大數(shù)據(jù)(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　　在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

　　對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　　大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

　　從技術上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術。

　　隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關注?！吨婆_》的分析師團隊認為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

　　大數(shù)據(jù)需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。

　　大數(shù)據(jù)-維基百科

　　大數(shù)據(jù)（英語：Big data或Megadata），或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工，在合理時間內(nèi)達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息[3][4]。在總數(shù)據(jù)量相同的情況下，與個別分析獨立的小型數(shù)據(jù)集（data set）相比，將各個小型數(shù)據(jù)集合并后進行分析可得出許多額外的信息和數(shù)據(jù)關系性，可用來察覺商業(yè)趨勢、判定研究質(zhì)量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等；這樣的用途正是大型數(shù)據(jù)集盛行的原因。

　　截至2012年，技術上可在合理時間內(nèi)分析處理的數(shù)據(jù)集大小單位為艾字節(jié)（exabytes）。在許多領域，由于數(shù)據(jù)集過度龐大，科學家經(jīng)常在分析處理上遭遇限制和阻礙；這些領域包括氣象學、基因組學[9]、神經(jīng)網(wǎng)絡體學、復雜的物理模擬，以及生物和環(huán)境研究。這樣的限制也對網(wǎng)絡搜索、金融與經(jīng)濟信息學造成影響。數(shù)據(jù)集大小增長的部分原因來自于信息持續(xù)從各種來源被廣泛收集，這些來源包括搭載感測設備的移動設備、高空感測科技（遙感）、軟件記錄、相機、麥克風、無線射頻辨識（RFID）和無線感測網(wǎng)絡。自1980年代起，現(xiàn)代科技可存儲數(shù)據(jù)的容量每40個月即增加一倍；截至2012年，全世界每天產(chǎn)生2.5艾字節(jié)（2.5×1018）的數(shù)據(jù)。

　　大數(shù)據(jù)幾乎無法使用大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)處理，而必須使用“在數(shù)十、數(shù)百甚至數(shù)千臺服務器上同時平行運行的軟件”。大數(shù)據(jù)的定義取決于持有數(shù)據(jù)組的機構之能力，以及其平常用來處理分析數(shù)據(jù)的軟件之能力?！皩δ承┙M織來說，第一次面對數(shù)百GB的數(shù)據(jù)集可能讓他們需要重新思考數(shù)據(jù)管理的選項。對于其他組織來說，數(shù)據(jù)集可能需要達到數(shù)十或數(shù)百兆字節(jié)才會對他們造成困擾?！?

　　隨著大數(shù)據(jù)被越來越多的提及，有些人驚呼大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來了，2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到，“大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟及其他領域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗和直覺。但是并不是所有人都對big data感興趣，有些人甚至認為這是商學院或咨詢公司用來嘩眾取寵的buzzword，看起來很新穎，但只是把傳統(tǒng)重新包裝，之前在學術研究或者政策決策中也有海量數(shù)據(jù)的支撐，大數(shù)據(jù)并不是一件新興事物。

　　大數(shù)據(jù)時代的來臨帶來無數(shù)的機遇，但是與此同時個人或機構的隱私權也極有可能受到?jīng)_擊，大數(shù)據(jù)包含了各種個人信息數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的隱私保護法律或政策無力解決這些新出現(xiàn)的問題。有人提出，大數(shù)據(jù)時代，個人是否擁有“被遺忘權”，被遺忘權即是否有權利要求數(shù)據(jù)商不保留自己的某些信息，大數(shù)據(jù)時代信息為某些互聯(lián)網(wǎng)巨頭所控制，但是數(shù)據(jù)商收集任何數(shù)據(jù)未必都獲得用戶的許可，其對數(shù)據(jù)的控制權不具有合法性。2014年5月13日歐盟法院就“被遺忘權”（right to be forgotten）一案作出裁定，判決Google應根據(jù)用戶請求刪除不完整的、無關緊要的、不相關的數(shù)據(jù)以保證數(shù)據(jù)不出現(xiàn)在搜索結果中。這說明在大數(shù)據(jù)時代，加強對用戶個人權利的尊重才是時勢所趨的潮流。

　　大數(shù)據(jù)的應用

大數(shù)據(jù)應用在生活中可以幫助我們獲取到有用的價值。

　　隨著大數(shù)據(jù)的應用越來越廣泛，應用的行業(yè)也越來越低，我們每日都可以看到大數(shù)據(jù)的一些新穎的應用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價值。許多組織或者個人都會受到大數(shù)據(jù)的剖析影響，但是大數(shù)據(jù)是怎樣幫助人們挖掘出有價值的信息呢?下面就讓我們一起來看看九個價值極度高的大數(shù)據(jù)的應用，這些都是大數(shù)據(jù)在剖析應用上的關鍵領域：

