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浅谈大数据环境下审计的特点及实现作者：成皎来源：《今日财富》2017年第20期摘要：随着大数据技术的产生与疾速发展，人类已经进入了另一个全新的时代——大数据时代，大数据的概念也逐渐渗入到金融、医疗、社会管理等领域，成为各个行业重点关注的话题。
审计作为一个关键领域也不例外，审计工作也应该顺应大数据的潮流而发展。
关于大数据审计的研究，是时代发展的潮流，同时也是今后开展审计工作的重要方向。
但我们必须意识到，大数据是一把双刃剑，不仅为我国审计工作发展带来了机遇，同时也带来了全新的问题和挑战。
基于以上背景，本文首先从理论部分介绍大数据和审计的概念及重要特征，来分析大数据对审计方式方法和审计风险产生的重大影响，紧接着较为详细地对大数据环境下审计面临的现状与问题及大数据审计如何更好地实现进行了深入剖析，来探究在大数据时代下，怎么样将传统的审计方法与现代的信息技术更好地结合，使审计方式方法和审计思路得到创新，更好地完成审计目标。
关键词：大数据；审计；大数据审计一、大数据环境对审计的影响（一）大数据的概念及特征通过研究不同学者对大数据概念的总结，我认为大数据是由多数量和多种类的数据组成的集合，其蕴含着大量的有价值的信息供使用者进行提取、分析和整理。
相比于普遍认识的大数据的4V特点，我觉得目前大数据的特征应用5V来概括，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实）。
（二）审计的概念及特征审计是指通过收集证据等方式将被审单位的经济活动与制定的计划进行比较，判断其是否存在问题，并将调查结果公布供使用者使用的系统过程。
审计的特征主要有独立性、权威性和公正性三个方面。
（三）大数据对审计的影响经过对大数据及审计理论的有关研究，我们可以看出传统的账表导向型的审计技术和方法在大数据环境下已经不再适应，需要结合时代的转变，探究新的方法，这就要求审计人员调整思想，正视大数据环境对审计带来的转变。
龙源期刊网 大数据实乃海量数据集作者：来源：《科学导报》2017年第36期记者：在数字信息如此普及的今天，大数据正方方面面影响和改变着我们的生活。
请问，什么是大数据？王艳云：到底什么是大数据（Big Data）？维基百科（Wikipedia）中提到：大数据就是这样一种数据集，它特指用现有通用软件在可容忍的时间内无法加工、处理和分析的数据。
今天度量数据存储的大小已经到了Tb级和Pb级，甚至到了Eib级（2的60次方）。
但数据量的巨大并不是大数据的唯一特征，在一定条件下，对个人而言是大数据，对企业级应用就是中数据，对移动和淘宝可能就是小数据，对谷歌和百度可能就不算数据了。
所以有一种说法：大数据就是越来越大的数据。
现在比较流行的一种大数据说法叫4V理论，强调大数据的数量（Volume）、类型（Variety）、速度（Velocity）、可用性（Veracity）或价值（Value）。
当然，大数据的定义，甚至概念界定至今并没有得到学界或业界的统一，不同专业领域，不同学科背景，不同应用场景都有着不同侧重点的阐释。
其实大数据这个概念没有流行前，我们就面临着海量数据的处理问题，所以在一定程度上大数据概念落地就是早年的数据挖掘（data mining），是指从海量数据中发现知识的过程，也称为KDD（Knowledge Discover in Database）。
我比较认可麦肯锡全球研究所的定义——大数据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。
由于大数据的这些特征，就要求在大数据处理的存储、读取、清洗、解析、聚合、建模等多个环节都需要采用新的技术或模式。
对大数据的认识：大数据的认识第一点：大数据的概念与特点大数据是指在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据生成及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集合。
简单来说，大数据就是“大量的数据”。
然而，大数据的价值并不在于数据本身，而在于对数据的深入挖掘和分析，以发现数据背后的规律和价值。
大数据具有四个主要特点，即4V：volume（体量巨大）、velocity（速度快）、variety（类型多样）和veracity（真实性）。
