一、什么是大數(shù)據(jù)概念？

大數(shù)據(jù)概念包含幾個(gè)方面的內(nèi)涵吧 1. 數(shù)據(jù)量大，TB，PB，乃至EB等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要分析處理。
2. 要求快速響應(yīng)，市場(chǎng)變化快，要求能及時(shí)快速的響應(yīng)變化，那對(duì)數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對(duì)速度要求有些“大”。
3. 數(shù)據(jù)多樣性：不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。
4. 價(jià)值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時(shí)，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會(huì)失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實(shí)全面的反饋。
很多行業(yè)都會(huì)有大數(shù)據(jù)需求，譬如電信行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等等容易產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)，很多傳統(tǒng)行業(yè)，譬如醫(yī)藥，教育，采礦，電力等等任何行業(yè)，都會(huì)有大數(shù)據(jù)需求。
隨著業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)張和歷史數(shù)據(jù)的不斷增加，數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)是持續(xù)的。
如果需要分析大數(shù)據(jù)，則可以Hadoop等開源大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，或Yonghong Z-Suite等商業(yè)大數(shù)據(jù)BI工具。
隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域不斷增加應(yīng)用。
也越來越面向個(gè)人大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

二、大數(shù)據(jù)的概念是什么？

從本質(zhì)上來說，大數(shù)據(jù)就是曾經(jīng)被稱為數(shù)據(jù)倉庫的邏輯延伸。
顧名思義，大數(shù)據(jù)就是一個(gè)大型的數(shù)據(jù)倉庫，一般有一個(gè)能支持業(yè)務(wù)決策的業(yè)務(wù)重點(diǎn)。
但是，有一個(gè)唯臉預(yù)知服務(wù)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)，它和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同的是，大數(shù)據(jù)不用構(gòu)建。

三、什么是“大數(shù)據(jù)”的真正含義

大數(shù)據(jù)（Big Data）　　大數(shù)據(jù)，官方定義是指那些數(shù)據(jù)量特別大、數(shù)據(jù)類別特別復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，這種數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)，管理和處理。
大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)為數(shù)據(jù)量大（Volume），數(shù)據(jù)類別復(fù)雜（Variety），數(shù)據(jù)處理速度快（Velocity）和數(shù)據(jù)真實(shí)性高（Veracity），合起來被稱為4V。
　　大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)量非常巨大，達(dá)到了PB級(jí)別。
而且這龐大的數(shù)據(jù)之中，不僅僅包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)字、符號(hào)等數(shù)據(jù)），還包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、聲音、視頻等數(shù)據(jù)）。
這使得大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，管理和處理很難利用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫去完成。
在大數(shù)據(jù)之中，有價(jià)值的信息往往深藏其中。
這就需要對(duì)大數(shù)據(jù)的處理速度要非?？?，才能短時(shí)間之內(nèi)就能從大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)之中獲取到有價(jià)值的信息。
在大數(shù)據(jù)的大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)之中，通常不僅僅包含真實(shí)的數(shù)據(jù)，一些虛假的數(shù)據(jù)也混雜其中。
這就需要在大數(shù)據(jù)的處理中將虛假的數(shù)據(jù)剔除，利用真實(shí)的數(shù)據(jù)來分析得出真實(shí)的結(jié)果。

四、什么叫做大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)概念包含幾個(gè)方面的內(nèi)涵：　　1. 數(shù)據(jù)量大，TB，PB，乃至EB等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要分析處理。
　　2. 要求快速響應(yīng)，市場(chǎng)變化快，要求能及時(shí)快速的響應(yīng)變化，那對(duì)數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對(duì)速度要求有些“大”。
　　3. 數(shù)據(jù)多樣性：不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。
　　4. 價(jià)值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時(shí)，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會(huì)失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實(shí)全面的反饋。
　　大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各類大會(huì)的重要議題，管理人士們都不愿錯(cuò)過這一新興趨勢(shì)。
毫無疑問，當(dāng)未來企業(yè)嘗試分析現(xiàn)有海量信息以推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值增值時(shí)，必定會(huì)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)。

五、何為大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)是指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。
換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

六、大數(shù)據(jù)是什么含義?

