流浪去流浪
大数据是IT界的行业术语，本名叫巨量数据集合。
大数据（big data），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。
在各种购物平台，用户所收到的购物产品推荐，就是运用大数据的结果。经常使用淘宝的人可能会有这种感触，前几天搜索了一款产品，后几天就会时常收到相关产品的推荐。不光是购物上，大数据还可用来为未来的形势做预估。伴随着大数据的普遍使用，未来大数据的应用已是必然趋势。
在即将到来的10到20年之间，大数据的发展趋势必定更加迅猛。
趋势一：数据的市场化
当大数据进入人们的生活，所有的数据必定成为资源，而掌握了数据的人就会拥有较好的市场。日本有学者提出“生活者”的概念，意思是，随着社会化媒体的出现，消费者不再是单方面接受信息的买方，而是将所有与生活有关的信息都放在社会化媒体上的生命体。这时，不光是产品信息，消费者的兴趣、年龄、收入、产品反馈等都会被列入商家批量生产产品所要考虑的要素之列。而面对几千、几万计的消费者，普通信息统计已经不能满足需求，这时，就需要专门的大数据处理公司，或者是公司单独设立用户数据处理中心，使用大数据技术，更加精准地把握用户需求，这将会给企业带来意想不到的回报。
趋势二：与云计算一起获得双赢
网络用户呈现出爆炸式增长，传统的信息运算技术显然已经不能满足现在庞大的用户基数了，所以在这时，拥有强大计算能力的云计算技术成为大数据技术的好伙伴。本来需要很长时间才能处理的数据，在云计算的加入之下，很快就能处理好，大大提升企业、政府和社会组织的效率。除了云计算之外，物联网等新兴的技术为大数据提供数据来源，人们可选择的数据样本越来越丰富，大数据所能得出的结论可信程度将会日益提高。
趋势三：数据处于泄露的巅峰
大数据从哪儿来的呢？自然是从不同用户中抽取而来的。它为社会运转、企业盈利带来好处，但与此同时，很多问题也出现了。用户的信息被计算机一股脑儿的抓取，在这其中，人们的隐私也暴露了。随之而来的，是伦理上、法律上对大数据的争议。很多相关争论就此展开。在运用大数据时，人们不得不更加谨慎。
趋势四：数据管理和质量成为核心竞争力
马云在演讲时就说过:“大数据时代人人有机会，必须要有独特的视角把个人的能力与大数据结合起来，才能够发挥自己的最大优势。”
当数据市场化之后，企业、组织和个人已经逐渐认识到大数据的重要性。为了能吸引用户，个性化推荐技术，根据用户信息制定的营销方案，已经为人们所青睐。但是，和技术运用相对应的，是技术的处理方式。在使用大数据时，要把握什么样的信息是重要的，什么样的是次要的。信息的管理者也需要建立数据库，利用好已经搜集到的数据，以便随时应用，在这个信息发达、创意频出的时代占领先机。
镁客网
二,大数据提供工业革命的支持，为人类工业规模升级，各种不同的工业模式即将诞生，最显著的就是“工业4.0”该概念最先由德国提出的:利用互联网数据引入生产软件和生产控制系统，意在建立高度灵活的个性化、大数字化的生产模式，即将开启全面智能化生产的时代，快速高效率的生产力，取代落后的人力生产，节省生产成本提高生产竞争力。
三、量子科技将全面为大数据提供安全保障支持，大数据带来的好处多多，同时也是存在重大安全隐患的，量子纠缠技术将进一步加密数据变得无法破解，这为数据安全模式升级到一个新的高度。
最后，我们面对大数据时代的到来，要做好积极面对，好比:头条的悟空问答平台，通过问答来不断细化人们的专业知识，再系统分析得出不同专长的“V”进行识别，我们再努力做答的同时正在为大数据提供自己的贡献。
用户70921105516
传统的数据是结构化的，如关系型数据库中的数据，以记录的形式存在。随着社交网络，Facebook，tweet， 视频，音频，以及大量的非结构化数据的盛行与海量存储，人类日益面临结构化与非结构化，半结构化数据的存储，分析，利用，分享等问题，这里的大数据就是指结构化、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的现象。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%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它
第二层面是实践，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。
