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大数据的定义特征与发展历程
大数据是指海量、多样化和高速增长的数据，它具有以下几个基本特征：
1.海量：指数据量的增长超出了传统的处理能力，通常是指TB甚至PB级的数据量；
2.多样性：指数据源多，格式多，类型多；
3.高速增长：指数据增长速度之快，以每秒、每分钟或每天计算；
4.低价值：指数据本身价值低，只有当进行整合和分析后才能解锁出更高的价值。
大数据发展历程：
大数据概念最早提出于20世纪90年代，当时，收集保存海量数据的过程称为“数据挖掘”。
随着网络技术的发展，人们能够获取越来越海量的数据，收集所有数据的过程也变得越来越容易。
经过数十年的发展，大数据正在不断改变着社会经济的发展。
2003年，一篇名为《谷歌的新模式：革命性的大规模数据处理》的论文提出了“大数据”这一概念，将数据挖掘的概念拓宽，把大量数据的处理作为一种新的计算模式，把大数据作为一种重要的资源进行挖掘，强调了大数据处理技术的重要性。
2005年，Doug Cutting将Hadoop框架开源，Hadoop框架的出现为分布式计算提供了支持。
大数据的定义及基本特征随着科技的不断进步和互联网的快速发展，我们进入了一个数字化时代。
在这个时代，数据成为了一种宝贵的资源，而大数据则成为了数据技术中的重要概念。
大数据是指包括传统和非传统数据形式在内的庞大数据集合。
这些数据集合通常非常庞大、高度复杂，无法使用传统的数据处理工具和技术进行处理。
大数据的基本特征主要包括三个方面——"3V"：大量（Volume）、多样（Variety）和高速（Velocity）。
首先，大数据具有大量的特点。
这意味着数据量级非常庞大，通常需要海量的存储空间来存放这些数据。
例如，社交媒体平台每天产生大量的用户数据，互联网上的交易和日志数据量也非常庞大。
与传统的数据处理方法相比，大数据需要更大的存储和处理能力。
其次，大数据的多样性也是其一个重要的特征。
大数据不仅包含结构化数据，如关系数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图像、音频和视频等形式的数据。
此外，大数据还包含来自不同来源、不同格式和不同频率的数据。
这使得大数据具有多样性，需要使用不同的工具和技术来处理和分析这些不同类型的数据。
最后，大数据具有高速的特点。
在传统的数据处理方法中，数据的处理速度相对较慢，往往需要花费很长的时间来处理大量的数据。
然而，随着科技的不断进步和互联网的发展，数据的生成速度越来越快。
例如，在金融领域，交易数据以每秒百万次的速度产生。
因此，大数据需要在很短的时间内对数据进行处理和分析，以实时地获取有价值的信息。
除了以上的"3V"特征外，大数据还具有一些其他的特征。
首先，大数据具有可变性。
数据集合中的数据可以随着时间的推移而变化，因此需要不断地对数据进行更新和处理。
其次，大数据具有不确定性。
由于大数据的多样性和高速性，数据之间的关系和模式可能不容易被发现。
因此，如何从大数据中提取有价值的信息是一个具有挑战性的问题。
总之，大数据是指庞大、复杂且多样的数据集合。
大数据的定义特征与发展历程在信息时代的背景下，大数据正在成为人们关注和研究的热门话题。
这篇文章将探讨大数据的定义特征和其发展历程，并分析其对各行各业的影响。
一、大数据的定义特征大数据指的是规模庞大、复杂多样、高速增长的数据集合。
它具有以下几个明显特征：1. 三V特征：大数据通常以三个V来描述，即Volume（数据量大）、Variety（数据多样性）和Velocity（数据速度快）。
2. 高度价值：大数据蕴含了丰富的信息和价值，通过对大数据的挖掘和分析，可以发现潜在的商机和业务机会。
3. 高度复杂：大数据集合包含了各种异构数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，对数据的处理和分析提出了更高的要求。
4. 实时性要求：大数据集合的更新速度非常快，尤其是对于一些需要实时分析和决策的领域，如金融、电商等。
二、大数据的发展历程大数据的发展可以追溯到20世纪90年代。
以下是大数据的发展历程及主要里程碑：1. 数据爆炸时代（1990s-2000s）：随着互联网的迅速发展，个人计算机的普及，数据的产生量急剧增加。
此时，主要关注点在于如何存储和管理海量的数据。
2. 数据挖掘时代（2000s-2010s）：数据挖掘技术的兴起，让人们开始关注如何从大数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策和业务发展。
3. 大数据时代（2010s至今）：随着云计算、物联网和人工智能等技术的发展，大数据开始迅速崛起。
