大數據中所說的數據量大是指達到什麼級別

1. 超大規模數據是指什麼級的數據

所謂的「大規模數據集」，其實從不同的角度去審視可能含義都會不同。

比如說，對於一些打著「大數據」的旗號做宣傳的公司或者個人來說，但凡數據規模到了一定的量級，他們就可以無視數據質量、數據內容等要素，宣稱自己有了大規模數據集。這里的數據量級也不是定死的，可以是千億百億級，也可以是百萬甚至十萬級，全看當事人的解讀。

所以我想題主想問的一定不是這種含義的大規模數據集。

如果從機器學習的角度來看，大規模數據集應該指的是能夠為模型學習提供足夠支撐的數據。高質量的訓練數據如果足夠多，模型的收斂和過擬合抑制都可以得到相當程度的保證。因此，我認為大規模數據集應該至少有兩個維度的要求：一是規模，訓練數據的規模應該與模型適配，例如在深度學習的語境下，數據的規模與模型參數的規模有比較強的數量關聯（個人建議至少2到10倍於參數量）；二是質量，很難想像一個充滿雜訊甚至格式千差萬別的數據集能夠訓練出什麼好的模型來。因此，數據的提純和清洗是非常關鍵的，也是數據挖掘和機器學習方向從業者必須首先具備的素質。

2. 大數據的大量指的是至少要有多大數據量A100K位元組B100位元組C100M位元組D100T位元組8

大數據的大量指的是至少要有 100T 位元組。
在計算機領域中，數據量的單位通常使用位元組（Byte）來表示。常用的數據量單位有 K、M、G、T 等。其中，K 表示千，M 表示百萬，G 表示十億，T 表示萬億。因此，100K 位元組表示 100 * 1000 = 10^5 個位元組，100M 位元組表示 100 * 1000 * 1000 = 10^8 個位元組，100T 位元組表示 100 * 1000 * 1000 * 1000 = 10^12 個位元組。
可以看出，100T 位元組是一個很大的數據量，至少要有這么大的數據量，才能稱之為大數據。
希望這對你有幫助！

3. 大數據中所說的數據量大是指到達甚麼級別

早在2001年，行業分析師Doug Laney已經將大數據定義為3個「V」，也就是規模（Volume），快速（Velocity）和多樣（專Variety）。屬
規模（Volume）
通過許多年來基於交易的存儲，越來越多的感測器和機器的數據被收集，諸多因素導致數據量增加。在過去，過多的數據量存儲是一個問題，但是隨著存儲成本的降
低，大數據存儲得以成功解決。然而現在，其他問題又逐漸出現了，包括怎樣從大量的數據中確定其相關性，怎樣從相關數據中分析並創造價值等。
快速（Velocity）
大數據以前所未有的速度傳輸，必須及時處理。射頻識別標簽、感測器和智能計量正在推動著瞬間處理海量數據的需求。而對於大多數公司組織來說，實現對數據的快速處理，還是一個挑戰。
多樣（Variety）
今天，所有這些格式類型的數據，包括文本文檔、電子郵件、視頻、音頻、股票數據和金融交易等，其管理、合並以及不同類型數據資源間的整合，對許多公司組織來說也是一個需要應對的問題。

