多大的數據才能稱為大數據

㈠ 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。」

㈡ 什麼樣的數據算是大數據

選擇答案D，完整的題目D選項是價值密度高。所以選擇答案D，因為大數據的數據價值密度不是很高，可以用低來形容。

大數據是無法圓岩在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能昌衡力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

(2)多大的數據才能稱為大數據擴展閱讀：

大數據的特徵：

1、數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息、數據類型的多樣性。

2、指獲得數據的速度、妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

3、數據的質量、數據量巨大，來源多渠道。

4、合理運用大數據，以低成本創造高價值。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化耐腔做處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、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。

參考資料來源：網路-大數據

㈢ 「大數據」 到底有多大

截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。

內國際數據公司（IDC）的研容究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為
1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是
200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。

IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44
倍。每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在
內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。這樣的趨勢會持續下去。

㈣ 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。

㈤ 有誰知道大數據指的是什麼

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[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。

3.協同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。

商業智能領域的技術應用
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。

在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。

數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

商業智能的應用范圍
1.采購管理

2.財務管理

3.人力資源管理

4.客戶服務

5.配銷管理

6.生產管理

7.銷售管理

8.行銷管理

商業智能實施步驟

商業智能系統處理流程[1]
商業智能（BI）作為一個概念，描述與業務緊密結合，並且根據需要進行相關特性展示和數據處理的過程。

為了讓數據「活」起來，往往需要利用數據倉庫、數據挖掘、報表設計與展示、聯機在線分析（OLAP）等技術。數據或者數據源包含的種類繁多，例如存儲在關系型資料庫中的，在外圍數據文件中的，在業務流中實時產生存儲在內存中的等等。而商業智能最終能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。

這些分析有財務管理、點擊流分析（Clickstream）、供應鏈管理、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、客戶分析等。商業智能關注的是，從各種渠道（軟體，系統，人，等等）發掘可執行的戰略信息。商業智能用的工具有抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和載入（Load）軟體（搜集數據，建立標準的數據結構，然後把這些數據存在另外的資料庫中）、數據挖掘和在線分析（Online Analytical Processing，允許用戶容易地從多個角度選取和察看數據）等 。

商業智能系統的功能
商業智能系統應具有的主要功能：

數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。

數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。

數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。

分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。

典型的商業智能系統
典型的商業智能系統有：

客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。

[編輯]商業智能解決方案廠商
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等

最後，希望你關注一下FineBI，帆軟軟體的大數據解決方案，我看了，還是很不錯的

㈥ 大數據究竟多大才算是，該如何學習大數據

大數據本身是基於數據價值化而構建出來的新概念，雖然概念比較新，但是數據卻一直都在，所以大數據的核心並不在「大」上，而是基於大數據所構建出的一個新的價值空間。

在理解大數據概念的時候，通常都有幾個較為明顯的誤區，其一是只有足夠大的數據才能算是大數據范疇；其二是大數據和互聯網是隔離的；其三是大數據就是統計學；其四是大數據會「殺熟」，應該盡量遠離大數據等等。

在大數據時代，任何體量的數據都可以採用大數據技術進行處理，傳統的結構化數據處理方式也已經並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能採用大數據技術。

大數據本身是互聯網、物聯網和傳統信息系統共同發展所導致的結果，所以大數據與互聯網存在緊密的聯系，事實上目前互聯網領域是推動大數據發展的重要力量，所以大數據與互聯網本身就密不可分。從互聯網發展的前景來看，大數據是互聯網價值的重要體現，所以未來大數據的價值必然會不斷得到提升。

由於目前大數據分析技術往往會採用統計學的方式，這導致不少人認為大數據就是統計學，實際上大數據在進行數據分析的過程中，不僅需要統計學技術，也需要機器學習相關技術。當然，統計學作為大數據的三大基礎學科，在大數據技術體系中佔有重要的地位。

目前大數據人才的培養既包括研究生教育（培養創新型人才），也包括專科教育和本科教育，隨著大數據技術體系的逐漸成熟，學習大數據的過程也會更為順利。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

大數據並非是大的數據，而是將數據價值化的新概念，可以說任何體量的數據都可以使用大數據技術來處理。在大數據時代，企業中有很多商業數據需要大數據開發工程師來採集、儲存、處理，所以逐漸的大數據崗位越來越多。

目前是大數據開發落地應用的初級階段，市場需要更多的大數據開發人才，面對偌大的市場需求，有越來越多的小夥伴想學習大數據開發技術，但是並不是每個人都可以學習的，學習大數據對編程基礎和邏輯思維能力有一定的需求，因為大數據是比較復雜且綜合性比較強的編程語言。

由於大數據的復雜性，對於小夥伴學習大數據的難易程度來講，不同基礎的小夥伴，難易程度不同，那小夥伴該如何去學習大數據開發技術呢？

1.注重編程基礎知識的積累

上面我也說過了，大數據是比較復雜的編程語言，想要學習大數據開發技術是需要有一定的編程基礎的，但是有些零基礎學習大數據的小夥伴，還是需要學習java、Python、web等編程基礎。

2.確定發展方向，以用為學

小夥伴可以事先了解一下企業對大數據開發技術的需求是什麼，確定自己的發展方向，根據企業所需要的大數據開發技術需求，制定適合自己的學習路線，針對性學習，才能提高學習效率。

3.多練習項目案例

在平時，小夥伴在積累基礎知識的過程中，不要忘了多加練習項目案例，多敲代碼，培養自己的編程思維。

最後，小夥伴想要學習大數據開發技術，還需要不斷的 探索 適合自己的學習方法。尚矽谷大數據培訓班是一家比較靠譜的IT教育培訓機構，以理論實踐相結合的教學方式傳授更多的大數據開發技術知識，讓小夥伴在學習大數據開發技術知識的同時，積累更多的項目實戰經驗。

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

大數據，什麼是大數據呢？多大的數據叫大數據？紅火一時的數據分析走向了我們，紛紛稱不分析數據企業將長久不了，可是究竟什麼樣的數據才是大數據呢，什麼樣的數據才是最大的呢？

如果你沒有接觸過大數據，那麼你就不知道大數據究竟有多大，大到什麼樣的數據才能稱之為大數據。那麼，根據數據收集的埠，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。

大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

什麼是大數據 究竟多大才算是大數據

大數據是什麼?