首先，大数据的体量巨大，已经远远超出了传统数据处理软件和硬件的处理能力；其次，大数据的速度快，数据生成和处理的速度要求越来越高；再次，大数据的类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；最后，大数据的真实性也是一个重要特点，数据的质量直接影响到大数据分析的结果。
第二点：大数据的应用与挑战大数据的应用范围非常广泛，已经渗透到了各个行业和领域。
例如，在金融行业，大数据可以用于风险控制、客户画像、精准营销等；在医疗行业，大数据可以用于疾病预测、医疗资源优化等；在物联网领域，大数据可以用于设备监控、智能家居等。
大数据的应用为各个行业带来了巨大的变革和机遇。
然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战。
首先，大数据的安全问题是一个重要挑战，海量数据的存储和传输需要高度的安全保障；其次，大数据的隐私保护问题也日益受到关注，如何在利用数据的同时保护用户隐私成为一个亟待解决的问题；再次，大数据的存储和处理技术还需要不断创新和提高，以满足不断增长的数据需求；最后，大数据的人才培养也是一个重要挑战，大数据相关的人才需求越来越大，但是目前市场上的人才供应还不能满足需求。
：大数据的认识第三点：大数据的技术架构与工具大数据的处理和分析需要一套复杂的技术架构和工具。
从下到上，大数据的技术架构主要包括四个层面：硬件层、数据存储层、数据处理层和应用层。
硬件层主要包括服务器、存储设备和网络设备等；数据存储层主要包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统和云存储等；数据处理层主要包括大数据处理框架、分布式计算引擎和数据挖掘算法等；应用层主要包括各种大数据应用和分析模型。
浅谈大数据下的电子数据取证摘要；电子数据是指在计算机应用、通信、现代管理技术和其他电子技术手段的基础上形成的客观信息，包括文字、图形符号、数字、字母等。
随着计算机和网络技术的普及，基于网络的电子商务活动和许多其他人际关系大量涌现。
电子文件已成为传递信息和记录事实的重要载体。
在这些领域，一旦发生纠纷或事件，相关电子文件将成为重要证据。
收集电子数据证据。
这是一个法庭认可的过程，完全可靠、有说服力，并在法庭上确定、收集、保护、分析、存储和呈现计算机和相关外围设备中的电子数据。
因为计算机和网络技术在过去20年里发展迅速。
可以说，电子数据采集构成了一个新的科学和司法领域。
关键词；电子数据；电子取证；检察；取证方法前言大数据正在改变我们的生活和思维方式。
大数据的基本方法是数据挖掘，其主要价值在于预测。
在大数据时代，出现了新的电子证据收集方法，大数据挖掘技术也为电子证据的发现提供了新的思路。
在大数据时代，最需要的不仅仅是通过大数据处理技术努力使电子证据收集发挥更大的作用，更要关注大数据的基本价值对电子证据的影响，及时完善电子证据收集的权利和义务，建立当事人公平获取证据的制度。
1.大数据时代背景当你访问搜索网站时，有些搜索引擎公司会记录下搜索习惯，并根据这些信息自动为你推荐广告。
在电商网站购物时，一些电商公司会根据你的购物偏好，自动推荐相关产品；开车出发时，电子导航系统会自动定位并指示方向。
这些功能有助于计算机存储、分析和处理海量数据。
现在，大数据可以用来实现远程无法想象的梦想。
21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联网、社交网络、电子商务等大大拓展了互联网的边界和应用范围。
同时，物联网、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融、电信都在疯狂地产生数据，各种数据迅速膨胀、壮大。
大数据引发了生活、工作和思维的变革。
2电子数据取证的概述2.1电子数据取证的涵义按照现行通用的学理上的分析，电子数据取证的含义可以表述为：“对能够为法庭接受的、足够可靠和有说服性的，存在于计算机和相关外设中的电子证据的确认、保存、提取和归档的过程，这一概念的表述将电子数据取证的范围不仅涵盖对计算机及配套设备的取证，也包括了对其他信息设备进行取证。
大数据时代读后感_资讯时代需要“大数据”涂子沛先生的新著《大数据》是一部300多页的大作，这本书的内容，强调今天是一个大量数据公开于大众的时代。
自从资讯革命以来，资讯工具、硬件、软件平行发展、与时俱进。
数据在我们生活之中，日常接触，已是处处可见的现象。
到今天，一个一个网，不但可以串联在一起，互相沟通，而且“云端”(云计算)的设让可以将每一个地区个别数据，储成一个大的数据库，有助于我们更迅速广泛地搜索。
