新生科技，我不太懂，只能推測，不定正確。您邀大資料，必原小數根，個人認為，不外人維想透過有效數字，把能看到；可推算出的天地物人事業執行規律；不同東西；各類產品等，透過網路系統進行運算，數字必然有小或大，是大資料，一般手工難已算出而已。僅供參考，我謝邀答。

大資料時代，大資料什麼意思?~大資料就是大數額的存在數目。

當今物慾橫流時代，速率高，工程大，生意做大，投資大，結婚彩禮高，買房成本高，暴富，虧損多。所以一說就是大資料。

大資料給人帶來喜上眉梢，事業成功，風光得體，歡欣鼓舞，熱淚盈眶。一身榮耀，創造奇蹟，為國爭光，豪情滿懷，充滿信心。

大資料同時也帶來諸多弊處，男多女少大資料拉大，剩男剩女大資料，結婚彩禮聘金大資料。貧富兩極分化拉大資料。膚淺審視投資虧損大資料，銀行赤字大資料。讓人頭疼，憂心重重，痛苦不堪，思想負擔大，大資料成為累贅，揹負不起，生不如死，可以說弊貶大資料是罪大惡極劊子手。

好的大資料，要再接再厲，不驕不躁，一鼓作氣，向前發展，力爭人生最高速率，體現人生價值。

壞的大資料，要吸取教訓，失敗是成功之本。要輸得從容，能否跌倒再爬起來是另回事，但卻不能墮落消沉，要力攬狂瀾，儘量挽救損失，期待東山再起。才不辜負眾親朋好友的期望，對家人對自已，乃至國家集體也是個責仼與負責。

大資料就是這麼意思。謝友邀答。

我給你舉一個例子吧。

我喜歡淘寶，幾乎能在天貓上買的東西，我都不會去實體店買了，貴而且我還要自己拎回來，太累了。

在天貓更新版本以後，我發現介面也變化了。比如，我今天想買個粉底，我搜索了很多粉底的資訊，下一次，我再開啟時候，所有的產品推薦都會是各類的粉底。並且，在搜尋結果中會按照我檢視的頻率進行排序，比如我搜了好幾遍粉底，每次都開啟瑪麗黛佳的產品連結檢視，那麼第一次瑪麗黛佳排在下面，再幾次就直接到第一個了。

各種產品分類板塊也會根據我的查詢和瀏覽記錄進行設定，比如服裝類我這兩天看的only的，那麼服裝這個板塊顯示的圖示就是only的品牌，其他各類品牌活動也是如此。

技術力量締造人類新世界，大資料驅動資訊時代演變，你、我都在其中，今天你語音聊天、網購、搜八卦、發郵件、投簡介X100種可能了嗎，大資料時代，我們的生活還會有哪些變革？

什麼是大資料？大資料科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大資料就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大資料量。啪菠蘿·畢加索的定義是，大資料就是多，就是多，原來的裝置存不下、算不動。普通人僅能使用Office軟體處理資料，對於Excel，超過100萬條資料就幾乎無法處理。那麼是不是個人或小團隊無法使用大資料呢？實際上，大資料不僅是大企業可以利用，中小企業甚至個人也可以獲得同樣的回報。糖果雲就是應大資料潮流而誕生的，糖果雲是一個視覺化的大資料雲，無輪有多少知識或資料，只要上傳到糖果雲，糖果雲都可以保證瞬間找到，有了糖果雲，您將可以處理及分析任意大資料。

可以到糖果雲上看看都有什麼大資料。

談不上細思極恐，只能更好的，為人類和人們服務，提供參考依據。現在問題的關鍵是，都哪些部門，做各種大資料，是否全面，是否準確，是否科學，是否有詳細分析，又由誰來發布，或者如何去查。一切，應該有科學的態度，明確的說法。即便資料全面準確，並不一定是合情合理的依據。還要結合多方面的情況去進一步做分析。以便更好的為創業，為大眾服務。

謝邀，所謂“細思極恐”可能是指人們的想法、行為、都可能被他人、機構或政府記錄在案吧。其中大家最擔心的一個是個人隱私問題，一個是資料歧視問題。人們擔心個人資料被洩漏或者被盜用，擔心資料造假，害怕資料框定，反感資料的不公平造成的歧視。個人隱私被洩漏的例子很多，就不再舉例了，資料歧視可能還沒有引起大家的注意，卡耐基梅隆大學做了一個有趣的研究，研究人員透過一款名叫AdFisher的工具，對第三方網站上的廣告定向投放過程進行了追蹤。結果表明，當谷歌判定求職者為男性時，為其推送高新主管職位訊息的機率遠大於同等條件的女性求職者。