各行各业纷纷将大数据应用于业务中，以提高效率、优化运营和创新模式。
三、大数据对各行各业的影响大数据在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
以下是几个典型的应用领域：1. 金融行业：大数据分析可用于金融风控、欺诈检测和个性化推荐等方面。
通过对海量金融数据的分析，可以实现更准确的风险评估和投资决策。
2. 零售行业：利用大数据分析可以了解消费者行为和购买偏好，实现个性化定制和精准营销，提高销售额和客户满意度。
3. 医疗行业：大数据分析能够帮助医疗机构提高诊断准确性、优化医疗资源配置，并发现潜在的病例关联和治疗效果。
大数据时代维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。
也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
本书认为大数据的核心就是预测。
大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。
大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebo ok、twitte r、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。
在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。
它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。
文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。
谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。
谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。
发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在03年至08年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。
其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术。
大数据的定义和特征近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据成为了一个备受瞩目的词汇。
所谓大数据，指的是规模庞大、多样化的数据集合，这些数据以及它们背后的技术和应用，正在深刻改变我们的生活和社会。
本文将介绍大数据的定义和特征，帮助读者更好地理解其重要性。
一、大数据的定义大数据是指以至少TB级甚至PB级为单位的海量、高速、多样化的数据集合。
与传统数据不同，大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。
大数据除了数据量大、多样化外，还有三个主要特征：速度快、价值密度低和全面性。
速度快指的是数据的传输、处理和分析速度较高，可以在实时或准实时的时间内获取和处理数据。
价值密度低意味着大数据中只有一小部分数据对应用具有实际价值，而大部分数据并不直接与应用相关。
全面性指的是大数据包含了丰富的信息，可以提供全面的视角和维度。
二、大数据的特征1.数据量大大数据的首要特征是数据量的庞大。
与传统数据相比，大数据的数据量达到了以往难以想象的级别。
这些数据涵盖了各个领域，例如商业、社交媒体、传感器网络等。
众多的数据源产生了海量的数据，这就要求我们具备高效的数据存储和处理能力。
2.多样性与传统数据相比，大数据具有更高的多样性。
大数据不仅包含了结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。
结构化数据指那些可以用表格或数据库表示的数据，如用户信息、销售数据等；半结构化数据指那些具有一定结构但不适合传统方法处理的数据，如日志文件、电子邮件等；非结构化数据则是指无特定结构或格式的数据，如文本、图像、音频和视频。
3.速度快大数据的处理速度要求相当高。
数据以极快的速度产生，要求我们能够及时获取、存储和处理大规模的数据流。
例如金融交易、网络传感器、社交媒体等领域的数据需要实时或准实时地进行分析和处理。
4.价值密度低大数据中只有一小部分数据对应用具有直接的价值。
相比之下，大部分数据并不直接与应用相关，这就要求我们能够通过数据分析和挖掘，快速找出有价值的信息。