这些现象，20世纪最后四分之一以来，已经呈现加速度发展的新事物，在21世纪进展速度之快，更是铺天盖地、无所不在。
涂先生在这本书里强调：不仅数据经过管理而大量地存在，而且，在现代的国家，开放的社会与政府之间，经由数据，彼此一目了然、无所隐瞒。
一个掌握公权力的政府，跟任何其他政府一样，有压倒社会的庞大力量，因为他们手上掌握了人生需要的许多数据。
涂先生特别标榜，美国总统奥巴马接任以后，尽力将数据开放于大众，固然奥巴马是一个有开放心胸的政治人物，如此将政府掌握的数据，大量地开放于群众，也是拜时代之赐。
涂先生引用胡适之先生与黄仁宇先生的话。
胡先生说中国人习惯于“差不多先生”，凡事马马虎虎、不求精确。
黄仁宇先生认为，中国不懂得用数字来管理国家。
涂先生引用这两位先生的名言，当然是要彰显传统中国和今天美国之间的巨大差异。
不过我必须有所说明：胡先生和黄先生的话语，都是“爱之深而责之切”的心态，他们身经当时中国的混乱，激愤而出此感言。
从历史上看，不论中国和西方，任何国家发展到可以有一个复杂文官系统管理以后，没有不依照数据来治国的。
人口、资源、土地、财产种种的统计数字，在中国历史上，自从战国时代形成列国的国家体制以后，没有一个朝代不具有一定的数据库；只是以今天的标准来讲，粗糙和细密之间，古今有很多的差别而已。
以汉代为例，汉简所显示的家户统计，每一户中的人口，男女老小，以及拥有的资产数目字，都详细统计，而且不论是居延边塞，或是荆州内郡，格式一致。
2019公需科目:大数据题库300题[含参考答案]一、选择题1．下列哪项通常是集群的最主要瓶颈a)CPU b)网络 c)磁盘Id)内存答案.C 磁盘首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的 pc 机，取代小型机及大型机。
小型机和大型机有什么特点？2．内存够大，所以集群的瓶颈不可能是 a 和 d3．HDFS 中的 blck 默认保存几份？a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定答案.A 默认 3 份二、填空题4．Hadp三种运行的模式.单机版 . 伪分布式和分布式。
5．MapReduce任务过程分为两个处理阶段.map阶段和reduce阶段。
三、单选题6．数据清洗的方法不包括（ D）。
（单）A.缺失值处理B.噪声数据清除C.一致性检查D.重复数据记录处理7．支撑大数据业务的基础是（ B）。
（单选题）A.数据科学B.数据应用C.数据硬件D.数据人才8．当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。
（单选题） A.互联网B.物联网C.综合国力D.自然资源9．下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础.首都先行”的国家是（ D）。
（单选题）A.美国B.日本C.中国D.韩国10．下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（ C）。
（单选题）A.数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物B.商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场C.数据交易市场通过生产数据.研发和分析数据，为数据交易提供帮助D.数据交易市场是大数据资源化的必然产物11．下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（ A）。
（单选题）A.互联网金融打破了传统的观念和行为B.大数据存在泡沫C.大数据具有非常高的成本D.个人隐私泄露与信息安全担忧四、多选题12．云计算使得使用信息的存储是一个（）的方式，它会大大地节约网络的成本，使得网络将来越来越泛在.越来越普及，成本越来越低。
A.密集式B.共享式C.分布式D.密闭式13．贵州电子商务的发展路径是.与阿里.京东.腾讯等电商企业强化合作，改善信息基础条件.物流条件，培育电商主体和平台，积极发展（）。
数据科学鄂维南数据科学的基本内容大数据时代在科学领域里的表现是数据科学的兴起。
常常听到有人问：多大才算是“大数据”？ “大数据”和“海量数据”有什么区别？其实根本没有必要为“大数据”这个名词的确切含义而纠结。
“大数据”是一个热点名词。
它代表的是一种潮流、一个时代。
它可以有多方面的含义。
“海量数据”是一个技术名词。
它强调数据量之大。
而数据科学则是一个学科、 一门新兴的学科。
