一、什么是大数据概念？

大数据的概念可以从多个角度进行解读。

从技术角度看，大数据是指数据量大、类型多样的数据集合。这些数据集合通常无法通过传统的数据处理工具进行处理和管理。因此，对于大数据的处理和分析需要使用一些新的技术和工具，例如Hadoop、Spark等。

从应用角度看，大数据是指通过对大规模数据集的分析和挖掘来发现隐藏在其中的价值信息。这些价值信息可以用于各种领域，例如金融、医疗、市场营销等。通过对大数据的分析，可以发现一些规律和趋势，从而帮助企业做出更好的决策。

从管理角度看，大数据是指对大量数据进行有效的管理和组织。这包括数据的收集、存储、处理和分析等方面。在大数据时代，企业和组织需要建立一套完整的大数据管理和分析体系，以便更好地利用这些数据来提高效率和创造价值。

总之，大数据是一个复杂的概念，涉及到多个方面的内容。随着技术的不断发展和应用的不断推广，大数据将会成为未来的重要趋势之一。

二、什么是大数据？

大数据(big data)，IT行业术语称之为巨量数据集合。研究机构高德纳(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。

麦肯锡全球研究所(Mckinsey)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。

三、大数据的概念是什么意思？

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。

四、大数据的定义是什么？

“大数据”（Big data）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。

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。分析师团队认为，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。

五、什么是大数据？

大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂、价值潜力巨大的数据集合。这些数据集合通常是由传统数据处理工具难以处理的，因为它们通常包含结构化、半结构化和非结构化的数据。

大数据通常具有三个特点：

体量大：数据集合的体量非常巨大，以至于传统的数据处理工具无法处理这些数据。

多样性：大数据集合通常包含多种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。

处理复杂：大数据的处理往往需要高度复杂的算法和技术，以提取有价值的信息并进行分析。

大数据的出现和快速发展主要得益于计算机技术和互联网技术的发展，以及移动互联网、物联网、社交媒体等新技术的兴起。大数据在商业、政府、科学、医疗等各个领域都有着广泛的应用，例如市场分析、智能交通、金融风险管理、医疗研究等。

对于大数据的分析和利用，通常需要使用大数据分析技术和工具，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。这些技术和工具可以帮助处理大数据集合，并提取有价值的信息。

六、什么叫大数据？

大数据（big data），是指无法在可承受的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。

 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 对于“大数据”（Big data）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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的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。 

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”。