给你举个简单的例子，你每天接到的骚扰电话哪里来的。好好想一想
大数据是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
每个就业岗位的工作内容不一样啊。就业岗位例如：数据分析师、大数据可视化工程师、数据挖掘工程师、Hadoop开发工程师等。
1、大数据工程师。从事大数据系统实现的开发工程师，通过脚本、SQL、编程语言等方式加工处理原始收集到的大数据，使原本杂乱无章的大数据变得系统化、结构化；
2、大数据管理员。对已经沉淀的大数据进行管理和维护，使数据访问性能得到最大化，存储最优化；
3、想学大数据，还得靠系统学习，推荐北京尚学堂-百战程序员，线上学习平台，十几年了，可以一边上班一边学习，几百节课时，几个月就掌握啦，数据架构师。通过大数据平台（如Hadoop），对数据需求分析、技术架构设计、应用开发设计等进行指导和实现，该职位要求从业者精通大数据相关算法，并掌握大数据平台相关重要组件；
4、数据分析师。需要精通所在行业业务，能按照业务需求进行大数据归纳整理，并掌握基本的数据分析工具，然后对数据分析形成具有行业指导意见的分析报告；
5、商业智能分析师。和数据分析师类似，但商业智能分析师毕数据分析师更加有针对性和具体性，如：市场竞争需求的商业智能分析；某一产品发展前景的商业智能分析等。
什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用？更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答
什么是大数据？
简单理解：大数据是一门关于数据的收集和分析技术。之所以叫大数据，是因为它是从各个方面、各个维度去收集数据，所以叫大数据。大数据这门技术诞生的背景是，当代互联网时代产生了数量庞大的数据，这些数据当中有些很重要的需要找出来，依靠人工太耗时费力，所以大数据技术应运而生。大数据有什么用？
大数据技术的目的（作用）是从各类数据中发现有用的信息和规律。大数据能干嘛？利用各个渠道收集的关于目标对象的数据，就能知道目标对象是什么身份、什么性别年龄、单身还是已婚、从事什么工作、有没有负债、有没有犯罪前科、征信是否良好、有什么爱好、性格怎么样、最近在哪开过房、手机通讯录里都有谁、，，，，，总之，可以用来研究目标对象的任何信息，从中找到想要的数据和规律。
BIGDATA
大数据是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。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。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”。
大数据应用主要体现：
（1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。萊垍頭條
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。
（2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。
（3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。
在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。
在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。
在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
（4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
大数据就是信息量大，从中可以淘金，但是难度大。
想了解大数据，必须先从它的这五个特点开始。
1.海量的数据量
容量仅仅是界定大数据定义的关键要素之一，而对于大数据的定义至少有三个方面的重要要素。容量服务器数据恢复、许多不同的数据和文件类型、对于管理和更深入的分析数据。数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据，传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分，这点必须清楚。当前，从大数据的数据源的角度来看，它主要集中在互联网，物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。
2.数据分析类型繁多
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
3.数据价值密度
虽然数据量大，数据价值密度低是大数据的第2个重要特征。传统数据基本都是结构化数据，每个字段都是有用的，价值密度非常高。大数据时代，越来越多数据都是半结构化和非结构化数据，比如网站访问日志，里面大量内容都是没价值的，真正有价值的比较少，虽然数据量比以前大了N倍，但价值密度确实低了很多。
如果有海量的结构化数据，需要大数据技术才能处理得了，当然也可以称之为大数据，但价值密度并不低。举个例子，银联、VISA等清算组织有海量的交易数据，不仅数据量大，而且很有价值。
4.数据处理速度快
通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者增长率是可控的，但是在大数据时代，数据增长率已经大大超过了传统数据，处理能力已经超过自身的极限。数据增长是一个相对的概念。与消费互联网相比，工业互联网带来的数据增长可能更加客观，因此工业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间。
5.数据的可靠性
它指在数据的生命周期内，所有数据都是完全的、一致的和准确的程度。保证数据的完整性意味着以准确的、真实的、完全地代表着实际发生的方式收集、记录、报告和保存数据和信息。大数据时代带来的一个重要副作用是，很难区分真假数据，这也是当前大数据技术必须重点解决的问题之一。从当前大型Internet平台采用的方法来看，它通常是技术和管理的结合。
讲一个关于大数据的段子，应该会有通俗的认识理解～