⼤数据与云计算学习（1）⼤数据学习⼀、⼤数据概述：1、⼤数据概念和特征。
正确答案：⼤数据意指⼀个超⼤的、难以⽤现有常规的数据库管理技术和⼯具处理的数据集数据量⼤（Volume）：存储的数据量巨⼤，PB级别是常态，因⽽对其分析的计算量也⼤。
数据类型繁多（Variety）：数据的来源及格式多样，数据格式除了传统的结构化数据外，还包括半结构化或⾮结构化数据，⽐如⽤户上传的⾳频和视频内容。
⽽随着⼈类活动的进⼀步拓宽，数据的来源更加多样。
处理速度快（Velocity）：数据增长速度快，⽽且越新的数据价值越⼤，这就要求对数据的处理速度也要快，以便能够从数据中及时地提取知识，发现价值。
价值密度低（Value）：在成本可接受的条件下，通过快速采集、发现和分析，从⼤量、多种类别的数据中提取价值的体系架构。
复杂度（Complexity）：对数据的处理和分析的难度⼤。
2、试述⼤数据时代的“数据爆炸”的特性正确答案：⼈类社会产⽣的数据以每年50%速度增长，即每两年增加⼀倍。
3、试述⼤数据对思维⽅式的重要影响？你如何理解数据思维？正确答案：三种思维的转变：全样⽽⾮抽样，效率⽽⾮精确，相关⽽⾮因果具备数据思维，能帮助创业者抓住商业机会。
⽣活中的⼤部分数据，数据思维都可以给你启发。
像AlphaGo ⼀样思考、学习、挑战、迭代AlphaGo= ⼤数据 + ⼈⼯智能 + ⼤规模计算4、举例说明⼤数据的应⽤领域正确答案：⾦融⾏业：⼤数据在⾼频交易、社区情绪分析和信贷风险分析三⼤⾦融创新领域发挥重要作⽤。
汽车⾏业：利⽤⼤数据和物联⽹技术的五⼈驾驶汽车，在不远的未来将⾛进我们的⽇常⽣活。
互联⽹⾏业：借助于⼤数据技术，可以分析客户⾏为，进⾏商品推荐和有针对性⼴告投放。
个⼈⽣活：利⽤与每个⼈相关联的“个⼈⼤数据”，分析个⼈⽣活⾏为习惯，为其提供更加周全的个性化服务。
5、云计算长定义和短定义：正确答案：长定义：云计算是⼀种商业计算模型。
它将计算任务分布在⼤量计算机构成的资源池上，使各种应⽤系统能够根据需要获取计算⼒、存储空间和信息服务。
什么是大数据有什么特征与性质大数据（Big Data）是指规模庞大、类型多样且难以使用传统的计算机程序处理的数据集合。
随着信息技术的发展和互联网应用的不断扩大，大数据已经成为当今社会中的重要资源。
下面将详细探讨大数据的定义、特征与性质。
一、大数据的定义大数据一词最早由Gartner公司的副总裁Doug Laney于2001年提出。
他将大数据定义为"无法用常规工具处理或保存的数据集"。
后来，随着数据规模的不断增大和技术的进步，大数据的定义逐渐演变为"无论是在处理速度、存储能力还是分析方法上都无法满足的数据集合"。
二、大数据的特征1. 数据量大：大数据指的是数据集合的规模非常庞大，通常以TB （Tera Byte）或PB（Peta Byte）为单位进行度量。
2. 数据类型多样：大数据包含结构化数据（如数据库中的表格），半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等），且这些数据类型之间相互关联。
3. 速度快：大数据的数据生成速度快，需要实时或准实时地处理。
4. 价值密度低：大数据中包含大量的冗余、噪音和无用信息，需要进行深度挖掘提取有用的信息。
5. 数据安全性高：大数据的安全性要求非常高，因为其中可能包含敏感的个人信息和商业秘密。
6. 数据质量不确定：由于大数据的源头众多，数据质量可能存在不一致、不准确或错误的情况。
三、大数据的性质1. 高速性：大数据的处理要求实时或准实时，需要特别快速的数据分析和响应能力。
2. 多样性：大数据所包含的数据类型种类繁多，需要灵活的数据模型和分析技术。
3. 高价值：大数据中蕴含着大量的商业价值，通过对数据的深度分析和挖掘，可以帮助企业发现商机、提高效率和创造价值。
4. 不确定性：大数据的源头众多，数据的质量和准确性难以保证，需要进行有效的数据清洗和处理。
总结起来，大数据具有数据量大、类型多样、速度快、价值密度低、数据安全性高和数据质量不确定的特征。
什么是大数据大数据有什么特征大数据（Big Data）是指规模庞大、种类繁多、速度快速增长的数据集合。
随着信息技术的飞速发展，大数据逐渐成为全球经济、科学与技术领域的热点话题。
本文将讨论大数据的定义和特征，以及其对社会和经济发展的影响。
一、大数据的定义大数据的定义主要基于三个方面：数据量、数据类型和数据生成速度。
大数据通常以“三V”定义：Volume（海量数据）、Variety（多样化的数据类型）和Velocity（快速增长的数据速度）。
1. 数据量：大数据的特征之一是数据量巨大。
传统数据库无法存储和处理大规模数据。
大数据往往以TB（千兆字节）、PB（百万千兆字节）和EB（亿万千兆字节）为单位进行衡量。