　　1.理解客戶、滿足客戶服務需求

　　大數(shù)據(jù)的應用現(xiàn)在在這領域是最廣為人知的。重點是怎樣應用大數(shù)據(jù)更好的了解客戶以及他們的喜好和行為。企業(yè)極度喜歡搜集社交方面的數(shù)據(jù)、瀏覽器的日志、剖析出文本和傳感器的數(shù)據(jù)，為了更加全面的了解客戶。在通常情況下，創(chuàng)建出數(shù)據(jù)模型進行預測。好比美國的著名零售商Target就是通過大數(shù)據(jù)的剖析，獲得有價值的信息，精準得預測到客戶在什么時間想要小孩。另外，通過大數(shù)據(jù)的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則更加精準的預測哪個產(chǎn)品會大賣，汽車保險行業(yè)會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

　　2.業(yè)務流程優(yōu)化

　　大數(shù)據(jù)也更多的幫助業(yè)務流程的優(yōu)化?？梢酝ㄟ^利用社交媒體數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡搜索以及天氣預告挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，其中大數(shù)據(jù)的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優(yōu)化。在這2個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數(shù)據(jù)制訂更加優(yōu)化的路線。人力資源業(yè)務也通過大數(shù)據(jù)的剖析來進行改良，這其中就包括了人才招聘的優(yōu)化。

　　3.大數(shù)據(jù)正在改善我們的生活

　　大數(shù)據(jù)不但單只是應用于企業(yè)和政府，同樣也適用我們生活當中的每個人。我們可以利用穿著的裝備(如智能手表或者智能手環(huán))生成最新的數(shù)據(jù)，這讓我們可以憑據(jù)我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。而且還利用利用大數(shù)據(jù)剖析來尋找屬于我們的愛情，大多數(shù)時間交友網(wǎng)站就是大數(shù)據(jù)應用工具來幫助需要的人匹配合適的對象。

　　4.提高醫(yī)療和研發(fā)

　　大數(shù)據(jù)剖析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內(nèi)就可以解碼整個DNA。而且讓我們可以制訂出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手表等可以形成的數(shù)據(jù)一樣，大數(shù)據(jù)同樣可以幫助病人對于病情進行更好的治療。大數(shù)據(jù)技術現(xiàn)在已經(jīng)在醫(yī)院應用監(jiān)視早產(chǎn)嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和剖析嬰兒的心跳，醫(yī)生針對嬰兒的身體可能會出現(xiàn)不適癥狀做出預測。這樣可以幫助醫(yī)生更好的救助嬰兒。

　　原文鏈接：大數(shù)據(jù)是什么意思

　　再推薦一點內(nèi)容

　　近些年來，大數(shù)據(jù)越來越火熱，但是有不少網(wǎng)友對大數(shù)據(jù)基本的概念還有些模糊。從字面上來看，大數(shù)據(jù)就是比較大的數(shù)據(jù)。那么這個“大”到底是指形狀大，還是數(shù)量大呢？同時，這個大數(shù)據(jù)是怎么來的，它到底又有什么樣的作用呢？下面我們將一一解答。

　　大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

　　進入2012年，大數(shù)據(jù)(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網(wǎng)的新聞，現(xiàn)身在國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

　　最早提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來?！?“大數(shù)據(jù)”在物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關注。

　　大數(shù)據(jù)到底是什么

　　對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。維基百科的定義，大數(shù)據(jù)是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。

　　簡單來說，大數(shù)據(jù)具有4V的特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

　　根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的《數(shù)據(jù)宇宙》報告顯示：2008年全球數(shù)量為0.5ZB，2010年為1.2ZB，人類正式進入ZB時代。更為驚人的是，2020年以前全球數(shù)據(jù)量仍將保持每年40%多的高速增長，大約每兩年就翻一倍，這與IT界的摩爾定律極為相似，姑且稱之為“大數(shù)據(jù)爆炸定律”。

　　上面內(nèi)容中提到了“ZB”的概念，那么它具體是指什么意思呢？

　　我們平常所熟知的數(shù)據(jù)的大小是“G”、"M"等，比如說，一部高清電影大約1個G左右，一首歌曲的大小為幾M。

　　1G=1024M

　　1M=1024KB

　　1B=8bit

　　bit中文名稱是位，音譯“比特”，是用以描述電腦數(shù)據(jù)量的最小單位。

　　bit 來自binary digit （二進制數(shù)字），由數(shù)學家John Wilder Tukey提出（可能是1946年提出，但有資料稱1943年就提出了）。這個術語第一次被正式使用，是在香農(nóng)著名的論文《通信的數(shù)學理論》(A Mathematical Theory of Communication)第1頁中。[1]