为什么要强调数据科学？ 它和已有的信息科学、统计学、机器学习等学科有什么不一样？作为一门学科， 数据科学所依赖的两个因素是数据的广泛性和多样性， 以及数据研究的共性。
现代社会的各行各业都充满了数据。
而且这些数据也是多种多样，不仅包括传统的结构型数据， 也包括象网页、文本、图像、视频、语音等非结构型数据。
正如我们后面将要讨论到的， 数据分析本质上都是在解反问题， 而且是随机模型的反问题。
所以对它们的研究有着很多的共性。
比方说自然语言处理和生物大分子模型里都用到隐式马氏过程和动态规划方法。
其最根本的原因是它们处理的都是一维的随机信号。
再如图像处理和统计学习中都用到的正则化方法， 也是处理反问题的数学模型中最常用的一种手段。
所以用于图像处理的算法和用于压缩感知的算法有着许多共同之处。
这在新加坡国立大学沈佐伟教授的工作中就可以很明显地看出来。
除了新兴的学科如计算广告学之外， 数据科学主要包括两个方面： 用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。
前者包括象生物信息学、 天体信息学、数字地球等领域。
后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。
这些学科都是数据科学的重要组成部分。
但只有把它们有机地放在一起，才能形成整个数据科学的全貌。
用数据的方法来研究科学，最典型的例子是开普勒关于行星运动的三大定律。
开普勒的三大定律是根据他的前任，一位叫第谷的天文学家留给他的观察数据总结出来的。
表9-‐1是一个典型的例子。
如何理解大数据随着信息技术的发展，大数据已经成为当今社会中一个热门的词汇。
然而，对于普通人来说，大数据究竟是什么，它为我们的生活带来了哪些影响，如何理解大数据已经成为我们需要面对的问题。
在本文中，将探讨如何理解大数据以及它的重要性。
1. 大数据的定义大数据指的是规模庞大、种类繁多且难以通过传统软件进行处理和管理的数据集合。
这些数据以高速、大容量的方式被产生、收集和分析。
大数据具备五个特点：海量性、高速性、多样性、真实性和价值密度。
2. 大数据的来源大数据的来源多种多样，包括社交媒体、传感器、移动设备、互联网搜索以及传统企业的数据等。
随着物联网的发展和智能设备的普及，大数据的来源将更加广泛和丰富。
3. 大数据的重要性大数据对于我们生活的重要性不言而喻。
首先，它给企业和组织提供了更准确的市场洞察。
通过对大数据的分析，企业能够了解消费者的需求，精细化运营，提高效率。
其次，大数据还能够用于提高公共服务。
例如，在交通领域，通过对大数据的分析，能够优化道路规划，减少拥堵。
再者，大数据可以帮助医疗行业进行个性化治疗和精准医疗，提高患者的生活质量。
此外，大数据还有助于科学研究、社会决策、金融监测等方面。
4. 大数据的挑战与大数据相关的挑战主要有三个方面。
首先是数据隐私和安全问题。
大数据收集了大量个人信息，保护数据隐私成为一个迫切的问题。
第二是数据的有效性和准确性。
大数据中存在着噪声、错误和偏差，需要有效的算法和模型来清洗和矫正数据。
最后，数据的分析和利用需要专业的人才。
由于数据科学领域相对较新，人才紧缺也是一个挑战。
5. 如何应对大数据时代面对大数据时代的到来，我们应该采取以下措施。
首先，推动大数据技术的发展和研究，不断提高数据的分析和挖掘能力。
其次，制定严格的数据隐私法律和准则，保护个人信息的安全。
同时，对于大数据的使用需获得明确的用户许可。
此外，我们还需要加强对数据科学领域的教育培训，培养更多的专业人才。
6. 未来展望在未来，大数据将继续影响我们的生活。
如何理解大数据现代社会中，大数据是一个越来越热门的话题。
大数据已经成为企业和组织中的必备工具。
那么什么是大数据？如何理解大数据？本文将探讨大数据的基本概念及其应用。
一、什么是大数据？大数据定义：大数据指的是无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据主要指数据量大、数据类型多样，数据产生速度快等特征的数据。
大数据具有以下几点特征：1.数量大。
这些数据量大得超乎想象，主要体现在数据量和数据增长速度大。
2.类型多样。
大数据中包含着各种不同类型和格式的数据，如结构化的数据、半结构化的数据、非结构化的数据等。
3.数据价值高。
在大数据中，隐藏着我们未知的大量的价值信息。
二、大数据的应用在商业、政府、医疗和科学研究等领域，大数据都有着广泛的应用。
下面将分别从四个方面来介绍大数据的应用：1.商业在商业领域中，大数据可以用来分析市场趋势，识别新机遇，预测竞争对手的策略等。