2. 数据类型：大数据的另一个特征是多样性。
以往的数据主要以结构化形式（如表格、数据库）存在，而现在的大数据中，非结构化的数据占据了很大的比例（如社交媒体内容、图像、音频、视频等）。
3. 数据生成速度：大数据的第三个特征是数据生成速度快。
在信息时代，产生数据的速度加快了。
例如，社交媒体上用户的实时互动产生的数据量庞大，物联网设备不断生成各种数据。
二、大数据的特征除了“三V”外，大数据还具有以下特征：1. 价值密度：大数据中蕴含着海量的信息和知识。
通过对大数据的分析和挖掘，可以从中提取出有用的信息，支持决策和创新。
大数据的价值密度远高于传统数据。
2. 时效性：大数据的生成和流动速度快，可以实时或接近实时地捕捉到变化。
在金融、航空、电子商务等领域，能及时分析大数据，可以实现精确和敏捷的决策。
3. 多样性：大数据涵盖了不同领域和行业的数据，包括结构化、非结构化和半结构化数据。
这些数据的多样性使得对大数据的处理和分析更加复杂和具有挑战性。
4. 可视化：大数据的处理和分析常常借助于数据可视化工具和技术。
通过可视化，可以直观地展示大数据中的模式、趋势和关联，加深人们对数据的理解和洞察。
5. 隐私与安全：由于大数据的规模和复杂性，隐私和安全问题成为亟待解决的难题。
什么是大数据有什么特征与性质关键信息项：1、大数据的定义2、大数据的特征数据规模数据多样性数据处理速度数据价值密度数据准确性3、大数据的性质复杂性动态性关联性11 大数据的定义大数据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。
111 大数据的规模大数据的规模通常极其庞大，远远超过传统数据库系统能够处理的范围。
这种规模不仅体现在数据的数量上，还可能包括数据的存储容量、处理能力等方面。
其数据量可以达到PB（Petabyte，千万亿字节）级甚至 EB（Exabyte，百亿亿字节）级。
112 大数据的多样性大数据的多样性表现为数据类型的丰富多样。
除了常见的结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括大量的半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
12 大数据的处理速度大数据的处理速度要求极高，需要能够在短时间内对大量数据进行快速的分析和处理。
实时处理和流式处理技术在大数据处理中变得至关重要，以满足业务的及时性需求。
121 大数据的价值密度大数据中虽然数据量巨大，但有价值的信息可能相对较少，即价值密度较低。
这就需要通过有效的数据分析和挖掘技术，从海量数据中提取出有价值的部分。
122 大数据的准确性由于数据来源的广泛和复杂，大数据可能存在一定的误差和不确定性。
因此，在处理和分析大数据时，需要采取措施来确保数据的准确性和可靠性。
13 大数据的性质之复杂性大数据的复杂性体现在其数据结构的复杂性、数据关系的复杂性以及处理过程的复杂性等方面。
处理大数据需要综合运用多种技术和方法，以应对各种复杂的情况。
131 大数据的动态性大数据不是静态的，而是随着时间不断变化和更新的。
新的数据不断产生，旧的数据可能失去价值或需要更新。
因此，大数据处理系统需要具备动态适应和调整的能力。
大数据的基本概念和简介随着信息技术的快速发展和普及，我们进入了一个充满数据的时代。
大数据（Big Data）作为此时代的核心概念之一，正在改变着我们的生活、工作和社会。
本文将对大数据的基本概念和简介进行探讨。
一、大数据的定义及特征大数据可以简单地定义为规模超过传统数据库处理能力的数据集合。
它通常具备以下三个特征：1. 大量性（Volume）：大数据具有巨大的规模，涉及到海量的数据量，远远超出了传统数据管理和分析工具的处理能力。
2. 多样性（Variety）：大数据来源广泛，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件和XML文件）以及非结构化数据（如文本、图片和音视频等）。
这些不同类型和格式的数据使得大数据分析具有挑战性。
3. 时效性（Velocity）：大数据以高速产生，并且有时效要求。
在瞬息万变的数字世界中，实时性对于决策和应用至关重要。
二、大数据的应用领域大数据不仅仅是一个技术概念，它在各个行业和领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的大数据应用领域：1. 金融服务：大数据技术可以帮助银行、保险公司等金融机构分析客户行为、评估风险、预测市场趋势，进而提升经营效率和风险控制能力。
2. 医疗保健：利用大数据分析医疗行业的海量数据，可以实现个性化医疗和精准治疗，提高疾病的早期诊断和预防能力，推动医疗服务的智能化发展。
