大數據的概念也許不同的人會有不同的理解，我自己08年開始做大數據相關的工作，那時我們覺得自己在做云計算和數據倉庫，直到2011、2012這兩年，國內大數據概念才開始興起，隨后又被炒了三年。那么，最終大數據是什么意思呢？下面就由小編為您帶來大數據是什么意思的相關介紹。

明略數據

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一、什么是大數據？

  大數據又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。“大數據”概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數據時代》中提出，指不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是采用所有數據進行分析處理。大數據有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

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

   大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

   從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據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據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

   大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

   最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

   它們按照進率1024（2的十次方）來計算：
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB

大數據

二、大數據的特征

容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道

三、大數據的意義

   有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

四、大數據的價值

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

   伴隨著云計算時代的到來，大數據(Bigdata)也越來越受到人們的關注。General分析師團隊認為，大數據(Bigdata)通常被用來描述一家公司生成的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系數據庫進行分析時會花費大量時間和金錢。大數據分析通常與云計算相關聯，因為實時的大數據集分析需要類似于MapReduce的框架來將工作分配給幾十、幾百甚至幾千臺計算機。 以上就是小編為您介紹的大數據是什么意思，希望對您有所幫助。