大數據
關於大數據，目前業界並沒有統一定義，只有幾個比較一致的觀點。
一個觀點是來自高德·納諮詢公司梅爾夫·阿德里安的描述：大數據是超出了常用硬件環境和軟件工具，在可接受時間內為用戶收集、管理和處理數據的能力，講的是一種能力。
另一個觀點，則是來自麥肯錫全球數據分析研究所的一篇論文，其中談到：大數據是指大小超出了典型數據庫軟件工具收集、存儲、管理和分析能力的數據集，講的是數據的集合。那麼，該如何理解大數據？
總的來說，大數據是指用來描述那些數量龐大到無法用人工，甚至用簡單的計算機軟件進行處理的海量數據。隨著計算機和現代檢測技術的發展，獲取數據變得越來越容易。
再來了解幾個術語：
數據——組成大數據的單元。
數據，指事實或觀察到的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，用於表示客觀事物未經加工的原始素材。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。數據和信息不可分離，數據是信息的表達，信息是數據的內涵。數據本身毫無意義，只有對實體行為產生影響時才成為信息。大數據中的數據量非常巨大，其中，不僅包括結構化數據，如數字、符號等數據，也包括非結構化數據，如文本、圖像、聲音、視頻等數據。
數據庫——承載大數據的容器。
在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。數據庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，也是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。
統計學——解析大數據的工具。
統計學是一門通過搜索、整理、分析數據，推斷被測對象本質、甚至預測對象未來的綜合性科學。通過尋找和挖掘現象，把現象變為可用數字標識的數據，並彙總大量數據，從而找出事物的本質和規律。隨著“大數據”概念的提出，統計學也受到越來越多的重視。
大數據產生的一個顯著標志就是：為了滿足市場需要，數據存儲設備的容量越來越大，處理數據的速度越來越快。
關於大數據的個人理解：
大數據是一種能力。
大數據不是一種時尚，也不僅僅只是一個大的數據集。它的實質是一種能力，是從高度關聯的數據中獲取知識和價值的能力。如果說物理層的互聯網實現了不同主體的物理連接，那麼流淌在其間的數據則實現了價值層面的連接。從這個意義上講，互聯網就是數據之網。
大數據是一種價值。
大數據的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些有意義的數據進行專業化處理。單個數據並沒有價值，但越來越多的數據累加，量變就會引起質變。
大數據是一種行為。
大數據不同於過去的傳統數據，其產生方式、存儲載體、訪問方式、表現形式、來源特點等都與傳統數據不同。大數據更接近於某個群體的行為數據，它是全面的、準確的、有價值的數據。
簡單小結
據國外學者考證，大數據一詞最早出現在1998年。當時用於闡述信息基礎設施在大規模數據條件下面臨的壓力。《大數據時代》一書是國外大數據研究的先河之作，該書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為“大數據商業應用第一人。
隨著全球數字化、網絡化進程加快，互聯網應用於各行各業，累積的數據量越來越大。越來越多企業、行業和國家發現，可以利用類似技術更好地服務客戶、發現新商機、擴大新市場以及提升效率。進而，大數據的概念逐步成熟。
可以說，離開互聯網談大數據，毫無意義。
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