3. 零售业：大数据技术可以分析消费者的购物行为和偏好，帮助企业制定个性化的市场营销策略，提高销售额和客户满意度。
4. 物流和交通：大数据技术可以优化物流路线，提高交通运输的效率，降低能源消耗和环境污染。
5. 城市治理：大数据分析可以帮助城市管理者更好地了解城市内部的问题和需求，制定更合理的发展规划和公共政策，提升城市的宜居性和可持续发展水平。
三、大数据的挑战和问题尽管大数据具有巨大的潜力和广阔的前景，但也面临一些挑战和问题：1. 数据安全与隐私：大数据中可能涉及大量的个人敏感信息，数据泄露和滥用的风险也随之增加。
大数据定义和特征在当今信息时代，大数据已经成为不可忽视的重要资源。
随着科技的不断进步和互联网的普及，各行各业都在积极应用和开发大数据技术，以实现更高效的管理和更精确的决策。
本文将介绍大数据的定义和其特征，以加深对这一概念的理解。
一、大数据的定义"大数据"这个概念最早于2001年由Gartner公司的分析师Doug Laney提出，至今已经成为业内的标准术语。
根据Gartner定义，大数据主要包括三个维度，即数据的量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。
其中，量指的是大规模数据的存储和处理，速度指的是高速数据流的实时分析和响应，种类指的是结构化和非结构化的多样数据。
除此之外，大数据还具有两个附加的维度，即数据的价值（Value）和真实性（Veracity）。
价值指的是从数据中提取的有用信息和洞察力，真实性指的是数据的准确性和可信度。
这些方面的综合影响，使大数据可以帮助企业和组织发现新的商机、改进业务流程并做出准确的决策。
二、大数据的特征1. 巨大的规模：大数据的存储量通常以TB（千兆字节）、PB（拍字节）乃至EB（艾字节）计量。
与传统的数据处理方法相比，大数据的规模要大得多，需要使用分布式计算和存储技术。
2. 高速的流动：大数据的产生速度非常快，具有实时性要求。
例如，社交媒体的数据每秒钟都在以惊人的速度增长，需要通过流式处理来进行分析和响应。
3. 多样的类型：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据（如数据库记录）、半结构化数据（如XML文档）和非结构化数据（如文本、音频和视频等）。
这些不同类型的数据要求采用不同的处理方法。
4. 价值密度高：虽然大数据中有很多冗余和无关的信息，但其中蕴藏着巨大的价值。
通过大数据分析，可以发现数据背后的模式和趋势，提供有用的洞察力和决策支持。
5. 数据质量多变：大数据的真实性和准确性存在一定的不确定性。
由于数据的来源广泛、种类丰富，数据质量可能受到数据源、采集方法和处理过程等因素的影响，需要采取一系列的策略和技术来确保数据的可信度。
解析大数据的定义与特征大数据（Big Data）是指在传统数据处理工具和方法无法处理的规模、复杂度和速度的数据集合。
大数据具有以下几个特征：1. 三V特征（Three Vs）：大数据的特征可以用三个方面进行描述，即数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）和数据处理速度快（Velocity）。
- 数据量大：传统的数据处理方式无法处理的大规模数据集，通常以TB（Terabyte，万亿字节）或PB（Petabyte，千万亿字节）为单位。
这些数据可以是结构化数据（如数据库记录）、半结构化数据（如XML文件）或非结构化数据（如文档、图像和视频等）。
-数据类型多样：大数据包含多种数据类型和格式，包括文本、图像、视频、声音、地理位置数据、日志数据等。
这些数据类型多样性使得数据集更加复杂，同时也给数据的收集、存储和分析带来了挑战。
-数据处理速度快：大数据的生成速度非常快，需要在接收到数据之后尽快进行实时分析和处理。
这种实时性要求涉及到传感器数据、仪器数据、社交媒体数据等实时数据源，需要能够快速处理和分析这些数据以获取有价值的信息。
2.数据价值性和价值捕获：大数据的价值并不仅仅在于数据的数量，更重要的是对数据进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息和洞察。
通过有效的大数据分析，可以发现潜在的商业机会、改进决策过程、提高效率和创新等。
-数据价值性：大数据中包含的海量数据被广泛认为是具有潜在价值的，通过分析这些数据可以揭示出一些有价值的信息和规律。
这些信息可能包括用户偏好、市场趋势、创新机会等。
-价值捕获：大数据分析的目的是通过从数据中提取有价值的洞察，将这些洞察转化为实际的商业价值。
这包括开发新产品或服务、改进现有产品或服务、优化生产过程、提高市场营销效果等。