多大的數據叫大數據?

很多沒有接觸過大數據的人，都很難清楚地知道，究竟多大的數據量才可以稱之為大數據。那麼，根據數據收集的埠，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。

企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。

有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是一般性的數據挖掘。

大數據的產業鏈是怎樣的?

我在接受采訪的時候，依照大數據公司在產業鏈的上下游關系，提出把它們分成三種不同類別：

大數據採集公司

所謂「找數據」，內部可以再分兩種：

在自身正常運營的過程中就能產生大量數據源;

通過跟電信運營商、金融企業合作，獲取數據源。

大數據分析公司

這一類公司，基本上都有自己的套模型，但大部分資料庫模型源於相同的幾個機理，包括統計學模型、深度學習演算法等等。也基於美國IBM、cloudera公司開發的應用型分析模塊等等。

大數據銷售公司

雖然說是賣數據，但出售的並不是單一數據，而是基於數據的全套解決方案，比如精準營銷等等。

這三類公司是如何協作，並把大數據作用於我們的生活呢?最容易理解的就是現在在微信朋友圈上投放的廣告。

騰訊在把廣告推廣給每個用戶的時候，都已經對用戶做過精準的分析。通過收集人們在微信上使用習慣，進而分析用戶的消費能力、消費習慣，形成一套精準營銷方案後，給廣告商生成一些定向的廣告。

比如說，蘭蔻的廣告就從來不會推廣給男性用戶、豪車廣告也不會推給應屆畢業生。整個的微信廣告體系都用到了大數據的分析模式，大家普遍反饋，在騰訊上投放的廣告比網易、新浪等平台上投放的廣告轉化率高，正是得益於騰訊的大數據基礎。

大數據本身是基於數據價值化而構建出來的新概念，雖然概念比較新，但是數據卻一直都在，所以大數據的核心並不在「大」上，而是基於大數據所構建出的一個新的價值空間。

大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。

有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這並不是大數據，而是一般性的數據挖掘。

大數據面向的是更海量的一個數據，藉助了更廣義的知識資料庫的分析方法。大部分的數據公司的數據來源是海量的，它的收集和分析，並不是局限於個體，而是以一個非常非常廣泛的群體為對象展開的。

要兌現大數據的商業價值，第一個要求，就是達到大數據的數據量級。那麼目前，在數據量上最有優勢是BAT三家。在PC時代，網路在數據上的優勢非常強，但到移動時代，騰訊和阿里實現了反超。

騰訊有微信、QQ，拿到了移動端數據生成量的九成;阿里利用它的消費數據資源，更有垂直性。那麼對於中小企業、創業企業而言，兌現商業價值的重點就變成了，如何在自身規模較小的時候，利用別人的大數據資源為自己的創業更好的服務。這是需要深層次判斷和挖掘的。

所以，對於數據相關的公司，在投資判斷的時候，不單是看現有業務的發展，更重要的是在他不斷的發展的過程中，能不能積累有效數據、積累高准確性的數據，實現數據的實時更新性。這樣的企業才能夠更好地建立起競爭壁壘。

什麼是大數據

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼大數據很重要？

大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：

1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；

2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；

3.在幾分鍾內重新計算整個風險組合；

4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。

從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。

眾所周知，IT 行業是個高薪行業，也是很多人的夢想職業，在全球最缺人的十大行業中IT行業居首位。而事實證明，IT行業不失為一個好的職業方向。

中公優就業可以為您規劃學習過程以及後期就業方向，為您的未來保駕護航

在大數據時代，任何體量的數據都可以採用大數據技術進行處理，傳統的結構化數據處理方式也已經並入到了大數據的技術體系，所以大數據技術本身對於數據量的大小並沒有絕對的要求，並不是說數據量小就不能採用大數據技術。

數據收集不分大小，用到大數據這個詞彙！

是統計學中一個概念，數據信息越大越全！誤差越小，也就越准確！

建議先從統計學入手，理論性知識先了解！再針對行業情況實戰做有效數據收集，達到基數後去證實數據的有效性和真實性！

這些都是基礎！

㈦ 什麼是大數據

大數據是指規模巨大、復雜度高、處理速度快的數據集合。這些數據集合通常無法使用傳統的數據處理方法和工具進行處理和分析。

大數據通常具有以下特點：

數據量巨大：大數據集合的大小通常超過傳統數據處理工具所能處理的范圍，可能達到數十TB、數百TB或甚至更大。

數據類型多樣：大數據集合中的數據類型通常包括結構化數據、半結構皮遲化數據和非結構化數據，如文本、音頻、視頻等。

處理速度快：大數據集合的處理速度需要在實時或接近實時的時孫握基間內完成，這需要高效的數據處理和分析技術。

數據來源廣泛：大數據集合的數據來源包括感測器、社交媒體、互聯網、移動設備等多種渠道，數據形態也是多樣的。大數據的處理和分析需要使用大數據技術，包括分布式存儲、分布式計算、機器學習、數據挖掘等技術。大數據可以用於各種領域，如金融、醫療、電商、物流等，為企業提供了更精準的決策和更高效的業務流程。

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㈧ 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！