現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。下面來介紹一下什麼是大數據時代以及其的理解。
大數據的定義
大數據（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數據，這些數據在下載到關係型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據的特點
數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所藴藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和諮詢是紛繁複雜的，需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
大數據時代的影響
越來越多的政府、企業等機構開始意識到數據正在成為組織最重要的資產，數據分析能力正在成為組織的核心競爭力。如2012年3月22日，奧巴馬政府宣佈投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將“大數據戰略”上升為國家意志。聯合國也在2012年發佈了大數據政務，指出大數據對於聯合國和各國政府來説是一個歷史性的機遇，人們如今可以使用極為豐富的數據資源，來對社會經濟進行前所未有的實時分析，幫助政府更好地響應社會和經濟運行。
大數據的意義和前景
大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能瞭解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切將會展現在大家面前。
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現在是大數據時代，什麼叫大數據
大數據是由消費者的生活，消費習慣，消費能力，愛好，職業、年齡、婚姻、什麼時候在做做什麼，喜歡去哪裏，等，無數的人的信息構成，這些數據對於個人沒啥用，但是對企業，對政府就有用了，比如説：你是一家企業，你現在想要開發一款產品，想要通過這款產品盈利，但是問題來了，第一這款產品是不是消費者所喜歡的，第二，哪些消費者能買得起願意買，第三，你的利潤有多少，根據大數據可以分析出，不同消費人羣的購買能力，為不同人數開發出其所能消費得起的產品，通過大數據也可以分析出來，這類產品在市場上的接受程度，消費者更喜歡產品有哪些功能，哪些功能最實用，等等，記錄下消費者的信息越多，越能深度的分析出用户的需求從而可以根據用户的需求定製產品功能價格等，這些數據就是大數據，在過去要開發一款產品，企業會到市場上做調研，調研所獲得的信息就是數據，企業通過這些數據樣本，制定產品功能價格等，那這些數據在哪裏呢？通常會被互聯網公司及各種手機應用收集，只要你使用了他們的網站和手機應用，你在網站和手機應用上產生的消費，分享，評價等等各種行為都會被記錄下來，當然你不用擔心，這些數據不會對你構成危險，你只是在為大數據添磚添瓦，這個數據也只有大型些互聯網公司擁有，自從產生了文字就產生了數據，歷史文獻所記錄的文字信息圖片等內容也是數據，數據只是網絡用語（因為將文字信息圖片等存儲到計算e799bee5baa6e78988e69d8331333365646362機中，這些信息在計算機中就被稱為數據），在沒有互聯網時他也是存在的，並非是互聯網時代的產物，“大"就是形容很多，所以當這些信息達到數以萬計時就被稱為大數據，以上只是個人的理解，希望對你有用，打字很辛苦，請點贊給於支持！謝謝！
大數據時代是什麼意思？大數據是在什麼背景下提出的？
大數據時代：
最早提出大數據時代到來的是全球知名諮詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
大數據提出的背景：
進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。
數據正在迅速膨脹並變大，它決定着企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨着時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里·金説：“這是一場*，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”
擴展資料
大數據影響
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
隨着雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（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數據，這些數據在下載到關係型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。
有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷範圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。
“大數據”在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用户網絡行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們e68a84e799bee5baa6e79fa5e9819331333431356663，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。
發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜誌770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）
EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。
而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上説過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。
每一天，全世界會上載超過5億張圖片，每分鐘就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上載的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。
這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂“物聯網”的最初級階段，而隨着技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的“可穿戴”科技將能互相連接與溝通。
科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬件、軟件、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。
大數據的精髓
大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機採樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關係，而不是因果關係。
A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機採樣(隨機採樣，以前我們通常把這看成是理所應當的*，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為*);
