❶ 什么叫大数据 怎么理解大数据
1、“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。
2、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。
3、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”。
4、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。
5、随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。大数据（Bigdata）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。
6、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。
❷ 大数据是怎么定义的，大数据包括什么
大数据，简而言之，是一种IT行业的专业术语，它特指那些常规工具难以处理的海量、快速变化、多样且价值丰富的信息集合。这些数据具有以下特点：
首先，"容量"（Volume）强调了数据规模的庞大，这决定了数据本身所蕴含的价值和潜在信息的丰富程度。数据的大小直接影响着我们所能挖掘和利用的信息量。
其次，"种类"（Variety）则指的是数据类型的多样性，包括结构化、半结构化和非结构化数据，这要求处理方法需要具备高度的适应性和灵活性。
紧接着，"速度"（Velocity）是关键，它强调了数据获取和处理的速度，实时性和时效性在大数据时代尤为重要，尤其是对于需要快速决策的场景。
"可变性"（Variability）则涉及到数据的动态变化和不稳定性，这对数据管理和分析提出了挑战，需要动态适应和调整策略。
"真实性"（Veracity）关乎数据的质量，即准确性、完整性和一致性，这是大数据分析的基础，高质量的数据才能产生准确的洞察。
最后，"复杂性"（Complexity）源自数据来源的广泛和多样性，这要求处理技术能够有效地整合来自不同渠道的数据。
然而，大数据的价值（Value）并不在于其本身，而在于我们如何以创新的方式利用它，以相对较低的成本挖掘出巨大的商业价值和社会价值。