第三层面是技术，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。
未来10-20年，大数据的发展趋势可能是：
2：数据的资源化
数据科学，数据研究，应该是个职业。未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
其他像大数据与人工智能，机器学习，边缘计算等等的结合。应该都是未来的发展方向。这个不一一阐述了。我只是从宏观层面探讨一下未来10-20年大数据的发展。欢迎讨论。
IT职业思考与自媒体
先说大数据，大数据，其实说白了，就是海量的数据 ，而且不是连续的，规律的，需要用特殊的方法处理后，才能发挥价值的数据就是大数据。
那为什么现在人们创业都说大数据呢？
因为互联网发展下，很多原来不能获得的数据，都可以轻松取得，原来没法记录的数据也可以被低成本记录，这些数据如何使用，进而改善我们的工作和生活，这也是大数据创业的机会。
那在未来的10年-20年内，大数据会应用在以下这些方面：
一、人工智能（AI）
其实我们现在已经进入人工智能化，人工智能已应用在无人驾驶、图像识别、语音识别。但是不管是无人驾驶，还是图像识别、语音识别，系统底层架构都是基于大数据的逻辑算法，系统必须先存储海量数据信息，比如路况信息、人脸数据、语音数据……，然后根据需求分析，编码成逻辑程序，系统执行人的想法。
二、物流网
未来将会是一个万物互联的场景，而物联网的发展离不开对大数据的高要求。而智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智能家居等都是物联网的体现，包括人工智能其实也是物联网的体现。
三、VR、AR
现在VR、AR也开始应用，目前主要是用于娱乐领域，未来，利用大数据，将可能会涉及到医疗、教育、零售等各个行业。
四、区块链
这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用现在是比特币跟其他加密货币的交易。也是未来大数据应用的一个趋势。
文：事了了candy
如果您有创业、转型相关的问题，也可以在底部留言。也可以点击右上角“关注”，查阅我们往期内容。
事了了
看了看答案区，感觉“说人话”的解释不太多，我来用通俗的语言聊几句吧，希望让大家对大数据的全貌有一个认知。
先不谈大数据本身。我们不妨回忆一下，在过去的初高中数学课上，老师经常会提到一个“公式”的概念，从加减乘数到什么等差数列的判断，我们只要掌握了相应的公式，无论题目中涉及到的数字放大多少倍，我们都能轻松解题。
正因为如此，数学考试遇到大型应用题时，我们会发现两种极端的情况：一部分人上来就拿起一打草稿纸各种演算，另一部分人则会反复审题，把自有题目和自己的公式体系做比对，发现规矩后迅速算出结果。
接下来我们可以进入正题了。如果我们把数学公式理解为计算答案的一个“杠杆”，那么大数据就是企业在商业竞争环境下计算用户的一个“杠杆”。
数学题套用公式后得到的是一个数字答案，而企业借助大数据信息，可以基于不同行为和不同目的创造出一个适合自己的“公式”。通过这个公式，企业可以知道很多现实问题，比如生产型企业今年夏天的销售旺季需要备多少货，电商平台有限的流量曝光位应该放哪个品类的商品才能让效果最大化……
当我们在说大数据时，说的是依托于海量数据形成的分析归纳能力，而不是数据本身。
可能很多互联网圈外的朋友会纠结于“多大的数据才算大”这个问题，我说一个形象点的例子。某个在A城市非常善于开连锁便利店的老板进去了陌生的B城市，他用A城市积累下来的经验迅速盘了一家店面，采用之前百试不爽的经营、采购逻辑去运营B城市的店面，结果一段时间下来却不断亏损，最终铩羽而归。
事实上，这位连锁超市老板在A城市已经风生水起，他对这里的消费习惯和趋势了如指掌，于是达到了开店就火的境界。那么，我们可以说他的经验在A城市内就是一个有足够说服力的“大数据样本”。但是到了B城市，这里的用户有着截然不同的消费习惯，于是他在A城市积累下来的“大数据”就显得不够看了，需要在这里开发新的数据样本。可见，大数据的大小不靠数据本身的实际大小界定，而是和实际测算目标之间的相对大小。
继续举一个通俗的例子：十以内的加减法，小朋友可以掰着手指头一个一个来计算，这其实是一种因果逻辑。随着课程难度增加，小朋友要开始学习背诵乘法口诀表，熟练掌握口诀表后就可以快速填写出“=”后面的答案。这其实就演变成了一种“不问因果，只问是什么”的新逻辑，而大数据赋予我们的就是一个复杂变量下的乘法口诀表，我们不再需要追溯每一个数据，就可以得到“=”后面的答案。
