❶ 什麼叫大數據 怎麼理解大數據
1、「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力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
2、麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
3、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」。
4、從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
5、隨著雲時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
6、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。
❷ 大數據是怎麼定義的，大數據包括什麼
大數據，簡而言之，是一種IT行業的專業術語，它特指那些常規工具難以處理的海量、快速變化、多樣且價值豐富的信息集合。這些數據具有以下特點：
首先，"容量"（Volume）強調了數據規模的龐大，這決定了數據本身所蘊含的價值和潛在信息的豐富程度。數據的大小直接影響著我們所能挖掘和利用的信息量。
其次，"種類"（Variety）則指的是數據類型的多樣性，包括結構化、半結構化和非結構化數據，這要求處理方法需要具備高度的適應性和靈活性。
緊接著，"速度"（Velocity）是關鍵，它強調了數據獲取和處理的速度，實時性和時效性在大數據時代尤為重要，尤其是對於需要快速決策的場景。
"可變性"（Variability）則涉及到數據的動態變化和不穩定性，這對數據管理和分析提出了挑戰，需要動態適應和調整策略。
"真實性"（Veracity）關乎數據的質量，即准確性、完整性和一致性，這是大數據分析的基礎，高質量的數據才能產生准確的洞察。
最後，"復雜性"（Complexity）源自數據來源的廣泛和多樣性，這要求處理技術能夠有效地整合來自不同渠道的數據。
然而，大數據的價值（Value）並不在於其本身，而在於我們如何以創新的方式利用它，以相對較低的成本挖掘出巨大的商業價值和社會價值。