4. 什麼是大數據,通俗的講

有人說大數據技術是第四次技術革命，這個說法其實不為過。
很多人只是聽過大數據這個詞或者是簡單知道它是什麼，那麼它是什麼呢，在這里就通俗點來說一下個人對大數據的理解。
大數據，很明顯從字面上理解就是大量的數據，海量的數據。大，意思就是數據的量級很大，不上TB都不好意思說是大數據。數據，狹義上理解就是12345那麼些數據，畢竟計算機底層是二進制來存的，那麼在大數據領域，數據就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音頻視頻，文件等等。
所以，大數據從字面上理解就是海量的數據，技術上它包括這些海量數據的採集，過濾，清洗，存儲，處理，查看等等部分，每一個部分包括一些大數據的相關技術框架來支持。
舉個例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，後面就是大數據技術的支持，全國那麼多淘寶用戶的交易記錄匯聚到一起，數據量很大，而且要做到實時的展現，就需要強有力的大數據技術來處理了。
數據量一大，那麼得找地方來存，一個伺服器硬碟可以掛多少，肯定滿足不了這么大的數據量存儲啊，所以，分布式的存儲系統應運而生，那就是HDFS分布式文件系統。簡單的說，就是把這么大的數據分開存在甚至幾百甚至幾千台伺服器上，那麼管理他們的系統就是HDFS文件系統，也是大數據技術的最基本的組件。
有地方存了，需要一些分布式的資料庫來管理查詢啊，那就有了Hbase等，還需要一些組件來計算分析這些數據啊，maprece是最基本的計算框架，其他的計算框架Spark和Storm可以完成實時的處理，其中HDFS和MapRece組成了Hadoop1.
總之，一切都是數據。我們的歷史，是不是都是大量的數據保存下來的，現在我們也是大數據的生活，天天有沒有接到騷擾電話還知道你姓什麼，你查話費什麼的從幾億人的數據中查到你的信息，大數據生活。未來，大數據將更深刻的滲透到生活中。

5. 多大的數據才算「大數據」

多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。
僅僅規模大不是大數據
大數據，顧名思義，「大」該是應有之義。「大數據的定義最初與容量有關系。」李冠宇分析說，業界有幾種對大數據的定義，其中一個共同點就是數據的容量超出了原有的存儲、管理和處理能力。
正如中國電子信息產業發展研究院副院長樊會文接受記者采訪時指出的，大數據概念產生就是因為數據量和數據類型急劇增加，以至於原有的數據存儲、傳輸、處理以及管理技術不能勝任，需要全新的技術工具和手段。
信息技術日新月異，大數據的定義也在發生變化。工信部賽迪研究院軟體所所長潘文說，數據即時處理的速度(Velocity)、數據格式的多樣化(Variety)與數據量的規模(Volume)被稱為大數據「3V」。但隨著近幾年數據的復雜程度越來越高，「3V」已不足以定義新時代的大數據，准確性(Veracity)、可視性(Visualization)、合法性(Validity)等特性又被加入大數據的新解，從「3V」變成了「6V」。
對於「多大容量的數據才算大數據」，潘文說，大數據的規模並沒有具體的標准，僅僅規模大也不能算作大數據。規模大本身也要從兩個維度來衡量，一是從時間序列累積大量的數據，二是在深度上更加細化的數據。
李冠宇說，比如一份現在看起來很小的數據，但是縱向積累久了也可以變成大數據，橫向與其他數據關聯起來也可能形成大數據。而一份很大的數據如果沒有關聯性、沒有價值也不是大數據。
運滿滿研究院院長徐強認為，「大」是必要條件，但非充分條件。基於移動互聯網用戶規模紅利，國內平台型企業比較容易獲取大量數據，但數據不是越多越好，無用數據就像噪音，會給數據分析、清洗、脫敏和可視化帶來負擔。
這也正如阿里巴巴集團董事局主席馬雲在某次演講中說的：「很多人以為大數據就是數據量很大，其實大數據的大是大計算的大，大計算+數據，稱之為大數據。」
「水漲船高」的大數據
今年麥收時節，在雷沃重工的全國「三夏」跨區作業信息服務中心，顯示屏的全國電子地圖上有許多大小不一、顏色不同的圓圈，這是每個區域正在作業的收割機。智能化的收割機會自動獲得許多數據，包括機器運行情況、收割量、小麥含水量等，數據傳回後台匯總後，總體收割情況一目瞭然。
「大數據概念正是來自信息技術的飛速發展和應用，特別是隨著雲計算、物聯網、移動互聯網的應用，數據量迅猛增長。數據來源有兩種，一種與人有關，比如政府、企業等為人們服務時產生的數據;另一種與物有關，在移動泛在、萬物互聯時代，物聯網應用的浪潮將帶動數據量爆發式增長。」李冠宇說。
這也就不難理解，為何當下數據產生的速度如此之快。正如樊會文所分析的，一方面，信息終端大面積普及，信息源大量增加;另一方面，基於雲計算的互聯網信息平台快速增長，數據向平台大規模集中。
大數據與雲計算、物聯網、人工智慧等新一代信息技術之間相互影響、相互促進、相互融合。徐強說，運滿滿通過車聯網設備和信息平台，每天獲取3TB至4TB的數據，運用先進的大數據演算法模型，實現了智能車貨匹配、智能實時調度等。
樊會文認為，雲計算是硬體資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。簡單來說，雲計算是大數據的基礎，有了雲計算才能大量集中數據從而產生大數據。同時，大數據也支撐了雲計算應用創新，帶動雲計算發展。
人工智慧的核心在於大數據支撐。圍棋人工智慧程序「阿爾法狗」打敗柯潔，離不開大數據的支持。「大數據技術能夠通過數據採集、分析等方式，從海量數據中快速獲得有價值的信息，為深度學習等人工智慧演算法提供堅實的素材基礎。反過來，人工智慧技術也促進了大數據技術的進步。兩者相輔相成，任何一方技術的突破都會促進另外一方的發展。」潘文說。
核心價值在於應用
剛剛過去的「6·18」再次掀起網購熱潮。網購消費者基本都被精準推送過廣告信息，如曾瀏覽過電飯煲的消費者，很長一段時間內會在登錄頁面後看到各品牌電飯煲信息。
阿里、京東、360等互聯網平台接觸消費者眾多，也因此獲得了很多數據。但是正如精準推送一樣，不對這些數據進行處理、挖掘就沒法產生價值。比如雷沃收割機傳回的數據進行匯總後還要分析處理，從而得出對收割作業乃至整個農業都有意義的結論才是這些數據的價值所在。
「大數據作為重要的基礎性戰略資源，核心價值在於應用，在於其賦值和賦能作用，在於對大量數據的分析和挖掘後所帶來的決策支撐，能夠為我們的生產生活、經營管理、社會治理、民生服務等各方面帶來高效、便捷、精準的服務。」李冠宇強調。
我們正在步入萬物互聯時代。華為預測，到2025年，物聯網設備的數量將接近1000億個。工信部統計數據顯示，目前我國網民數量超過7億，行動電話用戶規模已經突破13億，均居世界第一。
「全球數據總量呈現指數級增長，企業級用戶擁有的數據量在快速增加。互聯網的社會化生產出巨量數據。」