B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須儘可能精確地量化我們的記錄，隨着規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。
適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;
C.不是因果關係，而是相關關係：我們不再熱衷於找因果關係，尋找因果關係是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關係，而應該尋找事物之間的相關關係;相關關係也許不能準確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。
參考資料來源：百度百科-大數據時代
現在總説大數據時代，到底是什麼意思，指的是什麼。對我們的生活會有多大影響，詳解
大數copy據可以簡單理解為：
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。簡單的説就是超級存儲，海量數據上載到雲平台後，大數據就會對數據進行深入分析和挖掘。
進一步簡單的説，大數據基本要具備以下三點：
1）有海量的數據；
2）有對海量數據zhidao進行挖掘的需求；
3）有對海量數據進行挖掘的技術和工具（比如常見的有hadoop、spark等）。
用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化
大數據的應用對象可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。
大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講“大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。
如何看待大數據時代的到來
大數據雖好，但有人擔心隱私泄露、社會變得不真實，甚至擔心智商呈現下降的趨勢。對此，維克托認為，需通過社會監管，通過安全的工具和措施來確保大數據的未來更明亮。
大數據時代和傳統數據有什麼區別
説到數據分析，其實隨着大數據這幾年的發展，數據被認為是物理與信息融合中的關鍵技術，以及核心引擎。各行各業都在馬不停蹄、轟轟烈烈地邁入了大數據時代。傳統行業與互聯網行業的界限開始發展交集和互補、滲透，傳統的製造業再也不是悶頭生產+再銷售的模式，而是更多地聆聽市場的聲音，市場需要什麼，消費終端就會相對應的給予其更多的多樣化、個性化。
目前來看，兩者的主要區別還處在以下幾點：
一: 結構化數據和非結構化數據
傳統行業更多的是結構化數據, 即行數據,存儲在數據庫裏,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據,像以應用oracle、Sql Server等數據庫的製造型企業的ERP系統。而互聯網行業更多的是非結構化數據，就是不能以二維形態描述的，例如所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等，像是醫療影像系統、教育視頻點播、視頻監控、國土GIS、設計院、文件服務器（PDM/FTP）、媒體資源管理等具體應用。
二：數據的體量
互聯網行業海量的數據，由於互聯網行業的特點，每時每刻都會產生海量的數據，它的數據往往是PB級的，1個PB有多大呢？它相當於2的50次方個字節。如果你對此沒有概念，那麼簡單來説，《史記》約有52萬多漢字，1個PB能夠存儲至少10億部《史記》，以百度、騰訊、阿里為代表的企業。傳統的一個生產製造工廠三個月製造的數據也不到100G。這是天大的一個差別。
三：看待數據的方式及數據分析目的不同
互聯網行業會對這些海量的數據做數據分析，挖掘，無論是過去的數據還是即時的數據，數據不再是靜止和陳舊的，任何被遺忘在服務器中的數據，都可能被重新利用，從而發現其中與我們、與行為、與現象的相關性，比如每逢“雙十一”，“剁手黨”都面臨痛苦的抉擇：打折的商品實在太多，買什麼才好呢？最終一不小心，信用卡刷爆，買了一大堆自己不需要的商品，只得含淚吃半年的“康師傅”…
谷歌公司每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，經過多年數據的累計，谷歌公司建立了“咳嗽”，“發熱”等搜索關鍵字與流感地區的聯繫，於是在2009年穀歌成功地在美國預測了冬季流感的傳播，並且精確到地區和州等等。而傳統行業則不會過多去關注過去的數據，一般月底會盤點，出一些財務的數據分析報表，歷史的數據會存放於備份庫裏，有問題才會去查找。
四：數據查找的效率及安全性
互聯網行業往往存儲着用户的個人行為信息，他要求保證絕對的安全或者準確性，比如12306，每到年底，面臨數億人遷徙的購票壓力，在臨近春節購票高峯峯值的時候，它的要求絕對是用户打開網頁的速度可以慢一點沒關係，但是要保證用户購票信息的絕對安全。如果用户付款購買了一張高鐵動車票，你那邊沒收到錢款，那面對着上億人的購票錢款，這個絕對是要出大問題的。
而傳統行業沒有那麼大的數據量和訪問量，往往解決好併發，死鎖等等問題，保證系統的高可靠性和穩定性，偶爾也會發生丟失一條採購記錄或者生產記錄的問題，由於一般用户都會除了系統錄入以外，還會紙質的記錄，那麼這個也是可以被容忍的
五：大數據技7a686964616fe59b9ee7ad9431333431373264術快速獲取有價值的信息
基於以上互聯網行業的特點，當數據量不斷增大時，也隨之帶來了一系列的問題。
比如假設解決某一問題有算法A 和算法B。在小量數據中運行時，算法A的結果明顯優於算法B。也就是説，就算法本身而言，算法A能夠帶來更好的結果;然而，人們發現，當數據量不斷增大時，算法B在大量數據中運行的結果優於算法A在小量數據中運行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當數據越來越大時，數據本身(而不是研究數據所使用的算法和模型)保證了數據分析結果的有效性。即便缺乏精準的算法，只要擁有足夠多的數據，也能得到接近事實的結論。
由於能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的數據庫中。但大數據技術對於數據結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。
一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關係型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢，大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像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，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。簡單來説，大數據需要Hadoop=HDFS（文件系統，數據存儲技術相關）+HBase（數據庫）+MapReduce（數據處理）+……Others這樣的分佈式存儲，分佈式處理大數據架構，而不僅僅是傳統的磁盤陣列數據存儲處理方式。
互聯網極大地改變了人們的生活，大量、高速、多變的信息每天都圍繞在人們身邊，我們需要更好的處理方式，去應對這種隨時隨地的變化。大數據技術將深遠地改變互聯網世界，改變整個生產生活的方式。隨着技術的發展，大數據分析正在變得越來越容易，成本也越來越低，而且相比以前能更容易加速對業務的理解，越來越多的人開始進入大數據與數據分析行列，準備在這裏幹出自己的一番事業。
