關於大資料的書籍和文章鋪天蓋地，似乎在一起傳遞著一個資訊:越來越多的行業和人們開始關注並實際探索大資料的應用。我們正在一起為大資料的巨大效用繪製藍圖，但在實踐中，我們仍在初級階段邁出一小步。

大資料根源基於網際網路，資料倉庫、資料探勘、雲計算等網際網路技術的發展為大資料的應用奠定了基礎。然而，實際應用仍在探索中。

什麼是大資料？

列舉三個常用的大資料定義:

(1)具有較強決策、洞察和流程最佳化能力的海量、高增長、多樣化的資訊資產需要新的處理模式。

——Gartner

(2)海量資料量、快速資料流和動態資料速度、多樣的資料型別和巨大的資料價值。

—— IDC

(3)或者是海量資料、海量資料、大資料，是指所涉及的資料太大，無法在合理的時間內被擷取、管理、處理、整理成人類可以解讀的資訊。

—— Wiki

大資料的其他定義也差不多，可以用幾個關鍵詞來定義大資料。

首先是“大尺度”，可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列中積累大量資料，二是對資料進行深度提煉。

其次，“多樣化”可以是不同的資料格式，比如文字、圖片、影片等。，可以是不同的資料類別，如人口資料、經濟資料等。，也可以有不同的資料來源，如網際網路和感測器等。

第三，“動態”。資料是不斷變化的，它可以隨著時間迅速增加大量的資料，也可以是在空間不斷移動變化的資料。

這三個關鍵詞定義了大資料的形象。

但是，需要一個關鍵能力，就是“處理速度快”。如果有這樣的大規模、多樣化、動態的資料，但是需要很長時間的處理和分析，那就不叫大資料。從另一個角度來說，要實現這些資料的快速處理，肯定沒有辦法手工實現，所以需要藉助機器來實現。

最後，藉助機器，我們可以快速處理和分析這些資料，以獲得所需的資訊或整個應用系統，這可以稱為大資料。