用自己的话总结什么是大数据

① 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。

(1)用自己的话总结什么是大数据扩展阅读：

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。

② 什么是大数据

大数据（big data）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。

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）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

大数据的特征：

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

种类（Variety）：数据类型的多样性；

速度（Velocity）：指获得数据的速度；

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

真实性（Veracity）：数据的质量。

复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

③ 大数据是什么

大数据的概念可能不同的人会有不同的理解，我自己从08年开始从事大数据相关的工作，那个时候我们是觉得自己搞的是云计算和数据仓库，而到了2011、2012年的时候，国内大数据的概念才兴起来，之后就是炒了三年的概念。

因为从事这一方向，这几年不断会有人问我什么是大数据？我一直都回答不好。在最近的几个月，我对这一概念思考的更多一些，结合看过的一些资料（如《大数据时代》、《数学之美》第二版、《硅谷之谜》、吴军的演讲材料等）和实际的经历，算是有了一些认识。与其说认识，还不如说是总结，换个角度看待这个问题，分为大数据概念和大数据思维。

我把大数据的概念总结为四个字：大、全、细、时。

大数据之大

我们先来看一组数据：
网络每天采集的用户行为数据有1.5PB以上
全国各地级市今天的苹果价格数据有2MB
1998年Google抓取的互联网页面共有47GB（压缩后）
一台风力发电机每天产生的振动数据有50GB

网络每天的行为数据1.5个PB够大吧？我们毫无怀疑这是大数据。但全国各个地级市今天的苹果价格只有2MB大小，是典型的小数据吧？但如果我们基于这个数据，做一个苹果分销的智能调度系统，这就是个牛逼的大数据应用了。Google在刚成立的时候，佩奇和布林下载了整个互联网的页面，在压缩后也就47GB大小，现在一个U盘都能装的下，但Google搜索显然是个大数据的应用。如果再来看一台风机每天的振动数据可能都有50GB，但这个数据只是针对这一台风机的，并不能从覆盖面上，起到多大的作用，这我认为不能叫大数据。

这里就是在强调大，是Big不是Large，我们强调的是抽象意义的大。

④ 大数据的定义是什么

大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。

大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。

⑤ 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！

⑥ 什么是“大数据”，如何理解“大数据”

你好，大数据是指巨量的数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

当下，大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需，以华为为例。

1、华为云推出大数据稽核方案解决偷逃费

很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。

部分车主偷逃费方式多样化,包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变,给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。

以华为为例，华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪，在其他大厂的招聘中30k-60k的大数据开发工程师，也只要1-3年工作经验，可以说大数据、云计算仍是当下的红利岗位。

希望我的回答对你有所帮助！