在花丛中打野
当前大数据技术体系已经趋于成熟，目前正处在落地应用的初期，相信未来大数据技术将有广阔的发展空间，大数据相关领域也会释放出大量的就业岗位。随着产业互联网的发展，大数据作为核心技术之一必然会为企业赋能做出重要的贡献。
早期在谈到大数据往往都是从大数据的四大特征开始谈起，比如数据量大、结构多样性、速度快、价值密度低等等。随着大数据的发展，大数据概念目前被赋予了更多的含义，一个以数据为核心的生态体系逐渐被建立了起来，其中包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用。
大数据不仅对于广大的科技工作者来说具有重要的意义，非IT领域的职场人也应该对大数据有一个系统的认知，因为大数据未来将对整个传统行业形成一定的影响。要想理解大数据，可以从以下几个方面入手：
第一：大数据的来源。要想了解大数据，首先就要从数据的采集环节开始，也就是大数据是怎么产生的。当前，大数据的采集渠道主要有三个，分别是物联网、互联网系统（Web系统、App等）和传统信息系统（ERP等），其中物联网是数据的主要来源，占到了数据量的百分之九十。
第二：大数据的价值。了解大数据的价值是认知大数据技术体系的关键，而大数据的价值就是围绕数据价值化展开的。当前，数据价值化主要以数据分析来完成，数据分析包括统计学分析方式和机器学习的分析方式。
第三：大数据的应用场景。大数据要想完成落地应用，一个核心在于要了解大数据的应用场景，大数据的应用场景非常广泛，简单的说，有数据的地方就有大数据的应用场景。大数据的应用通常以业务为基础进行展开，通过大数据完成决策的制定是当前场景大数据分析的重要目的之一。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
IT人刘俊明
您好！我是 数据僧！以下是我的理解，不对之处还望多多指教！
“大数据”中的就包含了两层含义。
何为大？
第一层 大，是指数据很多，量很大。
近年来，随着互联网和智能硬件的快速普及，数据以爆炸方式增长。全球数据总量增长率将维持在50%左右；到2020 年，全球的数据总量将达到40ZB。
第二层 大，是指数据的相互关系更加复杂，多样，有连续性
随着智能手机的普及，网络的发展3G/4G/5G，人与人的连结，人与物的连结，物与物的连结 变得越来越容易。随之产生的数据，也更加复杂。
截至2016 年，我国手机网民数量已近7.0亿，占整体网民数量的95.1%。
2016 年中国移动互联网用户每日在线时长超过2,500百万小时，同比增长率超过30%。手机网民持续增长，使得大数据采集群体更加广泛；移动端使用时长增加，信息采集更加丰富连贯；场景化特征为大数据发展带来新契机。
何为数据？
人类在互联网上产生的所有数据，基本衣、食、住、行；以及其它各种负责的商业活动等等，最终在计算机留下的只有0，1。
这些0，1 却包含着很多的关联性。仅仅通过传统的计算机处理手段，已经无法做到及时发现，及时更新，及时下结论。所以围绕着大数据 产生了相关的技术，挖掘手段，应用场景，更加方便帮助人们生活、工作。
在另外一个层面讲 大数据值得是围绕着大数据的整个数据处理产业。
目前全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，分别占据 33.0%、14.7%、17.2%、15.2% 和 7.1% 的市场份额。
以上就是我对大数据的理解，欢迎来找 数据僧 一起探讨大数据相关的问题。
数据僧
大数据时代，大数据什么意思?~大数据就是大数额的存在数目。
当今物欲横流时代，速率高，工程大，生意做大，投资大，结婚彩礼高，买房成本高，暴富，亏损多。所以一说就是大数据。
大数据给人带来喜上眉梢，事业成功，风光得体，欢欣鼓舞，热泪盈眶。一身荣耀，创造奇迹，为国争光，豪情满怀，充满信心。
大数据同时也带来诸多弊处，男多女少大数据拉大，剩男剩女大数据，结婚彩礼聘金大数据。贫富两极分化拉大数据。肤浅审视投资亏损大数据，银行赤字大数据。让人头疼，忧心重重，痛苦不堪，思想负担大，大数据成为累赘，背负不起，生不如死，可以说弊贬大数据是罪大恶极刽子手。
不管是利弊大数据。
好的大数据，要再接再厉，不骄不躁，一鼓作气，向前发展，力爭人生最高速率，体现人生价值。
坏的大数据，要吸取教训，失败是成功之本。要输得从容，能否跌倒再爬起来是另回事，但却不能堕落消沉，要力揽狂澜，尽量挽救损失，期待东山再起。才不辜负众亲朋好友的期望，对家人对自已，乃至国家集体也是个责仼与负责。
14说4
首先大数据是有什么类型或者特点呢
第一个是：种类多，什么结构化，非结构化的数据都有
第二个是：量多，现在是信息过载的时代，你浏览一下网页，点击一个鼠标都会产生一个轨迹数数据
第三个是：速度快，每一秒都产生巨大的数量
基于上面几个特点，而当前处理数据的主要是关系型数据库如SQL Mysql等，非关系型有包括有MongoDB等。而大数据的出现是为了解决这些技术无法处理的问题包括：
我用表格列出如下：
1) 数据集成能力：提供从关系型数据库、文本文件与分布式文件系统的双向导入导出能力，并能够进行定时调度；
2) 分布式存储能力：基于分布式文件系统，提供分布式数据仓库和分布式数据库能力，为海量数据存储提供基础；
3) 分布式缓存能力：为MapReduce、Spark等各种计算框架提供缓存，进一步提升数据处理效率；
4) 分布式计算能力：提供离线计算、流计算、交互式查询、机器学习等常见的计算场景。
5) 管理监控能力：提供作业调度、数据管理、运维监控等能力；
6) 数据开放能力：为上层数据应用提供统一数据访问API；
通过上述的大数据平台，为各个对象，各个行业，从海量的数据中找到需求者需要的数据，为他们提供有有价值的数据用于决策等
起个响亮名字8
大数据之所以能变大就是因为在传统的结构性数据（如Excel数据库）之外，又增添了大量的半结构性和非结构性数据，例如文字、图片、语音、视频等，这些数据在互联网时代已远远超过结构性数据的规模。
