大数据又称

1. 大数据是什么意思,大数据概念怎么理解

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

2. 都说现在是大数据时代，是什么意思

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

(2)大数据又称扩展阅读：

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。

如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

3. 什么是大数据时代

什么是大数据时代：

利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活。

大数据无处不在，社会各行各业都可以找到大数据的印记，在金融，餐饮，电信，体育，娱乐等领域都可以感受到大数据对各行各业的影响

大数据的特点：

1、更多，更乱，但内部有关系可循。

示例：

大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。

这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。

2、数据可以被重复使用（数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用）

示例：

比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，

但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。

大数据时代的思维：

每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。

示例：

我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。

4. 为什么说当今时代是大数据时代，那什么样的东西可以称为大数据

大数据，又称海量数据，是指所涉及的海量数据，无法通过人脑甚至主流软件工具捕捉、管理、处理和整理成更积极的信息，帮助企业在合理的时间内做出商业决策。大数据已经渗透到我们生活的方方面面。就像空气和水一样。虽然我们看不见它，但我们不能没有它！数据很重要，但孤立的数据很难工作。大数据意味着将许多数据放在一起，并以科学的方式筛选和分析相关数据。然后将其应用到生产过程和生活体验中。

5. 大数据是指什么如何解释

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

搜索下各种网络，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。

6. 大数据的内容和基本含义

“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，什么是大数据概念呢，大数据概念怎么理解呢，一起来看看吧。
1、大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
6、大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。