新生科技，我不太懂，只能推测，不定正确。您邀大数据，必原小数根，个人认为，不外人维想通过有效数字，把能看到；可推算出的天地物人事业运行规律；不同东西；各类产品等，通过网络系统进行运算，数字必然有小或大，是大数据，一般手工难已算出而已。仅供参考，我谢邀答。
大数据时代下，企业的核心竞争力除了传统的劳动、技术之外，数据已经成为了核心的驱动力。随着新一代信息技术的发展，以往线性的从“消费者洞察、产品研发、采购、生产、营销”模式被打破，更新是各个环节的串行，使消费者的需求可以实时反馈，营销可以更加精准。比如，在正式开展市场测试前，使用虚拟仿真技术，提前让客户感知产品、体验产品，从而及时获取客户的反馈、需求，对产品进行调整，优化市场营销方案。这既是提升了客户的体验感，也是降低了企业的销售成本。
随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Bigdata)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。
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。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式著云台
例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍。
FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
大数据时代感觉很超前，其实人类生活就这几样，工作，种地，学习，吃饭，穿衣，住房，教育，生孩养孩，生病看病，出行旅游，k歌，富人穷人都在为这些忙碌。
大数据其实是对某一类数据的特指，按照目前行业特点以及业务场景特点来说，在某些业务场景下需要大规模的数据进行运算，从而获取推测结果或者预测值，而这些大规模的数据就是原材料，而这些大规模的数据，其实是一个动态收集、动态分类、动态分析的过程。
就是你所吸引的任何优势那个力量
在这个力量里有多少人会买单
这就是大数据
记住这就是交易
这就是财富
我进入数据行业多年，亲眼见证了当下大数据时代的到来，和以前的数据可能有很大的区别。
在以前，我们理解的数据可能是比如教育行业：学生的成绩，银行：大家的存款数据，各行各业都有自己的具体的数据信息。
在当下，我们的数据已经丰富到你无法想象，你的头像照片、你说过的每一句话，在QQ或者微信里面讲的每一句话，每一笔超市的消费都是数据，总的来说可以认为图像、语音、文字等生活中无处不在的变化都可以作为数据。
因此、所谓大数据是因为无处不在和时刻变化的数据在成指数的增长，数据量级大到我们无法进行及时的处理和分析，甚至有时候我们的服务器无法及时的进行处理和存储起来，导致我们不得不做一些取舍，很多我们自己认为暂时没有价值的数据都没有进行存储或者进行了删除。这也是迫不得已。
大数据之所以称为大数据，还有一个原因，是因为在这个巨大数据的海洋里面，我们可以萃取出非常多元化有价值的信息，可以帮助我们改变我们的生活，只有足够大的数据才能帮我们找到我们生活中的规律，帮我们更好的生活，比如，我们的城市智惠交通，只有足够的我们城市所有历史的交通数据，才能有更加智惠的交通规则帮助我们缓解我们的交通拥堵情况。
理解大数据，不如说成理解大数据的构成和大数据用途。
大数据是由一个个数据对象构成的，数据对象的内容，是可以在具体场景中实现经济价值或其它管理价值。使数据对象之间的关系智能化，就是大数据发展的目标。智能化数据对象关系以后，数据对象就可以智能匹配到相关联的场景需求中，从而可以解决数据或信息需求，实现数据改变世界的作用。
大数据的用途，本人认为大数据主要的用途是在公共服务领域，可能有的人会疑惑，商务消费的大数据不更重要吗？商业的大数据，是必须建立在公共服务发展的一定程度上！如果国家是封建主义，为封建皇权服务，那所有的公共服务便谈不上为人民服务！没有公共服务依托和人民主动信任，人民的数据怎么会持续准确的提交给大数据系统，也就是说数据准确性和实用性便基本等于无。
大数据时代就是用数据说话，利用数据表达的数据化时代。
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。
大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
