一、什么是大數(shù)據(jù)概念？

大數(shù)據(jù)概念包含幾個方面的內(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，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數(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，非結構化數(shù)據(jù)越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y構數(shù)據(jù)。
4. 價值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時，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)可能會失真，但當數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達到更真實全面的反饋。
很多行業(yè)都會有大數(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)，都會有大數(shù)據(jù)需求。
隨著業(yè)務的不斷擴張和歷史數(shù)據(jù)的不斷增加，數(shù)據(jù)量的增長是持續(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)和移動的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)在各個領域不斷增加應用。
也越來越面向個人大數(shù)據(jù)應用。

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)就是一個大型的數(shù)據(jù)倉庫，一般有一個能支持業(yè)務決策的業(yè)務重點。
但是，有一個唯臉預知服務系統(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)庫進行存儲，管理和處理。
大數(shù)據(jù)的主要特點為數(shù)據(jù)量大（Volume），數(shù)據(jù)類別復雜（Variety），數(shù)據(jù)處理速度快（Velocity）和數(shù)據(jù)真實性高（Veracity），合起來被稱為4V。
　　大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)量非常巨大，達到了PB級別。
而且這龐大的數(shù)據(jù)之中，不僅僅包括結構化數(shù)據(jù)（如數(shù)字、符號等數(shù)據(jù)），還包括非結構化數(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，管理和處理很難利用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫去完成。
在大數(shù)據(jù)之中，有價值的信息往往深藏其中。
這就需要對大數(shù)據(jù)的處理速度要非常快，才能短時間之內(nèi)就能從大量的復雜數(shù)據(jù)之中獲取到有價值的信息。
在大數(shù)據(jù)的大量復雜的數(shù)據(jù)之中，通常不僅僅包含真實的數(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，利用真實的數(shù)據(jù)來分析得出真實的結果。

四、什么叫做大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)概念包含幾個方面的內(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，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數(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，非結構化數(shù)據(jù)越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y構數(shù)據(jù)。
　　4. 價值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時，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)可能會失真，但當數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達到更真實全面的反饋。
　　大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各類大會的重要議題，管理人士們都不愿錯過這一新興趨勢。
毫無疑問，當未來企業(yè)嘗試分析現(xiàn)有海量信息以推動業(yè)務價值增值時，必定會采用大數(shù)據(jù)技術。

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間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。
大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(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)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(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)庫進行存儲，管理和處理。
大數(shù)據(jù)的主要特點為數(shù)據(jù)量大（Volume），數(shù)據(jù)類別復雜（Variety），數(shù)據(jù)處理速度快（Velocity）和數(shù)據(jù)真實性高（Veracity），合起來被稱為4V。
　　大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)量非常巨大，達到了PB級別。
而且這龐大的數(shù)據(jù)之中，不僅僅包括結構化數(shù)據(jù)（如數(shù)字、符號等數(shù)據(jù)），還包括非結構化數(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，管理和處理很難利用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫去完成。
在大數(shù)據(jù)之中，有價值的信息往往深藏其中。
這就需要對大數(shù)據(jù)的處理速度要非?？?，才能短時間之內(nèi)就能從大量的復雜數(shù)據(jù)之中獲取到有價值的信息。
在大數(shù)據(jù)的大量復雜的數(shù)據(jù)之中，通常不僅僅包含真實的數(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，利用真實的數(shù)據(jù)來分析得出真實的結果。

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，我們無時無刻不再享受著大數(shù)據(jù)所給我們帶來的便利，個性化，人性化。
全面的了解大數(shù)據(jù)我們應該從四個方面簡單了解。
定義，結構特點，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，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)具有什么樣的特點和結構呢？大數(shù)據(jù)從整體上看分為四個特點，第一，大量。
衡量單位PB級別，存儲內(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迅速。
保證在短時間內(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，價值。
大數(shù)據(jù)不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業(yè)價值。
大數(shù)據(jù)在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。
結構化簡單來講是數(shù)據(jù)庫，是由二維表來邏輯表達和實現(xiàn)的數(shù)據(jù)。
非結構化即數(shù)據(jù)結構不規(guī)則或不完整，沒有預定義的數(shù)據(jù)模型。
由人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大部分是非結構化數(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間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(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)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的加工能力，通過加工實現(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、加工處理技術的成熟，和現(xiàn)代網(wǎng)絡互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)興起的以及網(wǎng)絡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的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長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)時代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。
大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構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、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(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)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
從技術上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。
大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。
它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術。
隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關注。
《著云臺》的分析師團隊認為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。
大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(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，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。
適用于大數(shù)據(jù)的技術，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、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。