比如，很多电商平台对客户的购买历史、行为趋势使用大数据分析，来获得更多的商业机会。
2.政府政府可以利用大数据来实现数字治理，例如检测公共治理过程中的腐败和浪费，提高公共资源使用的效率等。
比如，在城市管理方面，政府可以通过大数据分析来定位拥堵路段，从而优化交通计划。
3.医疗医疗方面，大数据可以用于疾病预测、药物开发、精准医学等。
比如，研究人员可以将患者的遗传数据与临床责任进行结合，从而制定出更加科学的治疗方案。
4.科学研究科学研究方面，大数据可以用于解决科学难题、研究气候变化等。
比如，气象学家利用大数据对气象信息进行分析，进而预测气象变化，以更有效地应对自然灾害。
三、如何理解大数据？1.大数据是未来发展方向在大数据时代，企业需要及时了解客户的需求和行为，以制定出针对性的交付方案，从而满足客户需求。
因此，对于企业来说，大数据将是未来发展的重要方向。
2.大数据是提高效率的有效手段大数据能够帮助企业精细化管理、提升绩效、降低成本。
大数据比海量数据多了什么作者：来源：《中国计算机报》2011年第27期由EMC赞助的IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出，全球数据量每两年翻一番， 2011年创建和复制的数据量为1.8ZB（1ZB=106PB）。
2005年以来，为处理大量数据，企业投资已达到4万亿美元。
大数据将催生社会、技术、科学和经济的变革。
以前，我们习惯称大量数据为海量数据。
从2010年下半年开始，大数据这个概念逐渐为人们所熟知。
那么，大数据比海量数据到底多了些什么呢？EMC中国卓越研发集团首席技术官陶波表示：“大数据与海量数据从本质上讲并没有不同，两者都反映出数据快速增长的趋势。
但是，海量数据主要是从存储的角度去考虑问题，而大数据除了包括数据存储，还包括商务智能和数据分析。
”正是基于这种认识，EMC收购了数据仓库厂商Greenplum。
其实，在大数据时代，企业对存储的要求也有变化，具备横向扩展（Scale-out）能力的存储越来越受到用户的欢迎。
EMC收购Scale-out NAS厂商Isilon就是为了顺应这种趋势。
Isilon与Greenplum的组合成了EMC进入大数据市场的敲门砖。
存储随需而变美国一家知名的DVD租赁企业每年都会邀请一些协同处理算法的专家对其用户数据进行分析，从而了解租赁客户的需求。
一些美国金融企业甚至提出了分析即服务的理念。
陶波表示，金融、电信、互联网等企业对大数据的处理和分析有迫切的需求。
与传统的商务智能应用相比，大数据对企业数据的处理能力和商务智能软件提出了更高要求：首先，企业必须具备处理大量数据的能力，因为有的企业可能一天之内就要多次处理PB级的数据，这是一些传统的存储设备所不能胜任的；其次，传统的数据仓库软件是针对结构化数据设计的，而大数据包含的主要是非结构化的数据，因此传统的数据仓库软件必须改变。
谈到大数据对存储的影响，陶波表示，具有横向扩展能力的存储才能更好地处理大量文件。
Isilon集群NAS产品的主要技术优势就是横向扩展能力。
37>技术应用Tec hnology Applic at ion 文：涂兰敬多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。
用户几乎在一天的每个小时，都有可能产生大量数据，这些行业的存储设备，必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。
随着数据量的迅速增加，很多行业用户开始想办法变“数”为宝，从海量数据中挖掘有价值的信息。
如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。
然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。
大数据汹涌来袭当类型复杂的数据汹涌袭来时，对于用户IT 系统的冲击又会是另外一种处理方式。
很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代即将到来。
有调查发现，这些复杂数据中有85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。
这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。
如今大数据的概念也存在着很多的炒作和大量的不确定性。