資料本身是中性的既不好也不壞，資料古已有之，古人“結繩記事”，“結”是資料，繩子是儲存。人類科學發展史上的不少進步都和資料採集分析直接相關，例如現代醫學流行病學的開端。倫敦1854年發生了大規模的霍亂，很長時間沒有辦法控制。一位醫師用標點地圖的方法研究了當地水井分佈和霍亂患者分佈之間的關係，發現有一口水井周圍，霍亂患病率明顯較高，藉此找到了霍亂暴發的原因：一口被汙染的水井。關閉這口水井之後，霍亂的發病率明顯下降。可以說資料推動了人類的進步。

大資料的價值

循大資料治國，更有效：大資料時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型；

大資料驅動的運營：組織戰略將從業務驅動轉向資料驅動；

行為資料分析：各種經濟活動行為記錄的大資料，才是真正的“石油”，才有冶煉價值；

大資料與健康：如果真能達成生物學上多維多向資料的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的；

大資料下的科研正規化：資料密集型科學，再現真實的歷史場景。

大家之所以對大資料感到恐懼一是不瞭解，二是大資料現在處在發展的初期，還沒有形成完善的資料治理體系，必然存在許多問題。我們努力的方向決定著其屬性的發展。我們應該儘量消減其負面影響，讓大資料發揮其正面作用，從而更好地為人類服務。從長遠來看，即便在當前付出一些高昂的成本，也是非常有必要的。

大資料是近幾年來的熱門詞彙，大資料於各行各業中的應用已經十分廣泛。如果把資料比作地球上的水，單個數據就是一滴水，大資料就象地球上的海洋，它足夠大，水滴足夠多，多到用人工數不清楚，但總的來說，可以透過一定的方式估計海洋中水滴的總量。

大資料，又名海量資料資料，指涉及的資料資料資訊量巨大，大到在合理的時間內無法透過人腦甚至市面上一般的主流工具軟體，達到獲取、管理、處理、並最終整理成能夠幫助企業經營管理決策的資料資訊。

大資料的特點：資料量大、種類多、 要求實時性強、所蘊含的價值大。大資料存在於在各行各業中，但正因為大資料的特點，我們需要收集、處理，加以分析、歸納以能總結出其更深層次的意義。

大資料的挖掘和處理。大資料必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式計算架構，依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術，因此，大資料的挖掘和處理必須用到雲技術。

　隨著雲時代的來臨，大資料(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著雲臺》的分析師團隊認為，大資料(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大資料分析常和雲計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

　　簡言之，從各種各樣型別的資料中，快速獲得有價值資訊的能力，就是大資料技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。 　　大資料的4個“V”，或者說特點有四個層面：第一，資料體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別;第二，資料型別繁多。前文提到的網路日誌、影片、圖片、地理位置資訊等等。第三，價值密度低。以影片為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的資料僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質

　　的不同。業界將其歸納為4個“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 　　物聯網、雲計算、移動網際網路、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍佈地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是資料來源或者承載的方式 著雲臺

　　例子包括網路日誌，RFID，感測器網路，社會網路，社會資料(由於資料革命的社會)，網際網路文字和檔案;網際網路搜尋索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他複雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館影片檔案;和大規模的電子商務。

　　大的資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，資料探勘電網，分散式檔案系統，分散式資料庫，雲計算平臺，網際網路，和可擴充套件的儲存系統。

　　一些但不是所有的MPP的關係資料庫的PB的資料儲存和管理的能力。隱含的負載，監控，備份和最佳化大型資料表的使用在RDBMS的。

　　斯隆數字巡天收集在其最初的幾個星期，比在天文學的歷史，早在2000年的整個資料收集更多的資料。自那時以來，它已經積累了140兆兆 位元組的資訊。這個望遠鏡的繼任者，大天氣巡天望遠鏡，將於2016年在網上和將獲得的資料，每5天沃爾瑪處理超過100萬客戶的交易每隔一小時，反過來進口量資料庫估計超過2.5 PB的是相當於167次，在美國國會圖書館的書籍 。

　　FACEBOOK處理400億張照片，從它的使用者群。解碼最初的人類基因組花了10年來處理時，現在可以在一個星期內實現。

　　“大資料”的影響，增加了對資訊管理專家的需求，甲骨文，IBM，微軟和SAP花了超過15億美元的在軟體智慧資料管理和分析的專業公司。這個行業自身價值超過1000億美元，增長近10%，每年兩次，這大概是作為一個整體的軟體業務的快速。 　　大資料已經出現，因為我們生活在一個社會中有更多的東西。有46億全球行動電話使用者有1億美元和20億人訪問網際網路。