3.数据可靠性和质量：大数据要求数据的可靠性和质量，对于分析和决策过程来说，数据的准确性和完整性是至关重要的。
-数据质量：数据质量指数据的准确性、完整性、一致性、可用性等方面的要求。
大数据目录一、大数据概念 (1)二、大数据分析 (2)三、大数据技术 (3)四、大数据特点 (4)五、大数据处理 (4)六、大数据应用与案例分析 (6)一、大数据概念"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
"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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
大数据的基本概念及主要特征什么是大数据？大数据是指由传统数据管理、处理和分析工具无法处理的超大规模、高速增长的数据集合。
大数据的定义通常包括以下几个方面：1.数据量大：大数据的基本特征之一是数据量巨大，通常以TB（TB，即1万亿字节）甚至PB（PB，即1千万亿字节）或更大的规模计量。
与传统数据相比，大数据具有数量级更高的数据。
2.数据多样：大数据不仅涵盖结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、音频、视频、图像等）。
这些数据来自各种来源，包括社交媒体、传感器、日志文件等。
3.数据速度快：大数据处理与传输速度非常快，通常需要以毫秒或秒为单位进行处理。
实时数据处理是大数据的一个重要特征，对于瞬息万变的数据环境，及时获取数据并做出响应至关重要。
4.数据价值高：大数据蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据进行深入分析，可以帮助机构和企业发现潜在的商业机会、改进决策、提高竞争力等。
大数据的主要特征1. 三V特征：Volume、Velocity、Variety大数据的三个主要特征被称为三V特征，分别是Volume （数据量大）、Velocity（数据速度快）和Variety（数据多样）。
•Volume（数据量大）：大数据的一个显著特征是数据量巨大。
由于现代技术的迅猛发展，经济发展、社交媒体、物联网等各个领域都产生了海量的数据。
传统的数据管理和处理方法已经无法满足处理大规模数据的需求。
•Velocity（数据速度快）：大数据的产生速度非常快，数据要求实时处理。
随着互联网的普及，人们通过各种方式生成的数据不断涌现，包括社交媒体数据、传感器数据等。
这些数据需要被及时记录、处理和分析，以便做出及时的决策。
•Variety（数据多样）：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指以表格形式存储的数据，如关系数据库中的数据。
半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统数据库模式的数据，如XML文档。
解析大数据的定义与特征
大数据研究专家维克托·迈尔-舍恩伯格曾经说过：世界的本质是数据。
在他看来，认识大数据之前，世界原本就是一个数据时代；认识大数据之后，世界不可避免地分为大数据时代、小数据时代。
随着社会不断发展的脚步，各类数据不断累积，如果说小数据时代的各类分析调研更多的是靠样本采集，那么现在，不管从数据的维度还是层次来看，数据体量的累积已经到了一个非常夯实的阶段。
在这两个时代的过渡中，人们也自然而然的从先前的样本思维转变成大数据时代需要具备的整体思维，以更好的运用大数据，或者说，抽样调查将成为过去时，对所有数据进行分析处理才是大数据时代应有的思维方式。
对于大数据的具体定义和价值，大多数人都停留在知其然而不知其所以然的阶段。
但这也并不妨碍大数据这一词汇在大众心中的高度，它代表着先进，代表着高科技，代表着不可预知但可以预见的未来世界。
麦肯锡最早提出了大数据时代的到来：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”
对于大数据的定义，权威机构们给出了不同的表述：
世界知名咨询企业Gartner给出的定义是：“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。
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。
还有一些是这样表述的，大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
”
不管是信息资产还是数据集合，这些定义无不在昭示着大数据对于人们未来社会的价值。