为此，编者向一些业内专家详细了解了有关方面的问题。
有人将多TB 数据集也称作“大数据”。
据市场研究公司IDC 统计，数据使用预计将增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB （1ZB=10亿TB ）。
然而，单个数据集的文件尺寸也将增加，导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集。
EMC 曾经表示，它的1000多个客户在其阵列中使用1PB （千兆兆）以上的数据，这个数字到2020年将增长到10万。
一些客户在一两年内还将开始使用数千倍多的数据，1EB （1艾字节=10亿GB ）或者更多的数据。
对大企业而言，大数据的兴起部分是因为计算能力可用更低的成本获得，且各类系统如今已能够执行多任务处理。
其次，内存的成本也在直线下降，企业可以在内存中处理比以往更多的数据。
另外是把计算机聚合成服务器集群越来越简单。
IDC 认为，这三大因素的结合便催生了大数据。
同时，IDC 还表示，某项技术要想成为大数据技术，首先必须是成本可承受的，其次是必须满足IBM 所描述的三个“V ”判据中的两个：多样性(variety)、体量(volume)和速度(velocity)。
多样性是指数据应包含结构化的和非结构化的数据。
体量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的。
而速度则是指数据处理的速度必须很快。
“大数据”并非总是说有数百个TB 才算得上。
根据实际使用情况，有时候数百个GB 的数据也可称为大数据，这主要要看它的第三个维度，也就是速度或者时间维度。
Garter 表示，全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，而量是在管理数据、业务方面的显著挑战，IT 领袖必须侧重在信息量、种类和速度上。
量：企业系统内部的数据量的增加是由交易量、其他传统数据类型和新的数据类型引发的。
过多的量是一个存储的问题，但过多的数据也是一个大量分析的问题。
种类：IT 领袖在将大量的交易信息转化为决策上一直存在困扰，现在有更多类型的信息需要分析，主要来自社交媒体和移动（情景感知）。
种类包括表格数据（数据库）、分层数据、文件、电子邮件、计量数据、视频、静态图像、音频、股票行情数据、金融交易和其他更多种类。
速度：这涉及到数据流、结构化记录的创建，以及访问和交付的可用性。
速度意味着正在被生成的数据有多快和数据必须被多快地处理以满足需求。
虽然大数据是一个重大问题，Gartner 分析师表示，真正的问题是让大数据更有意义，在大数据里面寻找模式帮助组织机构做出更好的商业决策。
如何定义“大数据”尽管“Big Data ”可以翻译成大数据或者海量数据，但大数据和海量数据是有区别的。
定义一：大数据=海量数据+复杂类型的数据Informatica 中国区首席产品顾问但彬认为：“大数据”包含了“海量数据”的含义，而且在内容上超越了海量数据，简而言之，“大数据”是“海量数据”+复杂类型的数据。
但彬进一步指出：大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
大数据由三项主要技术趋势汇聚组成：海量交易数据：在从ERP 应用程序到数据仓库应用程序的在线交易处理（OLTP）与分析系统中，传统的关系数据以及非结构化和半专家观点：“大数据”与“海量数据”的区别喻辉（阿克苏地区气象局，新疆阿克苏843000）1引言气象信息传输网络肩负着提供天气、气候、生态与农业、雷电、综合观测、预报服务等多种关系民生数据的重要任务。
为了保障气象数据的不间断传输，经过调研和调试，阿克苏气象局利用MSTP 平台完成了区、地、县三级网络系统的建设，大幅度提高了信息与技术保障体系对气象信息监测预警服务的支撑能力，2MSTP 平台简介2.1MSTP 平台的定义MSTP(Multi-service Transport Platform)多业务传输平台。
是以SDH 技术为基础，将SDH 、以太网、ATM 、POS 等多种技术汇聚，并进行有效适配，构成综合接入和传送的多业务平台，实现对数据传输的智能支持。
2.2MSTP 平台的原理MSTP 的实现基础是充分利用SDH 技术对传输业务数据流提供保护恢复能力和较小的延时性能，并针对网络业务支撑层加以改造，将传送节点与各种业务节点融合在一起，完成传送网和业务网一体化，为用户提供具有灵活调整带宽和以太网接入功能，接入速率在2Mbps 到1000Mbps 之间的数据专线等多种业务。
