回答一下。在当前的大数据时代，不仅IT(互联网)行业的人需要了解大数据，传统行业的从业者和普通大学生也应该了解大数据。在工业互联网和新基础设施计划的推动下，未来大数据技术将得到充分应用，大数据也将重塑整个产业结构。要理解大数据，首先要从大数据的概念说起。与人工智能的概念不同，大数据的概念相对清晰，大数据的技术体系已经成熟。
大数据本身的特性往往集中在五个方面，即数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和可信度。对这五个维度的理解和认知是理解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展及其在行业中的应用，数据本身的维度也有了一定程度的扩展，这些扩展本身就是对大数据概念的一种丰富和完善。
“大数据”是指从多个来源以多种形式收集的庞大数据集，往往是实时的。Bigdata，megadata)，或称巨量数据，是指海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据的5V特征:体量(海量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(价值密度)、真实性。
从TB级跳到PB级。第二，多样性，数据的类型有很多种，比如网络日志、视频、图片、地理信息等等。第三，价值(价值密度)低。以视频为例，在持续监控的过程中，可能有用的数据只有一两秒钟。第四，速度(高速)，加工速度快。1第二定律。这最后一点也与传统的数据挖掘技术有着本质的区别。
3、大数据包括什么大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。大数据是一种信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化。大数据是一种数据集合，其规模远远超出了传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面的能力。具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低四大特点。
换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
4、大数据是什么?多大的数据叫大数据?你需要大量的大数据才算“大数据”。什么是大数据？有一个故事。据说当顾客点了一份披萨，披萨店可以立刻调出顾客的很多信息，比如送披萨必备的家庭和工作单位的地址和电话，顾客的消费习惯，从而推荐适合他的那种披萨，顾客名下银行卡的透支情况，从而确定他的付款方式，甚至当顾客想取自己的披萨时，他还可以根据顾客的名字停好车。
“大数据是大容量、多样性、访问速度快、应用价值高的数据集合。正在迅速发展成为收集、存储和分析海量、来源分散、格式多样的数据，发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇在接受《经济日报·中国经济网》记者采访时表示。
5、什么是“大数据”?bigdata，即巨量数据，是指所涉及的信息无法被当前主流的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和整理，以帮助企业做出更加积极的商业决策。(在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》中，大数据是指使用所有数据的方法，而不是随机分析(抽样调查)的捷径。)大数据的4V特征是:体量(海量)、速度(高速)、多样性(多样性)、真实性(真实性)。
大数据的四个“V”，或者说特征，有四个层次:一是数据量巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据类型多。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。第三，数据来源直接导致分析结果的准确性和真实性。如果数据来源完整真实，最终的分析结果和决策会更加准确。第四，处理速度快，一秒定律。
6、什么是大数据?大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。大数据，或称巨量数据，是指涉及的数据量大到无法在合理的时间内捕捉、管理、处理和整理，以帮助企业做出更积极的商业决策的信息。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据日益成为数据的主体部分。根据IDC的调查报告，企业中80%的数据是非结构化数据，这些数据每年以60%的指数级增长。
7、什么是大数据大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。大数据是一种数据量和数据类别特别大的数据集，这种数据集无法用传统的数据库工具进行抓取、管理和处理，大数据首先指的是数据量？大，指的是大数据集，一般在10TB？关于规模，但是在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次，意味着数据的种类繁多，数据来自各种数据源，数据的类型和格式日益丰富，已经突破了以前定义的结构化数据范畴，包含了半结构化和非结构化数据。
