大数据释义
谢邀，在回答题主前，请允许我先发挥下九年义务教育中学到的语文能力，把”大数据“一词做下拆分释读。
大：在此处为形容词，一般指面积、体积、容量、数量、强度、力量超过一般或超过所比较的对象，与“小”相对。
数：在此处为名词，一般指表示、划分或计算出来的量。
据：在此处为名词，一般指证据，凭证。
组合起来，“大数据”这个词的意思就是：容量或数量超过所比较的对象的用来作为证据的数。
一般的，IT界通过三条性质来定义“大数据”：
容量（Volume）：因为数据量很大，单机存储数据是不可能的。我们如何跨多台机器处理数据以确保容错？
多样（Variety）：我们如何处理来自使用不同模式格式化的不同来源的数据？
快速（Velocity）：我们如何快速存储和处理新数据？
大数据3V特征
大数据应用场景
对于个人而言，我们日常的衣食住行全部与数据息息相关：
一日三餐吃什么？是面食多还是米饭多？家里存粮还能支持几天？孩子的奶粉选什么牌子好？买多少最划算？一天的生活费是多少？如果遇到经济危机存款可以支撑多久？最爱吃的店涨价了，自己是不是也需要找一个匹配相同涨幅的新工作？……
孩子到了上学的年龄，该去哪里买房子？哪些学校的升学率比较高？学区房的价格是是多少？首付需要多少？未来一段时间会不会涨，首付怎么凑全？……
每天出行哪种交通方式最便捷？哪个时段的人流量最低，乘坐最舒适？哪个时段最容易打车？……
到了换季的时间，该买什么衣服最合适？现在大家最喜欢的款式有哪些？……
我们所产生的“小数据”累计起来之后也就成了对应商家的“大数据”，他们可以从我们的行为数据中找到爆款的模式，确定营销策略、优惠策略等等。
大数据应用角色
那么，大数据使用的对象都有哪些呢？根据国内外的一些研究文献，我总结下了下面几类常用的应用场景。
大数据分析能力模型
大数据工具
俗话说得好“巧妇难为无米之炊”，我们既然已经了解了大数据的应用场景，那么该用什么工具来处理呢？下面是一些比较主流的大数据工具，包括MapReduce、Spark、Hadoop、Pig、Hive、Cassandra和Kafka等，用户可以根据自己实际的业务需求进行选择。
大数据工具
当然，随着技术的不断发展，很多企业可能现在底层使用的数据库已经转到了ClickHouse、Doris、TiDB等。不过，无论技术怎么发展，适合业务需要的才是最优的。
大数据工具图谱
首先用一个调查数据来展示大数据的“大”。在2011年的时候，全世界的数据规模已经达到了1.8ZB，这个数据可能听起来不够具象化，通俗一点的来说，它可以填满575亿个32的iPad，而这些iPad可以在中国修建两座长城。仅仅经过大约十年左右，到2020年的时候，全球的数据已经达到了40ZB。而由人类自身所创造的这些数据已经超出了人类所力所能及处理的范畴。如何管理和使用这些数据，开始成为了一个新兴的领域，大数据也就随机出现。
大数据有四个特性，第一个就是高容量，也就是说一定要“大”，至于需要大到什么程度呢，就是要以TB往上走。第二个就是多样化，是区别于以往海量数据挖掘的最主要特征。它有两层含义，一是数据来源多样化，系统数据、设备日志、传感器、文件系统等等来源。二是数据结构多样化，这是核心特征！要包含结构化数据、非结构数据（包括所谓半结构化数据）。
第三个是即时效性，基本上至少也要达到亿级数据一秒查询，做的比较好的可以达到千亿级数据一秒查询。这个特征几乎决定了传统技术架构无法满足要求，因此Hadoop架构的出现催化了大数据的发展，也是有人认为Hadoop就是大数据的原因。第四个是价值，数据一定要有价值、而后才能产生价值。就好比存商品的叫才能仓库，存垃圾的叫垃圾填满坑一样。没价值的数据就像一个垃圾填满坑，这也是为什么数据治理在大数据实施中非常重要的原因之一。
