流浪去流浪
大數據是IT界的行業術語，本名叫巨量數據集合。
大數據（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在各種購物平臺，用戶所收到的購物產品推薦，就是運用大數據的結果。經常使用淘寶的人可能會有這種感觸，前幾天搜索了一款產品，後幾天就會時常收到相關產品的推薦。不光是購物上，大數據還可用來為未來的形勢做預估。伴隨著大數據的普遍使用，未來大數據的應用已是必然趨勢。
在即將到來的10到20年之間，大數據的發展趨勢必定更加迅猛。
趨勢一：數據的市場化
當大數據進入人們的生活，所有的數據必定成為資源，而掌握了數據的人就會擁有較好的市場。日本有學者提出“生活者”的概念，意思是，隨著社會化媒體的出現，消費者不再是單方面接受信息的買方，而是將所有與生活有關的信息都放在社會化媒體上的生命體。這時，不光是產品信息，消費者的興趣、年齡、收入、產品反饋等都會被列入商家批量生產產品所要考慮的要素之列。而面對幾千、幾萬計的消費者，普通信息統計已經不能滿足需求，這時，就需要專門的大數據處理公司，或者是公司單獨設立用戶數據處理中心，使用大數據技術，更加精準地把握用戶需求，這將會給企業帶來意想不到的回報。
趨勢二：與雲計算一起獲得雙贏
網絡用戶呈現出爆炸式增長，傳統的信息運算技術顯然已經不能滿足現在龐大的用戶基數了，所以在這時，擁有強大計算能力的雲計算技術成為大數據技術的好夥伴。本來需要很長時間才能處理的數據，在雲計算的加入之下，很快就能處理好，大大提升企業、政府和社會組織的效率。除了雲計算之外，物聯網等新興的技術為大數據提供數據來源，人們可選擇的數據樣本越來越豐富，大數據所能得出的結論可信程度將會日益提高。
趨勢三：數據處於洩露的巔峰
大數據從哪兒來的呢？自然是從不同用戶中抽取而來的。它為社會運轉、企業盈利帶來好處，但與此同時，很多問題也出現了。用戶的信息被計算機一股腦兒的抓取，在這其中，人們的隱私也暴露了。隨之而來的，是倫理上、法律上對大數據的爭議。很多相關爭論就此展開。在運用大數據時，人們不得不更加謹慎。
趨勢四：數據管理和質量成為核心競爭力
馬雲在演講時就說過:“大數據時代人人有機會，必須要有獨特的視角把個人的能力與大數據結合起來，才能夠發揮自己的最大優勢。”
當數據市場化之後，企業、組織和個人已經逐漸認識到大數據的重要性。為了能吸引用戶，個性化推薦技術，根據用戶信息制定的營銷方案，已經為人們所青睞。但是，和技術運用相對應的，是技術的處理方式。在使用大數據時，要把握什麼樣的信息是重要的，什麼樣的是次要的。信息的管理者也需要建立數據庫，利用好已經蒐集到的數據，以便隨時應用，在這個信息發達、創意頻出的時代佔領先機。
鎂客網
二,大數據提供工業革命的支持，為人類工業規模升級，各種不同的工業模式即將誕生，最顯著的就是“工業4.0”該概念最先由德國提出的:利用互聯網數據引入生產軟件和生產控制系統，意在建立高度靈活的個性化、大數字化的生產模式，即將開啟全面智能化生產的時代，快速高效率的生產力，取代落後的人力生產，節省生產成本提高生產競爭力。
三、量子科技將全面為大數據提供安全保障支持，大數據帶來的好處多多，同時也是存在重大安全隱患的，量子糾纏技術將進一步加密數據變得無法破解，這為數據安全模式升級到一個新的高度。
最後，我們面對大數據時代的到來，要做好積極面對，好比:頭條的悟空問答平臺，通過問答來不斷細化人們的專業知識，再系統分析得出不同專長的“V”進行識別，我們再努力做答的同時正在為大數據提供自己的貢獻。
用戶70921105516
傳統的數據是結構化的，如關係型數據庫中的數據，以記錄的形式存在。隨著社交網絡，Facebook，tweet， 視頻，音頻，以及大量的非結構化數據的盛行與海量存儲，人類日益面臨結構化與非結構化，半結構化數據的存儲，分析，利用，分享等問題，這裡的大數據就是指結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分的現象。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它
第二層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這裡分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
第三層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這裡分別從雲計算、分佈式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
