什么是大数据，大数据时代如何理解

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。下面来介绍一下什么是大数据时代以及其的理解。

大数据的定义

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据的特点

数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据时代的影响

越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。

大数据的意义和前景

大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切将会展现在大家面前。

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现在是大数据时代，什么叫大数据

大数据是由消费者的生活，消费习惯，消费能力，爱好，职业、年龄、婚姻、什么时候在做做什么，喜欢去哪里，等，无数的人的信息构成，这些数据对于个人没啥用，但是对企业，对政府就有用了，比如说：你是一家企业，你现在想要开发一款产品，想要通过这款产品盈利，但是问题来了，第一这款产品是不是消费者所喜欢的，第二，哪些消费者能买得起愿意买，第三，你的利润有多少，根据大数据可以分析出，不同消费人群的购买能力，为不同人数开发出其所能消费得起的产品，通过大数据也可以分析出来，这类产品在市场上的接受程度，消费者更喜欢产品有哪些功能，哪些功能最实用，等等，记录下消费者的信息越多，越能深度的分析出用户的需求从而可以根据用户的需求定制产品功能价格等，这些数据就是大数据，在过去要开发一款产品，企业会到市场上做调研，调研所获得的信息就是数据，企业通过这些数据样本，制定产品功能价格等，那这些数据在哪里呢？通常会被互联网公司及各种手机应用收集，只要你使用了他们的网站和手机应用，你在网站和手机应用上产生的消费，分享，评价等等各种行为都会被记录下来，当然你不用担心，这些数据不会对你构成危险，你只是在为大数据添砖添瓦，这个数据也只有大型些互联网公司拥有，自从产生了文字就产生了数据，历史文献所记录的文字信息图片等内容也是数据，数据只是网络用语（因为将文字信息图片等存储到计算e799bee5baa6e78988e69d8331333365646362机中，这些信息在计算机中就被称为数据），在没有互联网时他也是存在的，并非是互联网时代的产物，“大"就是形容很多，所以当这些信息达到数以万计时就被称为大数据，以上只是个人的理解，希望对你有用，打字很辛苦，请点赞给于支持！谢谢！

大数据时代是什么意思？大数据是在什么背景下提出的？

大数据时代：

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景：

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场*，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

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大数据影响

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们e68a84e799bee5baa6e79fa5e9819331333431356663，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。

发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 

截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 

每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。

这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。

科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。 

大数据的精髓

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的*，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为*);

B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;

C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

参考资料来源：百度百科-大数据时代

现在总说大数据时代，到底是什么意思，指的是什么。对我们的生活会有多大影响，详解

大数copy据可以简单理解为：

"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。简单的说就是超级存储，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。

进一步简单的说，大数据基本要具备以下三点：

1）有海量的数据；

2）有对海量数据zhidao进行挖掘的需求；

3）有对海量数据进行挖掘的技术和工具（比如常见的有hadoop、spark等）。

用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

如何看待大数据时代的到来

大数据虽好，但有人担心隐私泄露、社会变得不真实，甚至担心智商呈现下降的趋势。对此，维克托认为，需通过社会监管，通过安全的工具和措施来确保大数据的未来更明亮。

大数据时代和传统数据有什么区别

说到数据分析，其实随着大数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合中的关键技术，以及核心引擎。各行各业都在马不停蹄、轰轰烈烈地迈入了大数据时代。传统行业与互联网行业的界限开始发展交集和互补、渗透，传统的制造业再也不是闷头生产+再销售的模式，而是更多地聆听市场的声音，市场需要什么，消费终端就会相对应的给予其更多的多样化、个性化。

目前来看，两者的主要区别还处在以下几点：

一: 结构化数据和非结构化数据

传统行业更多的是结构化数据, 即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据,像以应用oracle、Sql Server等数据库的制造型企业的ERP系统。而互联网行业更多的是非结构化数据，就是不能以二维形态描述的，例如所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等，像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等具体应用。

二：数据的体量

互联网行业海量的数据，由于互联网行业的特点，每时每刻都会产生海量的数据，它的数据往往是PB级的，1个PB有多大呢？它相当于2的50次方个字节。如果你对此没有概念，那么简单来说，《史记》约有52万多汉字，1个PB能够存储至少10亿部《史记》，以百度、腾讯、阿里为代表的企业。传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。

三：看待数据的方式及数据分析目的不同

互联网行业会对这些海量的数据做数据分析，挖掘，无论是过去的数据还是即时的数据，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性，比如每逢“双十一”，“剁手党”都面临痛苦的抉择：打折的商品实在太多，买什么才好呢？最终一不小心，信用卡刷爆，买了一大堆自己不需要的商品，只得含泪吃半年的“康师傅”…

谷歌公司每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，经过多年数据的累计，谷歌公司建立了“咳嗽”，“发热”等搜索关键字与流感地区的联系，于是在2009年谷歌成功地在美国预测了冬季流感的传播，并且精确到地区和州等等。而传统行业则不会过多去关注过去的数据，一般月底会盘点，出一些财务的数据分析报表，历史的数据会存放于备份库里，有问题才会去查找。

四：数据查找的效率及安全性

互联网行业往往存储着用户的个人行为信息，他要求保证绝对的安全或者准确性，比如12306，每到年底，面临数亿人迁徙的购票压力，在临近春节购票高峰峰值的时候，它的要求绝对是用户打开网页的速度可以慢一点没关系，但是要保证用户购票信息的绝对安全。如果用户付款购买了一张高铁动车票，你那边没收到钱款，那面对着上亿人的购票钱款，这个绝对是要出大问题的。

而传统行业没有那么大的数据量和访问量，往往解决好并发，死锁等等问题，保证系统的高可靠性和稳定性，偶尔也会发生丢失一条采购记录或者生产记录的问题，由于一般用户都会除了系统录入以外，还会纸质的记录，那么这个也是可以被容忍的

五：大数据技7a686964616fe59b9ee7ad9431333431373264术快速获取有价值的信息

基于以上互联网行业的特点，当数据量不断增大时，也随之带来了一系列的问题。

比如假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果;然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。

由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。简单来说，大数据需要Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+HBase（数据库）+MapReduce（数据处理）+……Others这样的分布式存储，分布式处理大数据架构，而不仅仅是传统的磁盘阵列数据存储处理方式。

互联网极大地改变了人们的生活，大量、高速、多变的信息每天都围绕在人们身边，我们需要更好的处理方式，去应对这种随时随地的变化。大数据技术将深远地改变互联网世界，改变整个生产生活的方式。随着技术的发展，大数据分析正在变得越来越容易，成本也越来越低，而且相比以前能更容易加速对业务的理解，越来越多的人开始进入大数据与数据分析行列，准备在这里干出自己的一番事业。