大数据说到底就是现在的大量电子数据。人类从有文字开始就有数据，但数据很难保存下来。但计算机技术快速发展，电子信息的存储越来越便宜。因此导致只要你想把数据存储起来，就有可以存储的方式。如同数码相机代替了胶片，图像信息就通过数据存储起来。现在的影像数据，声音数据、电子文档、生产控制过程、航运数据、等等，只要有需要就可以存储。你自己可以去想象这个世界每天会有多少数据产生。
就是从众多的数据里面选择有用的信息，比如你购物浏览时，系统会自动给你推荐你喜欢的东西。
大数据是一种算法推荐引擎，集数据分析、数据挖掘、用户画像、数据统计为一身，为企业提供战略导向，为社会提供数据分析的功能。
能够通过用户的行为记录，上网轨迹，历史数据，来预测用户接下来会做什么，从而提供有价值的情报。
比如体育赛事，通过某球队历史战绩以及近期表现，从业预测对手接下来的排兵布阵、战术走向。在点球预测中，通过分析某球员踢点球方向的概率分布，从而为守门员补救提供帮助。比如2006年德国世界杯，德国对阿根廷，德国队守门员在阿根廷球员罚点球前就获得了相关数据，从而做出准确扑救帮助球队晋级。
在电商购物网站，通过用户对商品的点击量，购买转化率从而分析销售导向，盈利分析，做出正确的营销策略，帮助公司获利。
在疾病大数据分析中，通过流行病比如新冠肺炎的爆发数据，从而提供预测模型，为疫情防控提供帮助。
大数据需要数据量，在未来的人类社会中将扮演越来越重要的角色。
对于程序员来说，掌握大数据分析技术很必要。数据挖掘算法等等，建模工具。笔者的文章会分享Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm、Flink、Zookeeper等技术，持续贡献。
很高兴回答这个问题，大数据我个人理解就是过去的统计加上计算机的运算而得出的一些数据，通过这些数据去分析得出一些决策这些数据的到来是通过科学的电脑分析得来的。
半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了大数据的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发展的所有领域。
大数据，英文翻译bigdata，从字面上理解就是大量数据，这个大量怎么算大？以往我们理解的数据就是Excel表格，一张工作表有500条数据可能觉得不少。但是随着网络技术的发展，数据的量在逐渐突破以往的认知，慢慢的由单位KB---MB------TB---EB等发展。如果不太好理解，你可以从一个围观角度考虑，以往手机的内存是1G都够用，现在呢？32G、64G甚至128G都不够用，这里手机内存都是你手机内产生的数据量。
很高兴能够看到和回答这个问题！
如今这个时代，大数据，云计算这些热门概念是人们茶余饭后议论的热点话题，然而很多人还是搞不清楚什么是大数据。今天，每日精彩科技将根据自己的经验回答这个问题！
什么是大数据？
半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了大数据的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发展的所有领域。
在大数据时代，生活是乐观的。你对客观世界的认识又提高了。你的决定不再依赖于主观判断。甚至在你的日常生活中，你的一个消费行为和你的一个咨询协议都融入了一个巨大的数字网络。移动互联网的浪潮正在成为一种威胁。庞大的数据包围着我们。甚至世界经济的模式也发生了巨大的变化!
很大的数据
大数据，直白得说就是把我们需要观察的对象数据化，然后把数据输入计算机，让计算机对这些大量的数据进行分析之后，给出我们一些结论。
举例：
1、比如当前的新冠疫情
利用大数据可视化技术，给我们展示了疫情地图，对疫情传播动态一目了然；
利用大数据算法分析，模拟疫情扩散，提前预防疫情的传播；
利用大数据追踪技术，找到患者的行动路线和密切接触者；
等等...