　　基本上，人們比以往任何時候都與資料或資訊互動。 1990年至2005年，全球超過1億人進入中產階級，這意味著越來越多的人，誰收益的這筆錢將成為反過來導致更多的識字資訊的增長。思科公司預計，到2013年，在網際網路上流動的交通量將達到每年667艾位元組。

　　最早提出“大資料”時代已經到來的機構是全球知名諮詢公司麥肯錫。麥肯錫在研究報告中指出，資料已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素;而人們對於海量資料的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

　　“麥肯錫的報告發布後，大資料迅速成為了計算機行業爭相傳誦的熱門概念，也引起了金融界的高度關注。”隨著網際網路技術的不斷髮展，資料本身是資產，這一點在業界已經形成共識。“如果說雲計算為資料資產提供了保管、訪問的場所和渠道，那麼如何盤活資料資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，則是大資料的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。”

　　事實上，全球網際網路巨頭都已意識到了“大資料”時代，資料的重要意義。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微軟(微博)在內的全球IT 巨頭紛紛透過收購“大資料”相關廠商來實現技術整合，亦可見其對“大資料”的重視。

　　“大資料”作為一個較新的概念，目前尚未直接以專有名詞被我國政府提出來給予政策支援。不過，在12月8日工信部發布的物聯網“十二五”規劃上，把資訊處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量資料儲存、資料探勘、影象影片智慧分析，這都是大資料的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創新工程，包括資訊感知技術、資訊傳輸技術、資訊保安技術，也都與“大資料”密切相關。

大資料時代下，企業的核心競爭力除了傳統的勞動、技術之外，資料已經成為了核心的驅動力。隨著新一代資訊科技的發展，以往線性的從“消費者洞察、產品研發、採購、生產、營銷”模式被打破，更新是各個環節的序列，使消費者的需求可以實時反饋，營銷可以更加精準。比如，在正式開展市場測試前，使用虛擬模擬技術，提前讓客戶感知產品、體驗產品，從而及時獲取客戶的反饋、需求，對產品進行調整，最佳化市場營銷方案。這既是提升了客戶的體驗感，也是降低了企業的銷售成本。

我進入資料行業多年，親眼見證了當下大資料時代的到來，和以前的資料可能有很大的區別。

在以前，我們理解的資料可能是比如教育行業：學生的成績，銀行：大家的存款資料，各行各業都有自己的具體的資料資訊。

因此、所謂大資料是因為無處不在和時刻變化的資料在成指數的增長，資料量級大到我們無法進行及時的處理和分析，甚至有時候我們的伺服器無法及時的進行處理和儲存起來，導致我們不得不做一些取捨，很多我們自己認為暫時沒有價值的資料都沒有進行儲存或者進行了刪除。這也是迫不得已。

大資料之所以稱為大資料，還有一個原因，是因為在這個巨大資料的海洋裡面，我們可以萃取出非常多元化有價值的資訊，可以幫助我們改變我們的生活，只有足夠大的資料才能幫我們找到我們生活中的規律，幫我們更好的生活，比如，我們的城市智惠交通，只有足夠的我們城市所有歷史的交通資料，才能有更加智惠的交通規則幫助我們緩解我們的交通擁堵情況。

首先大資料是有什麼型別或者特點呢

第一個是：種類多，什麼結構化，非結構化的資料都有

第三個是：速度快，每一秒都產生巨大的數量

基於上面幾個特點，而當前處理資料的主要是關係型資料庫如SQL Mysql等，非關係型有包括有MongoDB等。而大資料的出現是為了解決這些技術無法處理的問題包括：

