❶ 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。
❷ 怎樣解讀大數據時代
隨著4G的普及和5G的發展，大數據時代到來，在我們的日常生活中，大數據已經存在於生活中，大數據不難理解，但就具體以西而言，可以從三個方面來理解大數據，幫助大家更好地了解。
1、海量數據
從字面上看，大數據實際上是海量數據的聚合。在當今的互聯網時代，當您在手機或電腦上下載和安裝軟體時，您需要對收集個人使用數據的軟體進行授權。否則無法使用，基於這些條件，大數據在合理的時間內，通過合法的手段，對個人的使用習慣和使用信息進行採集、管理和處理，然後將其整合成一個龐大的數據集。
2、大數據技術
企業產生的數據一般稱為大數據，將數據下載並分析到資料庫中。因此，雲計算往往與大數據相結合，大規模的數據分析需要藉助雲計算。大數據應用技術被任何人稱為大數據技術，包括各種大數據平台的應用技術。
3、大數據的目標
通過了解大數據的價值，我們可以了解大數據的重要性，通過了解大數據的特點，我們可以了解大數據在行業中的定性本質。你需要學會分析大數據的發展趨勢，可以從大數據和隱私的角度看數據，大數據的最終目標是通過海量數據與數據測量檢測的融合，幫助提升產品和服務，促進產品和行業的進一步發展。而大數據演算法可以有效幫助政府協調和控制市場，盡可能避免金融危機。
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就大數據而言，大數據的終極價值應該是實踐，它描述了互聯網大數據公司的大數據、個人大數據，最後是政府大數據等各個方面的大數據領域。
❸ 大數據的三重內涵
大數據的三重內涵
大數據在業內並沒有統一的定義。不同廠商、不同用戶，站的角度不同，對大數據的理解也不一樣。麥肯錫報告中對大數據的基本定義是：大數據是指其大小超出了典型資料庫軟體的採集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。賽迪智庫指出，大數據是一個相對的概念，並沒有一個嚴格的標准限定多大規模的數據集合才稱得上是大數據。事實上，隨著時間推移和數據管理與處理技術的進步，符合大數據標準的數據集合的規模也在並將繼續增長。同時，對於不同行業領域和不同應用而言，「大數據」的規模也不統一。
雖然「大數據」直接代表的是數據集合這一靜態對象，但賽迪智庫經過深入研究認為，目前所提到的「大數據」，並不僅僅是大規模數據集合本身，而應當是數據對象、技術與應用三者的統一：
1.從對象角度看，大數據是大小超出典型資料庫軟體採集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。需要注意的是，大數據並非大量數據簡單、無意義的堆積，數據量大並不意味著一定具有可觀的利用前景。由於最終目標是從大數據中獲取更多有價值的「新」信息，所以必然要求這些大量的數據之間存在著或遠或近、或直接或間接的關聯性，才具有相當的分析挖掘價值。數據間是否具有結構性和關聯性，是 「大數據」與「大規模數據」的重要差別。
2.從技術角度看，大數據技術是從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術及其集成。「大數據」與「大規模數據」、「海量數據」等類似概念間的最大區別，就在於「大數據」這一概念中包含著對數據對象的處理行為。為了能夠完成這一行為，從大數據對象中快速挖掘更多有價值的信息，使大數據「活起來」，就需要綜合運用靈活的、多學科的方法，包括數據聚類、數據挖掘、分布式處理等，而這就需要擁有對各類技術、各類軟硬體的集成應用能力。可見，大數據技術是使大數據中所蘊含的價值得以發掘和展現的重要工具。
3.從應用角度看，大數據是對特定的大數據集合、集成應用大數據技術、獲得有價值信息的行為。正由於與具體應用緊密聯系，甚至是一對一的聯系，才使得「應用」成為大數據不可或缺的內涵之一。
需要明確的是，大數據分析處理的最終目標，是從復雜的數據集合中發現新的關聯規則，繼而進行深度挖掘，得到有效用的新信息。如果數據量不小，但數據結構簡單，重復性高，分析處理需求也僅僅是根據已有規則進行數據分組歸類，未與具體業務緊密結合，依靠已有基本數據分析處理技術已足夠，則不能算作是完全的「大數據」，只是「大數據」的初級發展階段。
❹ 什麼是大數據，看完這篇就明白了
什麼是大數據
如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。
大數據的特點
海量化
這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。
MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。
1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。
位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。
位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。
通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。
1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。
1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。
1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。
1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。
多樣化
大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。
①結構化數據
結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。
但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。
②半結構化數據
半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。
③非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。
快速化
隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。
核心價值
大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：
a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；
b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。
c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。
大數據能做什麼？
1、海量數據快速查詢(離線)
能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。
2.海量數據實時計算（實時）
在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。
3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）
大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)
大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。
4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）
挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。
挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）
大數據行業的應用？
1.常見領域
2.智慧城市
3.電信大數據
4.電商大數據
大數據行業前景(國家政策)？
2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》
2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》
2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號
2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》
2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》
2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》
2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」
總結
我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。
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❺ 從互聯網思維角度認識大數據有哪幾個方面
數據收集：從互聯網上收清信集大量數據，如網站流量數據、搜索數據、社交媒體數據等。
數據存儲：存儲大量數據，並對其鬧正租進行管理和維護。
數據處理：對數據進行清洗、整理、標准化和特徵提取，以便進行分析。
數據分析：利用大數據分析技術（如機器學習、數據挖掘、人工智慧等）對數據進行深入分析，以挖掘數據中的有用信息。
數據可視化：將數液兆據可視化，便於人們理解和探究。
數據應用：將挖掘出的數據知識應用到實際場景中，如進行市場預測、提高運營效率等。