正是有了这些大数据技术，使我们的疫情防控做的更好。
2、大数据的学习体系
为了让大家更加清楚大数据是什么，再谈谈大数据职能都要具备哪些知识体系。
简单来说是学习两个板块的项目知识，一个是Java编程开发，一个是大数据开发。其中大数据开发又包含Hadoop生态圈、Spark相关技术、Python等等。
所以很多时候，大数据开发又会被片面地说为java大数据。但是它实际上是和java分开的，是个独立的知识体系。
关于大数据的理解，了解到这里基本已经很透彻了。如果你想了解更多大数据方面的知识，可以再找到资料学学看，小编这里也整理了我们学校的网课视频，私信我“大数据”即可给你链接。
什么是大数据？
随着云时代的来临，大数据（bigdata）也吸引了越来越多的关注。那么，大数据究竟是什么呢？它的定义、结构、特点是什么呢？它又能应用在哪些方面呢？相信通过这篇文章你可以对大数据有一个全新全面的认识。
一、定义
大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、特点
国际商业机器公司（简称：IBM）提出了大数据的5V特点，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
三、结构
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
四、应用
1.洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2.google流感趋势(GoogleFluTrends)利用搜关键词预测禽流感的散布。
3..统计学家内特.西尔弗(NateSilver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4..麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5.梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6.医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
通过以上几个方面说明：现在已经迎来了大数据时代。因此大数据开发成为各企业非常看重的一部分，对这方面的人才需求也逐渐增多。
就是数据很多
对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。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数据和半结构化数据，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、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。
在这个数字化世界，每个人都留下了其身影，从个人的旅行轨迹，到日常锻炼，再到娱乐活动。网络连接设备的数量越来越多，这些我们用于日常交流的设备同样也记录着关于我们的大量数据。为此有一个名称赋给了它：大数据。
安永是这样给大数据定义的：大数据是指由人、工具和机器产生的动态的、巨大的、不同的数据容量，通过新的、创新的和可扩展的技术来捕捉、管理和分析处理所收集的大量数据，以便获得与消费者、风险、利润、绩效、生产力管理和提升股东价值相关的实时商业洞见。
大数据没有一个统一的定义，但在不同的定义中有一些共同的元素，比如高速（Velocity）、容量（Volume）、多样（Variety）、真实性（Veracity）、价值（Value）。这便是大数据的“5V”：
高速：数据的生成速度极快，此过程从未停止。近实时流、本地和基于云的技术可以非常快速地处理信息。每分钟，长达数小时的视频上传到平台，平台与此同时会生成数据。可以想象，数据在数小时、数天和数年内积累的速度有多快。
容量：数据的规模，或存储的数据量的增加。数据源的增加、更高分辨率的传感器和可扩展的基础设施是数量增长的驱动因素。世界人口约70亿，绝大多数人正在使用数字设备：移动电话、台式电脑和笔记本电脑、可穿戴设备等等。这些设备都会生成、捕获和存储数据——每天大约25亿字节，这相当于1000万张蓝光DVD。
多样：数据的多样性。结构化数据在关系数据库中按照行和列的方式整整齐齐地展示，而非结构化数据不是以预定义的方式组织的，如推特、博客、图片、数字和视频等。多样性还反映了数据的不同来源，各机构内部和外部的机器、人员和流程。驱动因素包括移动技术、社交媒体、可穿戴技术、地理技术、视频等等。想想不同类型的数据：文本、图片、电影、声音、可穿戴设备的健康数据，以及来自连接到物联网的诸多不同类型的数据。
真实性：数据的质量和来源，是否与事实相符、是否准确。驱动因素包括成本和对可追溯性的需求。随着大量数据的出现，关于数字时代数据准确性的争论也愈演愈烈。这些信息是真的还是假的？80%的数据被认为是非结构化的，因此必须设计出方法来产生可靠和准确的洞见。数据须进行分类、分析和可视化。