我用表格列出如下：

1) 資料整合能力：提供從關係型資料庫、文字檔案與分散式檔案系統的雙向匯入匯出能力，並能夠進行定時排程；

2) 分散式儲存能力：基於分散式檔案系統，提供分散式資料倉庫和分散式資料庫能力，為海量資料儲存提供基礎；

3) 分散式快取能力：為MapReduce、Spark等各種計算框架提供快取，進一步提升資料處理效率；

4) 分散式計算能力：提供離線計算、流計算、互動式查詢、機器學習等常見的計算場景。

5) 管理監控能力：提供作業排程、資料管理、運維監控等能力；

6) 資料開放能力：為上層資料應用提供統一資料訪問API；

透過上述的大資料平臺，為各個物件，各個行業，從海量的資料中找到需求者需要的資料，為他們提供有有價值的資料用於決策等

“大資料”中的就包含了兩層含義。

何為大？

第一層 大，是指資料很多，量很大。

近年來，隨著網際網路和智慧硬體的快速普及，資料以爆炸方式增長。全球資料總量增長率將維持在50%左右；到2020 年，全球的資料總量將達到40ZB。

第二層 大，是指資料的相互關係更加複雜，多樣，有連續性

隨著智慧手機的普及，網路的發展3G/4G/5G，人與人的連結，人與物的連結，物與物的連結 變得越來越容易。隨之產生的資料，也更加複雜。

截至2016 年，中國手機網民數量已近7.0億，佔整體網民數量的95.1%。

2016 年中國移動網際網路使用者每日線上時長超過2,500百萬小時，同比增長率超過30%。手機網民持續增長，使得大資料採集群體更加廣泛；移動端使用時長增加，資訊採集更加豐富連貫；場景化特徵為大資料發展帶來新契機。

何為資料？

人類在網際網路上產生的所有資料，基本衣、食、住、行；以及其它各種負責的商業活動等等，最終在計算機留下的只有0，1。

這些0，1 卻包含著很多的關聯性。僅僅透過傳統的計算機處理手段，已經無法做到及時發現，及時更新，及時下結論。所以圍繞著大資料 產生了相關的技術，挖掘手段，應用場景，更加方便幫助人們生活、工作。

在另外一個層面講 大資料值得是圍繞著大資料的整個資料處理產業。

目前全球大資料市場中，行業解決方案、計算分析服務、儲存服務、資料庫服務和大資料應用為市場份額排名最靠前的細分市場，分別佔據 33.0%、14.7%、17.2%、15.2% 和 7.1% 的市場份額。

靜心科技，打造靜心科研。

大資料，顧名思義，就是資料量很大。工信部總工程師峰表示，全球大資料進入加速發展時期，資料總量每年增長50%。資料的發展也呈現出資料形式多樣，資料內容多元、資料規模多體的特點。現如今，我們社會不僅有科學採集資料、音影片資料、瀏覽訪問資料以及媒體文字資料等，讓我們切身感受到了資料量之大。

可是面對體量如此之大的資料，人們是該高興，還是該擔心如何分析資料可利用的價值呢，也就是如何在如此多的資料中，提取有用的價值。資料本身是沒有多少意義，關鍵是資料本身蘊含的內部規律和資訊價值是有利於人類生產生活的。因此，“大資料”目前更多蘊含著從海量資料中發現有利價值，體現出資料深度之廣。

大資料會催生我們技術的變革，比如資料提取的方式（深度學習），比如資料儲存（雲端儲存），以及資料壓縮、資料安全等等。大資料帶來的新生事物，必將推動人類社會朝著更加便捷、舒適的方向發展。

就是你所吸引的任何優勢那個力量

在這個力量裡有多少人會買單

這就是大資料

記住這就是交易

這就是財富

大資料之所以能變大就是因為在傳統的結構性資料（如Excel資料庫）之外，又增添了大量的半結構性和非結構性資料，例如文字、圖片、語音、影片等，這些資料在網際網路時代已遠遠超過結構性資料的規模。

當下，大資料處理工具已基本完善，從資料的收集、記錄、清洗、提取轉化和載入（ETL）、解析、挖掘和檢測報告等全流程的工具都可以實現商業化應用，解決具體行業問題。例如 銀行和電信網路產生的大量交易和分析資料，若能充分利用，將對企業的日常決策帶來效用的提升；特別是一些基於物聯網的大資料平臺，它們可以實時對資料進行收集和解析，這極大地提升了企業運營的透明度，對風險管理和業績改善提供了有力支援。

山東思脈特奇企業管理諮詢有限公司（SMCTS）認為上述的大資料倉庫和基本工具，為高階新興科技 如人工智慧的發展奠定了基礎。例如深度學習功能的實現，機器人需要接受大量“資料知識”的培養，這樣一個機器新生兒才能迅速成長起來、甚至在某一領域超過人類智慧。

我們可以先看一下資料的歷史，為何現在“大資料”如此火爆？

1、上古時代，那時候人們之間的交流還是基於“口口相傳”，頂多就是結繩計數；資料很少。

2、“倉頡造字”，文字開始進行記錄下來。但是主要記錄到牆上，青銅器上，錦書，竹子上等，記錄資料很花費體力和時間，因此並不是太多；

3、而造紙術和活字印刷術，第一次實現了資料的質的飛越。一年產生的資料可能是以前所有的資料。

4、隨著網際網路的出現，很多文字，圖片和影片都被資訊化，這時候引起了資料的第二次爆發。更重要的是這些資料可以進行處理，但是資料是中心化的。

6、隨著“萬物互聯”概念的提出，物聯網而興起，他們可以每時每刻進行資料產生，直接引起了資料的第四次大爆發。包括裝置採集資料，跑步資料，心跳資料，天氣資料等等。（人與物，物與物）