未來10-20年，大數據的發展趨勢可能是：
2：數據的資源化
數據科學，數據研究，應該是個職業。未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
其他像大數據與人工智能，機器學習，邊緣計算等等的結合。應該都是未來的發展方向。這個不一一闡述了。我只是從宏觀層面探討一下未來10-20年大數據的發展。歡迎討論。
IT職業思考與自媒體
先說大數據，大數據，其實說白了，就是海量的數據 ，而且不是連續的，規律的，需要用特殊的方法處理後，才能發揮價值的數據就是大數據。
那為什麼現在人們創業都說大數據呢？
因為互聯網發展下，很多原來不能獲得的數據，都可以輕鬆取得，原來沒法記錄的數據也可以被低成本記錄，這些數據如何使用，進而改善我們的工作和生活，這也是大數據創業的機會。
那在未來的10年-20年內，大數據會應用在以下這些方面：
一、人工智能（AI）
其實我們現在已經進入人工智能化，人工智能已應用在無人駕駛、圖像識別、語音識別。但是不管是無人駕駛，還是圖像識別、語音識別，系統底層架構都是基於大數據的邏輯算法，系統必須先存儲海量數據信息，比如路況信息、人臉數據、語音數據……，然後根據需求分析，編碼成邏輯程序，系統執行人的想法。
二、物流網
未來將會是一個萬物互聯的場景，而物聯網的發展離不開對大數據的高要求。而智慧城市、智慧交通、智慧醫療、智能家居等都是物聯網的體現，包括人工智能其實也是物聯網的體現。
三、VR、AR
現在VR、AR也開始應用，目前主要是用於娛樂領域，未來，利用大數據，將可能會涉及到醫療、教育、零售等各個行業。
四、區塊鏈
這項技術本質是編譯碼跟加解密，可以有效加密信息。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用現在是比特幣跟其他加密貨幣的交易。也是未來大數據應用的一個趨勢。
文：事了了candy
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事了了
看了看答案區，感覺“說人話”的解釋不太多，我來用通俗的語言聊幾句吧，希望讓大家對大數據的全貌有一個認知。
先不談大數據本身。我們不妨回憶一下，在過去的初高中數學課上，老師經常會提到一個“公式”的概念，從加減乘數到什麼等差數列的判斷，我們只要掌握了相應的公式，無論題目中涉及到的數字放大多少倍，我們都能輕鬆解題。
正因為如此，數學考試遇到大型應用題時，我們會發現兩種極端的情況：一部分人上來就拿起一打草稿紙各種演算，另一部分人則會反覆審題，把自有題目和自己的公式體系做比對，發現規矩後迅速算出結果。
接下來我們可以進入正題了。如果我們把數學公式理解為計算答案的一個“槓桿”，那麼大數據就是企業在商業競爭環境下計算用戶的一個“槓桿”。
數學題套用公式後得到的是一個數字答案，而企業藉助大數據信息，可以基於不同行為和不同目的創造出一個適合自己的“公式”。通過這個公式，企業可以知道很多現實問題，比如生產型企業今年夏天的銷售旺季需要備多少貨，電商平臺有限的流量曝光位應該放哪個品類的商品才能讓效果最大化……
當我們在說大數據時，說的是依託於海量數據形成的分析歸納能力，而不是數據本身。
可能很多互聯網圈外的朋友會糾結於“多大的數據才算大”這個問題，我說一個形象點的例子。某個在A城市非常善於開連鎖便利店的老闆進去了陌生的B城市，他用A城市積累下來的經驗迅速盤了一家店面，採用之前百試不爽的經營、採購邏輯去運營B城市的店面，結果一段時間下來卻不斷虧損，最終鎩羽而歸。
事實上，這位連鎖超市老闆在A城市已經風生水起，他對這裡的消費習慣和趨勢瞭如指掌，於是達到了開店就火的境界。那麼，我們可以說他的經驗在A城市內就是一個有足夠說服力的“大數據樣本”。但是到了B城市，這裡的用戶有著截然不同的消費習慣，於是他在A城市積累下來的“大數據”就顯得不夠看了，需要在這裡開發新的數據樣本。可見，大數據的大小不靠數據本身的實際大小界定，而是和實際測算目標之間的相對大小。
繼續舉一個通俗的例子：十以內的加減法，小朋友可以掰著手指頭一個一個來計算，這其實是一種因果邏輯。隨著課程難度增加，小朋友要開始學習背誦乘法口訣表，熟練掌握口訣表後就可以快速填寫出“=”後面的答案。這其實就演變成了一種“不問因果，只問是什麼”的新邏輯，而大數據賦予我們的就是一個複雜變量下的乘法口訣表，我們不再需要追溯每一個數據，就可以得到“=”後面的答案。