当下，大数据处理工具已基本完善，从数据的收集、记录、清洗、提取转化和载入（ETL）、解析、挖掘和检测报告等全流程的工具都可以实现商业化应用，解决具体行业问题。例如 银行和电信网络产生的大量交易和分析数据，若能充分利用，将对企业的日常决策带来效用的提升；特别是一些基于物联网的大数据平台，它们可以实时对数据进行收集和解析，这极大地提升了企业运营的透明度，对风险管理和业绩改善提供了有力支持。
山东思脉特奇企业管理咨询有限公司（SMCTS）认为上述的大数据仓库和基本工具，为高端新兴科技 如人工智能的发展奠定了基础。例如深度学习功能的实现，机器人需要接受大量“数据知识”的培养，这样一个机器新生儿才能迅速成长起来、甚至在某一领域超过人类智慧。
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我给你举一个例子吧。
我喜欢淘宝，几乎能在天猫上买的东西，我都不会去实体店买了，贵而且我还要自己拎回来，太累了。
在天猫更新版本以后，我发现界面也变化了。比如，我今天想买个粉底，我搜索了很多粉底的信息，下一次，我再打开时候，所有的产品推荐都会是各类的粉底。并且，在搜索结果中会按照我查看的频率进行排序，比如我搜了好几遍粉底，每次都打开玛丽黛佳的产品链接查看，那么第一次玛丽黛佳排在下面，再几次就直接到第一个了。
各种产品分类板块也会根据我的查询和浏览记录进行设置，比如服装类我这两天看的only的，那么服装这个板块显示的图标就是only的品牌，其他各类品牌活动也是如此。
大数据会对我们在网络中的轨迹及习惯进行分析，然后再推送给我们分析出的适合我们的内容。当然了，微博微信人肉也是大数据的结果。
君莫思量我
大数据是近几年来的热门词汇，大数据于各行各业中的应用已经十分广泛。如果把数据比作地球上的水，单个数据就是一滴水，大数据就象地球上的海洋，它足够大，水滴足够多，多到用人工数不清楚，但总的来说，可以通过一定的方式估计海洋中水滴的总量。
大数据，又名海量数据资料，指涉及的数据资料信息量巨大，大到在合理的时间内无法通过人脑甚至市面上一般的主流工具软件，达到获取、管理、处理、并最终整理成能够帮助企业经营管理决策的数据信息。
大数据的特点：数据量大、种类多、 要求实时性强、所蕴含的价值大。大数据存在于在各行各业中，但正因为大数据的特点，我们需要收集、处理，加以分析、归纳以能总结出其更深层次的意义。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
北大青鸟上海号
数据本身是中性的既不好也不坏，数据古已有之，古人“结绳记事”，“结”是数据，绳子是存储。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。伦敦1854年发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。一位医师用标点地图的方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系，发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高，借此找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。可以说数据推动了人类的进步。
从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。
大数据的价值
循大数据治国，更有效：大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型；
大数据驱动的运营：组织战略将从业务驱动转向数据驱动；
行为数据分析：各种经济活动行为记录的大数据，才是真正的“石油”，才有冶炼价值；
大数据与健康：如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的；
交叉验证：大数据的特征之一是多样性，不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证；
大数据下的科研范式：数据密集型科学，再现真实的历史场景。
大家之所以对大数据感到恐惧一是不了解，二是大数据现在处在发展的初期，还没有形成完善的数据治理体系，必然存在许多问题。我们努力的方向决定着其属性的发展。我们应该尽量消减其负面影响，让大数据发挥其正面作用，从而更好地为人类服务。从长远来看，即便在当前付出一些高昂的成本，也是非常有必要的。
吕氏讲堂
人民数据peopledata
我们可以先看一下数据的历史，为何现在“大数据”如此火爆？
1、上古时代，那时候人们之间的交流还是基于“口口相传”，顶多就是结绳计数；数据很少。
2、“仓颉造字”，文字开始进行记录下来。但是主要记录到墙上，青铜器上，锦书，竹子上等，记录数据很花费体力和时间，因此并不是太多；
3、而造纸术和活字印刷术，第一次实现了数据的质的飞越。一年产生的数据可能是以前所有的数据。
4、随着互联网的出现，很多文字，图片和视频都被信息化，这时候引起了数据的第二次爆发。更重要的是这些数据可以进行处理，但是数据是中心化的。
5、随着BBS，天涯，博客，微信，自媒体，抖音等新兴事物的出现，人人都成为数据的生产者，并被记录。这也引起了数据的第三次爆发。（人与人的链接）
6、随着“万物互联”概念的提出，物联网而兴起，他们可以每时每刻进行数据产生，直接引起了数据的第四次大爆发。包括设备采集数据，跑步数据，心跳数据，天气数据等等。（人与物，物与物）
可以说每天数据的产生量是以前的2倍。如此多的数据如何处理，这就引起了大数据技术概念。
大数据就是讲这些海量的数据进行有结构的处理，并能从中得到有价值的信息，影响我们的决策。