　　二進制數(shù)系統(tǒng)中，每個0或1就是一個位（bit）。

　　上面KB中的“B”就是字節(jié)的意思，英文為“byte”.我們電腦文檔中的漢字占兩個字節(jié)，英文字母占一個字節(jié)。路遙先生的《平凡的世界》這本書約有一百萬字，換算成字節(jié)就是兩百萬個字節(jié)，為2000000B。

　　而具體的換算方法為

　　1KB=1024B；1MB=1024KB=1024×1024B。其中1024=210。

　　1B（byte，字節(jié)）= 8 bit（見下文）；

　　1KB（Kibibyte，千字節(jié)）=1024B= 2^10 B；

　　1MB（Mebibyte，兆字節(jié)，百萬字節(jié)，簡稱“兆”）=1024KB= 2^20 B；

　　1GB（Gigabyte，吉字節(jié)，十億字節(jié)，又稱“千兆”）=1024MB= 2^30 B；

　　1TB（Terabyte，萬億字節(jié)，太字節(jié)）=1024GB= 2^40 B；

　　1PB（Petabyte，千萬億字節(jié)，拍字節(jié)）=1024TB= 2^50 B；

　　1EB（Exabyte，百億億字節(jié)，艾字節(jié)）=1024PB= 2^60 B；

　　1ZB（Zettabyte，十萬億億字節(jié)，澤字節(jié)）= 1024EB= 2^70 B；

　　1YB（Yottabyte，一億億億字節(jié)，堯字節(jié)）= 1024ZB= 2^80 B；

　　1BB（Brontobyte，一千億億億字節(jié)）= 1024YB= 2^90 B；

　　1NB（NonaByte，一百萬億億億字節(jié)） = 1024 BB = 2^100 B；

　　1DB（DoggaByte，十億億億億字節(jié)） = 1024 NB = 2^110 B；

　　從上面可知， 1ZB（Zettabyte，十萬億億字節(jié)，澤字節(jié)）= 1024EB= 2^70 B；，這個數(shù)量級實在是恐怖，可想而知大數(shù)據(jù)到底有多大。

大數(shù)據(jù)有什么用呢？

　　大數(shù)據(jù)的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數(shù)據(jù)為客戶推薦商品信息，阿里用大數(shù)據(jù)成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數(shù)據(jù)接管世界??當下，很多行業(yè)都開始增加對大數(shù)據(jù)的需求。大數(shù)據(jù)時代不僅處理著海量的數(shù)據(jù)，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底百度地圖采用LBS定位春運的可視化大數(shù)據(jù)，就引起了學界對新聞創(chuàng)新和大數(shù)據(jù)可視化的熱議。

　　就拿我們手中的智能手機來說吧，它既是一款數(shù)據(jù)采集工具，同時也是一個多媒體的數(shù)據(jù)可視化展示平臺;現(xiàn)在的新聞播報也越來越多的用到數(shù)據(jù)圖表，動態(tài)演示且立體化的呈現(xiàn)報道內(nèi)容;影視劇和電子游戲頻繁出現(xiàn)的數(shù)據(jù)可視化元素，無疑讓作品的科技與未來感更加豐滿;教育與科普方面則是數(shù)據(jù)可視化更大的應用領域，人們開始對單調(diào)保守的講述方式失去興趣，期待更加直觀、高效的信息呈現(xiàn)形式，數(shù)據(jù)可視化正好彌補了這項需求。在智能手機、平板電腦和車載電腦等平臺日漸普及的當下，新的交互手段將會成為數(shù)據(jù)可視化的趨勢。

　　數(shù)據(jù)可視化起源于1960年計算機圖形學，那時候人們使用計算機創(chuàng)建圖形圖表，可視化提取出來的數(shù)據(jù)，可以將數(shù)據(jù)的各種屬性和變量呈現(xiàn)出來。隨著計算機硬件的發(fā)展，人們創(chuàng)建更復雜規(guī)模更大的數(shù)字模型，于是乎發(fā)展了數(shù)據(jù)采集設備和數(shù)據(jù)保存設備，而此時也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創(chuàng)建這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集。隨著數(shù)據(jù)可視化平臺的拓展，應用領域的增加，表現(xiàn)形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態(tài)效果、用戶交互使用等，數(shù)據(jù)可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。