大数据的含义[简述大数据的含义]

面对信息化时代，稍不注意就会脱轨，所以及时的补充知识才能让我们与时俱进，今天给大家带来的是关于大数据的含义和简述大数据的含义的一篇文章，相信会给你带来较大的帮助！

大数据是什么？

什么是大数据？

列举三个常用的大数据定义:

(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。

——Gartner

(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。

—— IDC

(3)或者是海量数据、海量数据、大数据，是指所涉及的数据太大，无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。

—— Wiki

大数据的其他定义也差不多，可以用几个关键词来定义大数据。

首先是“大尺度”，可以从两个维度来衡量，一是从时间序列中积累大量数据，二是对数据进行深度提炼。

其次，“多样化”可以是不同的数据格式，比如文字、图片、视频等。，可以是不同的数据类别，如人口数据、经济数据等。，也可以有不同的数据源，如互联网和传感器等。

第三，“动态”。数据是不断变化的，它可以随着时间迅速增加大量的数据，也可以是在空间不断移动变化的数据。

这三个关键词定义了大数据的形象。

但是，需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据，但是需要很长时间的处理和分析，那就不叫大数据。从另一个角度来说，要实现这些数据的快速处理，肯定没有办法手工实现，所以需要借助机器来实现。

大数据是什么意思？

大数据是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。

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。

扩展资料：

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

参考资料来源：百度百科——大数据

简述什么是大数据

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。

大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等，它们合起来被称为4大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果，同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划，现在医疗行业也在做大数据的分析。

扩展资料：

社会发展速度非常快，科技也很发达，信息的流通和人们之间的交流也非常密切，而大数据就是这个时代高科技的产物。对于大部分行业而言，怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键，但同时，大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社会问题的理性思考。

数据行业非常的受欢迎，人才需要求量也非常大，而且企业给大数据工程师的薪资比一般工程师的薪资也要高很多。

 

用简单的话说说什么是大数据？

大数据基本含义其实就是是海量数据。

有人说，大数据就像国王的新衣，每个人都在国王面前说着动听的话，国王信以为真，其实竟然不知道自己在裸奔。

的确，网络上有很多人在谈大数据，但是他们只会谈，不会做，因为他们根本就没有做过，包括那些所谓的“大数据专家”，他们真的做过吗？没有。

事实上，这些人对大数据内在的问题一点儿都不了解，更别说知道大数据的水有多深了。

大数据基本含义其实就是是海量数据。

而现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。目前，在大数据方面，无法深入应用的原因在于，从收集到使用的大数据价值链出现了问题。从理论上来说，从收到用的螺旋式循环是一个巨大的涡轮，只有先数据化运营，然后才能运营数据。而现在的情况是，用数据的人不知道大数据从哪里来，做数据的人不知道大数据如何使用。用的人不敢用，因为大数据的真实性；做的人不知道怎么用，因为大数据的复杂性。这一问题造成的结果就是，数据量变得越来越大，而且越来越无法有效地使用。

大数据怎么玩？

大数据源：首先确保有足够庞大的数据源作为数据资源，才能玩的起来大数据。再次，对于大数据真实性的核实也非常关键。如果所采用的数据为虚假数据，那么基本上可以宣告以此为基础的所有分析，应用都是空中楼阁。或者还可能带来致命的错误。严谨，真实，0误差，是对数据源的基本要求。

玩数据的人员：

人员的素质。包括，技术素质：数据采集，数据录入，数据分析等环节的人员的素质。都包含在大数据体系中。

道德素质：对于有些人员恶意泄露数据，或者对数据恶意篡改的行为都是潜在风险。

数据模型设置：

数据模型建设非常重要。可能只是一个参数或者关注数值的变化，就能给大数据带来巨大的偏差。

数据备份的安全：

庞大的数据，不仅是存储和备份的问题。其本身的安全保障性能也是需要人们亟待去解决的问题。近几年互联网排头兵们庞大的数据库屡屡被攻破和信息泄露，让人们不得不加强对于网络数据安全的关注和保护措施。

大数据应用创新：

对于大数据的核心输出模式。也就是应用场景的创新还需要进行更加精准的定位和创新设计。再好的原材料，碰不上个好厨子，也是白费。

追捧热词和时代的潮流毋庸置疑，但是在追求热潮的时候，作为科技领域的践行者，一定要保持一颗严谨的心。这样才能真正的成为弄潮儿！

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。

搜索下各种百科，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。

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