价值：将数据转化为价值的能力和需要。价值不仅仅是利润，还可能有医疗或社会福利，以及客户、员工和个人满意度。人们花时间去理解大数据的主要原因是从中获取价值。
当今数据科学家从大数据中获取洞见，并应对这些海量数据集带来的挑战。所收集数据的规模意味着使用传统的数据分析工具是不可行的。然而，利用分布式计算能力的替代工具可以克服这个问题。诸如ApacheSpark、Hadoop及其生态系统等工具提供了跨分布式计算资源提取、加载、分析和处理数据的方法，提供了新的洞见和知识。这为企业提供了更多与客户联系的方式，并丰富了他们所提供的服务。因此，下次当你系上智能手表、解锁智能手机或记录锻炼时，请记住，你的数据正在开始一段旅程，可能会通过大数据分析走遍全球，然后回到你身边。
之前技术无法使用的数据，现在通过新技术可能可以获取有效信息的数据
通俗地讲，大数据就是指数据量很大的数据，例如亿万行或者几千个报表需要汇总这样的，一般来说处理这种数据需要工具才可以的，用EXCEL是根本处理不了的，所以我们就要用一些专门的处理工具，例如智分析就是一个很好用的大数据处理工具，就算是亿万行的数据量都不用怕，因为它是支持EXCEL连接数据库的。而且它还能制作非常好看的可视化报表，追求颜值的小伙伴们也不要错过了。
大数据是什么？就是巨量资料，指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。
简单来说，我们日常的工作生活会产生很多数据，比如逛淘宝浏览了啥，看时了解了哪方面内容，点外卖时点的是啥等等，所有这些活动都会产生一些数据。因为人口多，数据量很大，传统的数据处理软件处理不了，这样的就称之为大数据。
在日常生活中，我们能够感受得最明显的就是：哎，这款APP好像越来越懂我了，知道我想要看什么，直接就推荐给我。
因为现在大数据的应用场景广泛，专业人才的缺口较大，这也导致了就业薪资是非常可观的。如果想要进入的话，现在就可以开始学习起来了。我又整理好的大数据学习课程，如果有需要的可以私信我“大数据”自行获取。如果能够点个赞，加个关注，那就再好不过了。
大数据这个概念已经流行很久了，你可能也经常听到，但是又很难通过简短的几句话说清楚它。这里说下我的两点认识：
1、不是数据多就是大数据。大数据的概念更偏向于各种数据的综合，以前数据应用只有结构化的数据，主要就是关系数据库，比如MySQL、SQLServer等数据库中存储的数据，现在要把日志、文本、图片、视频等各种格式的数据都采集过来，然后一块分析应用。利用技术手段，综合各种数据进行统计分析，发现更多的数据价值，这才是大数据的根本要义；在大数据时代之前，也有很多企业积攒了很多的数据，但是既没有分析数据的有效技术手段，也缺乏对数据的价值意识，数据再多只是躺在那里而已，因此不是单纯的说有多少条数据就能算大数据。
2、不是大数据就能挖掘出价值。很多人对于大数据过于乐观，好像拥有了很多的数据就占据了一座金矿。对这个问题的理解分为两方面，一是不一定能从数据中挖掘出有价值的东西，虽然总能从数据中分析出一些东西，比如根据车辆行驶数据分析出油耗与车速有很大的关系，但是这个知识早已经通过其它方式获取到，这个分析结果没有什么应用价值；二是涉及到法律道德的问题有些数据不能应用，比如最近苹果发布的广告跟踪政策要求必须经过用户的同意才能跟踪用户，还有很多的数据只能做匿名分析，不能应用到具体的用户等等；数据中有很多的商业价值，但是考虑到隐私安全问题，这些商业行为是被禁止的。
所谓的大数据，就一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
数据规模大
数据流转快
数据类型多
价值密度低
大数据具有上述四大主要的特征。
我国在大数据应用技术方面已经走在美国及世界其他国家的前面，因为我们国家有先天的优势，即个体生活消费和企业生产消费庞大的基数。
在以前人口多，消耗有限的资源多，是一个国家经济发展的劣势，限制人口增长是我们国家的国策。在今天大数据时代，人口的本身就是经济发展的有利资源，我们国家14亿人口反而成为经济发展的优势。
一个国家的大数据生成与应用，与这个国家的人口多少有直接关系，这就是为什么美国、中国在大数据应用技术领域领先世界其他国家的原因。
大数据时代已经到来，我们老百姓的生活已经在不知不觉中发生变化。
比如，我们穿什么样的衣服适合自己，并且还是当下最流行的？我身体不适，肚子疼是什么原因？需要吃什么样的药？过去我们要跑商场、跑医院，才能解决问题。今天我们可以足不出户，坐在家里，刷一下手机就把问题解决了。
过去企业生产什么样产品？生产多少？卖给谁？的问题，在没有大数据之前，企业需要做市场调研，人工收集的数据有限，时效慢，分析结果与实际有差距。大数据时代只需要上网查询一下，就能够解决上述问题。
还有战争，国家之间发生争端，采用什么方式解决，协商方式、战争方式，现在通过利用大数据模拟推演一下，看哪一个结果对国家更有利，答案就出来了。
如果当年的德国希特勒有大数据应用技术，就不会贸然发动第二次世界大战了，人类就可以避免战争损失。