2.3MSTP 平台的功能特点(1)端到端带宽保证，传送可靠，业务安全性高；(2)带宽灵活配置：可根据需求增加或减少带宽，而不需频繁更换用户端设备，网络调整更方便；(3)支持VLAN 划分功能对数据进行分离，提供以太网接入，不需购买ATM 或POS 板卡，不需占用更多的槽位，成本低，接入方便；(4)支持网络边缘节点到中心节点的汇聚调度，支持多业务承载利用MSTP 平台打造气象信息传输专线网络摘要：MSTP 多业务传输平台兼容性好、传送效率高、业务处理灵活，是城域网建设的主流技术，用MSTP 平台打造气象传输网络，可以提高气象数据传输的时效及可靠性。
关键词：MSTP ；气象信息传输网络；路由器配置YU Hui(Akesu Meteorological Bureau ，Akesu 843000，China)Abstract ：MSTP （Multi-service Transport Platform ）compatibility well ，the transmission efficiency high ，the handling of traffic are flexible ，is the metropolitan area network construction mainstream tech-nology ，with the MSTP platform making meteorology transmission network ，may enhance the meteoro-logical data transmission the effectiveness and the reliability 。
Keywords ：MSTP ；Meteorology intelligence transmission network ；Router disposition38>技术应用Tec hnology Applic at ion结构化信息仍在继续增长。
随着企业将更多的数据和业务流程移向公共和私有云，这一局面变得更加复杂。
海量交互数据：这一新生力量由源于Facebook 、Twitter 、LinkedIn 及其他来源的社交媒体数据构成。
它包括了呼叫详细记录（CDR）、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输（Manage File Transfer ）协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。
海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构，例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的Apache Hadoop 。
对于企业来说，难题在于以具备成本效益的方式快速可靠地从Hadoop 中存取数据。
定义二：大数据包括A 、B 、C 三个要素如何理解大数据？NetApp 大中华区总经理陈文认为，大数据意味着通过更快获取信息来使做事情的方式变得与众不同，并因此实现突破。
大数据被定义为大量数据（通常是非结构化的），它要求我们重新思考如何存储、管理和恢复数据。
那么，多大才算大呢？考虑这个问题的一种方式就是，它是如此之大，以至于我们今天所使用的任何工具都无法处理它，因此，如何消化数据并把它转化成有价值的洞见和信息，这其中的关键就是转变。
基于从客户那里了解的工作负载要求，NetApp 所理解的大数据包括A 、B 、C 三个要素：分析（Analytic ）、带宽（Bandwidth ）和内容（Content）。
1.大分析（Big Analytics ）帮助获得洞见，指的是对巨大数据集进行实时分析的要求，它能带来新的业务模式，更好的客户服务，并实现更好的结果。
2.高带宽（Big Bandwidth ）帮助走得更快，指的是处理极端高速的关键数据的要求。
它支持快速有效地消化和处理大型数据集。
3.大内容（Big Content ）不丢失任何信息，指的是对于安全性要求极高的高可扩展的数据存储，并能够轻松实现恢复。
它支持可管理的信息内容存储库，而不只是存放过久的数据，并且能够跨越不同的大陆板块。
大数据是一股突破性的经济和技术力量，它为IT 支持引入了新的基础架构。
大数据解决方案消除了传统的计算和存储的局限。
借助于不断增长的私密和公开数据，一种划时代的新商业模式正在兴起，它有望为大数据客户带来新的实质性的收入增长点以及富于竞争力的优势。
(中关村在线)。