6. 大數據中所說的數據量大指數據到達了++級別

沒有固定規定，大數據其實不只是指數據很大，主要還是數據搜集的思路和深度發掘原始數據的概念 查看更多答案>>

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7. 大數據是什麼多大的數據叫大數據

多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。

8. 多大的數據，才能稱為大數據呢

5. Veracity（真實性）

大數據就一定真實么？並沒有。為什麼這么說呢，想像一下當下泛濫的作弊流量吧，你還敢確保你的用戶數據並沒有虛假的嗎？所以，大數據也是可以造假的，我們一定要有一雙智慧的眼睛卻辨別大數據的好壞。

9. 大數據是指什麼如何解釋

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中，大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據的方法)大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實性)。大數據需要特殊的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，數據的來源，直接導致分析結果的准確性和真實性。若數據來源是完整的並且真實，最終的分析結果以及決定將更加准確。第四，處理速度快，1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」
從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。

搜索下各種網路，上面都有。說白了，就是數據量非常龐大。這確實是近幾年的熱點問題。

10. 所謂大數據一般是指多大的數據量

其實首先你要區分大數據和大數據量的概念。大數據量只是一個純粹的數據量級的問題，而現在大家所談論的大數據主要包括搜索、新聞、博客、微博等社交網、行動電話和簡訊、熱線電話和監控數據、通測數據等等。這些數據大多數為我們日常社交生活或是語音通信時產生。通常為TB級別，非結構化數據。而TB級別的數據用excel或者其他數據分析工具是很難展現處理的，這時就需要BI工具來應對大數據。FineBI針對大數據有專門的大數據量解決方案，可以去它的官網看看，就不附鏈接了