至于大数据在未来的应用，广义上来讲，任何一个领域都可以和大数据进行深度结合。天气预测、商业竞争、考古还原、智能投顾、搜索引擎和输入法的自动联想、电商平台的猜你喜欢功能……脑洞所到之处，都会有大数据的身影。
需要注意的是，大数据是基于已有数据和变量做出的公式，但是在充满未知和变数的系统性风险面前却非常无力。这就好比中国移动可以通过业务大数据时刻保持对中国联通、中国电信的竞争优势，却预料不到来自腾讯这个新物种的崛起和挑战，所以大数据也并非万能。
首席科技官
首先，大数据应该是一种思维方式，并不是因为它是几个G，几个T或几个P来决定的是大数据还是不是大数据，我觉得是以影响力来定义的。一个数据可能非常稀少，但是如果你挖掘得好，做的事情有影响力，那仍然是大数据。所以从这种角度来看，很多领域，可能它的信息化程度还非常低，数据量还非常少，但是对于这种行业，可能一个很简单的分析，或许一个真的懂这个行业的人做一个非常切入痛点的分析，就能解决一个很本质的问题，它的影响是大的。这是此前柳博士在大数据的讲话中提及的。
但是大数据实际上也是可持续并能可追溯的一个项目，绝不是做了一次后面便一劳永逸的事情，实际上是相当的枯燥乏味的一个项目。未来的10年20年，大数据发展的趋势是各个领域均有代表和相关的部门领导在整理好收集完善数据，这也就为未来的使用和构建模型奠定了基础和有利条件，大数据始终扮演的是连接关系和辅助作用。
深度数据挖掘
大数据字面上的意思就是海量的数据信息和高增长率、多样化的信息资产，大数据的特点有数据量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度低等。
但面对这些海量的数据信息已经无法用传统的技术来应对了。所以 “大数据”这一词的含义是由研究机构Gartner定义，是指“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。
所以说“大数据”是指对海量信息数据的优化和处理。大数据处理技术分别有数据采集、数据存取、基础构架、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等技术。
大数据在未来的10年到20年之间的发展趋势会对物联网带来很大的影响。
第一个趋势是物联网。未来不仅仅是移动手机和台式机的联网，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，这将产生海量的数据需要处理优化。
第二个趋势是智慧城市，随着物联网的发展，特别是5G网络的发展，一个产品想要管理好一个做城市，那是需要强大的信息采集能力和处理能力的。
未来的大数据只会越来越厉害，信息只会越来越多。
无线端
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。
未来10年，乃至更长的时间，应该是收集每一个人、动物、植物，总之是所有所有的生物体的运动规律，而后通过云计算，分析出对我们有用的信息，最终完成服务人类的目的。当然，绝对不能排除一些别有用心的政治家利用自己掌握的大数据用于人类战争！
南阳机器人
说到这你大概就明白大数据是个什么东西了，在这里我要说的就是大数据的广告噱头。现在大多数商家、政府都喜欢大大数据的噱头广告，然而并没什么用。数据是大但是处理起来，找到你的目标才是真，就像是你想找个对象，用大数据的说法就是，我这里有大妈大爷，小萝莉小鲜肉，多是多了，符合你的，你有多少精力去找到你要的那一个？这是大数据所面临的问题。
大数据的支撑永远是线下，比如你开了个店，需要用引流，再多的网络流量，没能给你带来一笔收入，还能起什么作用。
大数据虽然有这么多的缺点，其实也有它自身的发展趋势，我觉得未来大数据发展方向是向着精准、去伪、综合发展的，这也是互联网的发展趋势。
和弦数据
麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。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（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）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。