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，，而大数据时代的来临，会将数据形成一个比较明确的网络展现在我们面前，提高工作效率
目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。
大数据不是数据多少，而是“智慧”
数据是死的，而大数据是活的，大数据=数据+思考分析+自主决策判断+输出执行命令
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。
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。
我是从业市场调查和数据资讯的，就从这两个方面来说几句吧。
大数据时代，“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，当数据的处理技术发生翻天覆地的变化时，我们的思维也在变革。数据能够让市场调研结果更加具体化，更加精确，使之场景营销变得更加精准。
活动营销是现今较受商家青睐的广告营销模式，但在移动大数据时代，没有量化的效果体现，活动营销可能会成为一时的热度，究竟结合怎样的科技手段，才能让广告的效果清晰可见？而赛立信推出的Databox可以提供活动营销效果评估，它可以打通线下搜集与线上人群属性数据，集成DataBox的数据库，通过大数据库，精准的描绘用户画像，把受众的所有情况都通过数据来显化出来，这便是大数据的一大魅力。
现在，所谓的从事大数据工作就是利用一些数据处理框架比如开源的ApacheHadoop等，对收集到的海量数据进行处理，并得到自己想要的结果的一种技术。
我懂得就这点，详细的您可以多看看相关资料。
大数据时代，可以说就是大压力时代！
大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
当前全球正稳步迈向数字化、智慧化世界。2021年12月，《“十四五”国家信息化规划》明确提出，“十四五”时期，信息化进入加快数字化发展、建设数字中国新阶段。数据作为新型生产要素，成为让物理世界和数字世界灵魂互通的桥梁。
我搞数据建模大体有两个阶段。
第一个阶段是90年代初读研究生的时候。那个时候算法都是自己搞的。那个时候用C或者FORTRAN自己编算法。所谓的研究，就是不停地根据结果改模型、改算法。有的时候算一次几十分钟，出来不满意再改。几乎每次改都要重新编码。无效的劳动时间很多。
第二个阶段就是到宝钢工作的时候。那时，宝钢引进了一个叫做SAS的分析软件，做起来就方便多了、无效劳动时间很短。
开始的时候有两点不爽：数据量大到一定程度的时候就非常慢，每次分析要等几十秒才能出结果。有时候，要把一个数据集分成几个、分几次来做。这样就比较耽误时间了，仍然有时间的浪费。
这个项目我先后做了12年，后来换过几次计算机，问题就好多了。后来做的时候，几乎是按下按钮就出结果；然后马上再做另外一个分析、进行对比。计算机已经不再耽误我的时间了。
有一次公司查贯标，要求我把分析过程记录下来。我说这很难做到：因为每天要做几百次的分析，很多结果就是看一眼就丢。如果要记录下来，就要把太多的时间用于记录。而且，这么多的分析结果，以后也不会有人看。无效劳动太多。所以，最后只能是把那些觉得特别有意思的结果和过程记下来。
现在回想起来，如果用90年代的做法，这个项目可能结束不了：按那个时候的条件，效率至少会低5倍。我不可能华60年时间完成一个项目吧？而且，90年代初的计算机内存只有640K，而我在宝钢的很多数据文件在10M以上，90年代的计算机根本就玩不转。
所以，计算机性能提高了以后，很多做不成的事情可以做成了。
昨天和两个学生通电话。谈到大数据的时候，我谈到一个观点：对数据分析师来说，大数据时代，是不必关心“数据大了怎么办”了的时代。在这个时代，你可以把全部精力用在如何分析数据上了。过去的数据分析师需要知道更多的IT知识。比如，用IBMPC机的时候，你要知道数据超过64K以后怎么办。现在就不用知道这些了。
当然，“数据大了怎么办”也是一个问题，但这是平台的问题、是IT技术人员的问题，别人可以帮你去处理，而不是数据分析师的问题。在大数据时代，数据分析师和IT技术人员实现了更好的分工。数据分析师可以专注于对业务的理解、对数据特性的理解、对数据分析技巧的理解。
总之，对数据分析师来说，“大数据”是条件、而不是技术约束。在这个时代，更应该把自己的专业搞好。