一、什么叫大数据
大数据，又称巨量资料，是指涉及的数据规模庞大到无法通过人脑或主流软件工具在合理时间内完成撷取、管理、处理和整理成有助于企业经营决策的资讯。大数据的显著特点包括数据量大、数据种类多、实时性强以及蕴藏的价值巨大。各行各业均充斥着大数据，但信息和咨询纷繁复杂，需要经历搜索、处理、分析、归纳和总结等步骤，以揭示其深层次的规律。
大数据的“大”不仅体现在数据量的巨大，更在于其处理和分析的复杂性。面对如此庞大的数据集，传统的数据处理方法往往显得力不从心，而大数据技术的出现则为解决这一问题提供了可能。通过云计算、分布式存储等先进技术，大数据能够实现高效、快速的存储和处理，为各行各业带来了前所未有的机遇。
在各行各业中，大数据的应用场景十分广泛。例如，在零售业中，通过分析顾客的购买记录、浏览行为等数据，企业可以精准推送个性化商品推荐；在医疗领域，通过挖掘海量的患者病历、基因序列等数据，科研人员能够发现新的疾病治疗方法和药物；在金融领域，大数据被用于风险评估、欺诈检测等关键环节，提高了金融服务的效率和安全性。
然而，大数据的利用也面临着诸多挑战。首先，数据隐私和安全问题日益凸显。随着数据量的不断增加，如何保护个人隐私和信息安全成为了一个亟待解决的问题。其次，大数据的准确性和可靠性也备受关注。由于数据来源的多样性，数据的质量可能参差不齐，从而影响数据分析结果的准确性和可靠性。
尽管如此，大数据的潜力仍然不可估量。通过不断的技术创新和应用实践，我们有理由相信，大数据将在未来发挥更加重要的作用，为各行各业带来更多的价值和机遇。
二、新闻上说的大数据是什么意思
大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
三、大数据是指什么？如何解释？
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(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，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、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。
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
搜索下各种百科，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。