至於大數據在未來的應用，廣義上來講，任何一個領域都可以和大數據進行深度結合。天氣預測、商業競爭、考古還原、智能投顧、搜索引擎和輸入法的自動聯想、電商平臺的猜你喜歡功能……腦洞所到之處，都會有大數據的身影。
需要注意的是，大數據是基於已有數據和變量做出的公式，但是在充滿未知和變數的系統性風險面前卻非常無力。這就好比中國移動可以通過業務大數據時刻保持對中國聯通、中國電信的競爭優勢，卻預料不到來自騰訊這個新物種的崛起和挑戰，所以大數據也並非萬能。
首席科技官
首先，大數據應該是一種思維方式，並不是因為它是幾個G，幾個T或幾個P來決定的是大數據還是不是大數據，我覺得是以影響力來定義的。一個數據可能非常稀少，但是如果你挖掘得好，做的事情有影響力，那仍然是大數據。所以從這種角度來看，很多領域，可能它的信息化程度還非常低，數據量還非常少，但是對於這種行業，可能一個很簡單的分析，或許一個真的懂這個行業的人做一個非常切入痛點的分析，就能解決一個很本質的問題，它的影響是大的。這是此前柳博士在大數據的講話中提及的。
但是大數據實際上也是可持續並能可追溯的一個項目，絕不是做了一次後面便一勞永逸的事情，實際上是相當的枯燥乏味的一個項目。未來的10年20年，大數據發展的趨勢是各個領域均有代表和相關的部門領導在整理好收集完善數據，這也就為未來的使用和構建模型奠定了基礎和有利條件，大數據始終扮演的是連接關係和輔助作用。
深度數據挖掘
大數據字面上的意思就是海量的數據信息和高增長率、多樣化的信息資產，大數據的特點有數據量巨大、數據類型繁多、價值密度低、處理速度低等。
但面對這些海量的數據信息已經無法用傳統的技術來應對了。所以 “大數據”這一詞的含義是由研究機構Gartner定義，是指“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
所以說“大數據”是指對海量信息數據的優化和處理。大數據處理技術分別有數據採集、數據存取、基礎構架、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等技術。
大數據在未來的10年到20年之間的發展趨勢會對物聯網帶來很大的影響。
第一個趨勢是物聯網。未來不僅僅是移動手機和臺式機的聯網，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，這將產生海量的數據需要處理優化。
第二個趨勢是智慧城市，隨著物聯網的發展，特別是5G網絡的發展，一個產品想要管理好一個做城市，那是需要強大的信息採集能力和處理能力的。
未來的大數據只會越來越厲害，信息只會越來越多。
無線端
大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
未來10年，乃至更長的時間，應該是收集每一個人、動物、植物，總之是所有所有的生物體的運動規律，而後通過雲計算，分析出對我們有用的信息，最終完成服務人類的目的。當然，絕對不能排除一些別有用心的政治家利用自己掌握的大數據用於人類戰爭！
南陽機器人
說到這你大概就明白大數據是個什麼東西了，在這裡我要說的就是大數據的廣告噱頭。現在大多數商家、政府都喜歡大大數據的噱頭廣告，然而並沒什麼用。數據是大但是處理起來，找到你的目標才是真，就像是你想找個對象，用大數據的說法就是，我這裡有大媽大爺，小蘿莉小鮮肉，多是多了，符合你的，你有多少精力去找到你要的那一個？這是大數據所面臨的問題。
大數據的支撐永遠是線下，比如你開了個店，需要用引流，再多的網絡流量，沒能給你帶來一筆收入，還能起什麼作用。
大數據雖然有這麼多的缺點，其實也有它自身的發展趨勢，我覺得未來大數據發展方向是向著精準、去偽、綜合發展的，這也是互聯網的發展趨勢。
和絃數據
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。從技術上看，大數據與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分佈式架構。它的特色在於對海量數據進行分佈式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分佈式處理、分佈式數據庫和雲存儲、虛擬化技術。隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關係型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分佈式文件系統、分佈式數據庫、雲計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