大數(shù)據(jù)（Big Data）　　大數(shù)據(jù)，官方定義是指那些數(shù)據(jù)量特別大、數(shù)據(jù)類別特別復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，這種數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)，管理和處理。
大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)為數(shù)據(jù)量大（Volume），數(shù)據(jù)類別復(fù)雜（Variety），數(shù)據(jù)處理速度快（Velocity）和數(shù)據(jù)真實(shí)性高（Veracity），合起來被稱為4V。
　　大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)量非常巨大，達(dá)到了PB級(jí)別。
而且這龐大的數(shù)據(jù)之中，不僅僅包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)字、符號(hào)等數(shù)據(jù)），還包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、聲音、視頻等數(shù)據(jù)）。
這使得大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，管理和處理很難利用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫去完成。
在大數(shù)據(jù)之中，有價(jià)值的信息往往深藏其中。
這就需要對(duì)大數(shù)據(jù)的處理速度要非?？?，才能短時(shí)間之內(nèi)就能從大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)之中獲取到有價(jià)值的信息。
在大數(shù)據(jù)的大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)之中，通常不僅僅包含真實(shí)的數(shù)據(jù)，一些虛假的數(shù)據(jù)也混雜其中。
這就需要在大數(shù)據(jù)的處理中將虛假的數(shù)據(jù)剔除，利用真實(shí)的數(shù)據(jù)來分析得出真實(shí)的結(jié)果。

七、大數(shù)據(jù)指的是什么

大數(shù)據(jù)是什么？在很多人的眼里大數(shù)據(jù)可能是一個(gè)很模糊的概念，但是，在日常生活中大數(shù)據(jù)有離我們很近，我們無時(shí)無刻不再享受著大數(shù)據(jù)所給我們帶來的便利，個(gè)性化，人性化。
全面的了解大數(shù)據(jù)我們應(yīng)該從四個(gè)方面簡(jiǎn)單了解。
定義，結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，我們身邊有哪些大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)帶來了什么，這四個(gè)方面了解。
那么“大數(shù)據(jù)”到底是什么呢？在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數(shù)據(jù)即是一種規(guī)模大到在獲取，存儲(chǔ)，管理，分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。
簡(jiǎn)單而言大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)多到爆表。
大數(shù)據(jù)的單位一般以PB衡量。
那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數(shù)據(jù)。
如圖：衡量單位一覽表其次，大數(shù)據(jù)具有什么樣的特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)呢？大數(shù)據(jù)從整體上看分為四個(gè)特點(diǎn)，第一，大量。
衡量單位PB級(jí)別，存儲(chǔ)內(nèi)容多。
第二，高速。
大數(shù)據(jù)需要在獲取速度和分析速度上要及時(shí)迅速。
保證在短時(shí)間內(nèi)更多的人接收到信息。
第二，多樣。
數(shù)據(jù)的來源是各種渠道上獲取的，有文本數(shù)據(jù)，圖片數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)等。
因此數(shù)據(jù)是多種多樣的。
第三，價(jià)值。
大數(shù)據(jù)不僅僅擁有本身的信息價(jià)值，還擁有商業(yè)價(jià)值。
大數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上還分為：結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化。
結(jié)構(gòu)化簡(jiǎn)單來講是數(shù)據(jù)庫，是由二維表來邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。
非結(jié)構(gòu)化即數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型。
由人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

八、什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data），是指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。
大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。
如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的加工能力，通過加工實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。
大數(shù)據(jù)就是主體全息數(shù)據(jù)。
因主體不同，數(shù)據(jù)量也會(huì)不同，但是，所謂的大就是足夠全面，可以從中發(fā)現(xiàn)從前沒有或者不可能發(fā)現(xiàn)的秘密而已。
大數(shù)據(jù)是指可以被現(xiàn)代先進(jìn)媒體記錄、采集和開發(fā)利用的數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)體。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)生之母在于現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)感知、采集、加工處理技術(shù)的成熟，和現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)興起的以及網(wǎng)絡(luò)自媒體的崛起的貫通作用的發(fā)生的奇跡！大數(shù)據(jù)(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。
對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。
“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。
換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。
大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。
它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。
隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。
《著云臺(tái)》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。
大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。
大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。
適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。