某必胜客店的电话铃响了，客服人员拿起电话。
客服：必胜客。您好，请问有什么需要我为您服务？
顾客：你好，我想要一份……
客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。
顾客：16846146***。
客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号12楼1205室，您家电话是2646****，您公司电话是4666****，您的手机是1391234****。请问您想用哪一个电话付费？
顾客：你为什么知道我所有的电话号码？
客服：陈先生，因为我们联机到CRM系统。
顾客：我想要一个海鲜比萨……
客服：陈先生，海鲜比萨不适合您。
顾客：为什么？
客服：根据您的医疗记录，你的血压和胆固醇都偏高。
顾客：那你们有什么可以推荐的？
客服：您可以试试我们的低脂健康比萨。
顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？
客服：您上星期一在国家图书馆借了一本《低脂健康食谱》。
顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？
客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。
顾客：那可以刷卡吗？
客服：陈先生，对不起。请您付现款，因为您的信用卡已经刷爆了，您现在还欠银行4807元，而且还不包括房贷利息。
顾客：那我先去附近的提款机提款。
客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。
顾客：算了，你们直接把比萨送我家吧，家里有现金。你们多久会送到？
客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。
顾客：为什么？
客服：根据我们CRM全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录。您登记有一辆车号为SB-748的摩托车，而目前您正在解放路东段华联商场右侧骑着这辆摩托车。
顾客:当即晕倒......
什么是大~数据？很显然就是很大很大的数据呀，那很大又是多大呢？很大就是海量的信息！它不论用途，不论方向，就是简单地信息收集，参数收集，所有这些汇总起来就是大数据。大数据，不是随机样本，而是所有数据！
大数据bigdata国标定义：
支持一个或多个应用领域，按概念结构组织的数据集合，其概念结构描述这些数据的特征及其对
应实体间的联系。具有数量巨大、种类多样、流动速度快、特征多变等特征，并且难以用传统数据体
系结构和数据处理技术进行有效组织、存储、计算、分析和管理的数据集。
[来源：/T35274-2017，定义3.1]
1、基础概念
大数据是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。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。
2、特点分析
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
3、发展过程
Google在2004年前后发表的三篇论文，分别是文件系统GFS、计算框架MapReduce、NoSQL数据库系统BigTable。海量数据文件，分析计算，并存储，确立了大数据的基本原理和思路。
天才程序员DougCutting，也是Lucene、Nutch项目发起人。根据Google论文原理初步实现类似GFS和MapReduce的功能，后来发展成为大名鼎鼎的Hadoop。
再后来，Hadoop经过高速的发展，已经形成一个生态体系，基于Hadoop之上，有实时计算，离线计算，NoSQL存储，数据分析，机器学习等一系列内容。
从这一系列事情发展看技术规律：Google业务实践中创造性的提出论文作为基础，业务的成长和需求，迫使技术不断更新换代。所以业务是技术不断发展的关键。
在这炎炎夏日里很高兴为大家解答这个问题，让我们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
以下我为大家分享，我个人对这个问题的看法与想法，希望我的分享能给大家带来帮助，也希望大家能够喜欢我的分享。
我认为大数据是一个术语，它描述了大量的数据，无论是结构化的还是非结构化的。数据的量不是关键，关键是怎样组织和利用好这些数据。大数据可以用来进行前瞻性的分析，为更好的决策和战略性的决策做铺垫。
现在我们常说的大数据是一个行业或者一个领域内的数据集合，是一个及其庞大而复杂的体系。同样处理或应用这些数据的技术也多种多样，在此我说一下目前我所在的大数据解决方案的行业。
目前，提供大数据解决方案的做法就是整合各类原有IT系统，打通各系统之间的联系，打破信息孤岛，使信息能够自由流通和使用，涉及云计算、物联网和超脑计算。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的大数据不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。
大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
为什么要给你解释？
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，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。
大锅饭
数据就是信息，大数据的逻辑就是汇集足够多的信息，加以梳理分析，以便于做出准确判断，再设计匹配的商业化方案，以达到商业目的。
再通俗点，就是一个信息收集分析的工具而已。
就是你经常网上买东西，一个不经常买东西，打开一个平台，你俩看到的推荐页面不一样，同一商品，他的价格可能比你的要便宜
我理解大数据就是可以用数字表示的所有的事，包括你认为有用的没用的，通通扔给电脑，通过指定的算法来调用其中相关数据，从而得出你需要的结果。
大数据是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。