大数据是什么意思 ？

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大数据（Big Data）是一个计算机科学术语，指的是规模庞大、类型多样、速度快速的数据集合。这些数据集合可以是结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种形式，可以来自各种不同的来源，例如传感器、社交媒体、互联网搜索、交易记录等等。这些数据的处理和分析需要用到特殊的工具和技术，如分布式存储和处理、数据挖掘、机器学习、人工智能等。

大数据的概念源于互联网和数字技术的迅猛发展，产生了越来越多的数据，这些数据可以用于解决各种问题、优化业务流程、提高生产效率、创新产品和服务等。因此，大数据已经成为了信息时代的重要资源，对于各个领域的发展和创新都有着非常重要的作用。

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大数据是一种在获取、存储、管理、分析等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。它具有大量、快速、多样、价值密度低和真实性五大特征。对于“大数据”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。

大数据的特性：

大量 (Volume)：大量体现在数据量上，大数据的采集、存储、计算的量都很大。一般PB以上的数据才能称为大数据，在实际应用中，大数据的数据量通常高达数十TB，甚至数百 PB。

快速 (Velocity)：高速是指高速接收、高速处理数据，因为数据具有一定的时效性。

多样 (Variety)：多样是指可用的数据类型众多。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、模拟信号等等。

价值(Value)：大数据的数据价值密度相对较低，我们需要以低成本创造高价值。

真实性(Veracity)：数据的质量，即保证数据的准确性和可信赖度。

大数据是指非常庞大、复杂且多样化的数据集合，这些数据可能来自于各种不同的来源，如传感器、网络、社交媒体、交易记录、文本、音频和视频等。这些数据通常以高速率生成和累积，具有高度结构化或非结构化的特点。
大数据的特点包括：数据量庞大、数据类型多样、数据处理速度快、数据质量难以保证、数据价值潜力大等。通过对大数据的处理、分析和挖掘，可以揭示数据背后的价值和信息，支持商业决策、科学研究、社会分析和公共政策等领域的发展和创新。