可以說每天資料的產生量是以前的2倍。如此多的資料如何處理，這就引起了大資料技術概念。

大資料就是講這些海量的資料進行有結構的處理，並能從中得到有價值的資訊，影響我們的決策。

目前階段大資料技術及體系已經逐漸趨於成熟，不再是以概念貫穿的模式，大資料越來越多的被使用，伴隨網際網路化的發展更多的企業資訊化已經由IT時代轉變為DT時代，以資料為核心，用資料進行決策，基於資料驅動企業的創新與發展，相信在將來大資料也會有更廣泛的應用空間，對於大資料的理解主要分為以下幾個層面。

1.資料來源：對於大資料時代而言更多強調基於業務資料的沉澱，在一定規模的資料上進行進一步的分析、處理、轉換，更大的挖掘資料本身的價值，發揮資料的意義，當然就企業自身沉澱發展的資料而言很難達到“大”的定義，“大資料”目前更多依然是政府、行業、產業互聯等形式獲取資料，透過企業內部資料與行業資料的標杆對比實現適合企業自身的發展定位，促進企業自身的發展及業務模式的創新。

2.資料價值：透過產業資料、行業資料的獲取、匯聚、處理、分析、歸納，透過一系列技術實現海量資料的快速計算、呈現，將結構化、半結構化的資料進行有效儲存，對大量、動態、能持續的資料，透過運用新技術、新模型、新工具進行處理，從而獲得具有洞察力和新的價值。更為科學、直觀、準確的發揮資料價值，實現以資料為中心的大運營、大整合、大管控的模式支撐。

3.應用方式：目前就大環境而言，大資料更多應用於產業互聯、行業分析、政務服務等環節，同時也在不同層面的進入人民的生活中，比如根據個人的興趣愛好為其推送相關的文件連結，物品模式等。大資料擁有廣泛的應用空間，結合大資料的應用進一步為企業、政府、人民生活提供更有針對性、有特色的服務。以資料為支撐作為企業戰略的決策的支撐，提高資料彙總的及時性，從而進一步的提升企業的核心競爭力。

目前中國國內的大資料技術體系已趨於成熟，目前有部分企業已經能開始盈利了。比如阿里大資料，目前是國內最大全球也是數一數二的大資料。

全域資料資產，海量資料處理，秒級響應速度，統一的資料服務和應用產品。探索、發揮大資料的價值，以開放、分享的心態賦能阿里外部千萬使用者和內部業務，帶領行業發展！資料，是阿里巴巴集團的核心資產！資料已融入阿里的生態，正以最新的形式，最具創意的應用，迸發出強勁的生命力，為我們的生態系統注入全新動力！

目前的阿里資料不僅僅為站內商家提供，並且也有一定的外界輸出合作。下面來說一下他的發展歷程：

資料視覺化：2018年春晚手淘互動屏

大資料可以說是如何收集和使用資料的一種思維方式的變革。大資料是相對於傳統的結構化資料而言的。在結構化資料佔統治地位的時代，往往是為了用資訊化的手段解決某個特定的問題而去收集和處理所需要的資料，在資料收集過程中還可以一起收集到的很多資料，但因為沒有明確的使用價值而被裁剪、丟棄掉。大資料思維則是儘可能全面地收集原始的資訊，哪怕是當前系統無法識別和處理的“無用”資訊——如音訊、影片、圖片等等，再審視自己手中所掌握的資料資源，利用各種技術手段，挖掘資料資源的價值。例如，公安部門的人口檔案系統裡儲存人像的照片，最初的用途只是給人看的，系統無法處理。然後有了人臉識別技術就可以透過一張照片找出一個人的檔案資訊，再然後就是我們所熟知的利用安防監控在音樂會上抓逃犯，以及逐漸普及的手機上的各種具有刷臉功能的應用。因此大資料不僅僅是資料形式的多樣化，也不僅僅是資料的數量大，而是資料收集與處理相分離的一種思想的變化。資料的收集都在追求全面，仔細想想，今天手機上的APP哪一個不是過度採集資料？一個新聞APP都恨自己不能採集你的心跳資料。