很高兴能够看到和回答这个问题！
如今这个时代，大数据，云计算这些热门概念是人们茶余饭后议论的热点话题，然而很多人还是搞不清楚什么是大数据。今天，每日精彩科技将根据自己的经验回答这个问题！
半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了 "大数据 "的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发展的所有领域。
在大数据时代，生活是乐观的。你对客观世界的认识又提高了。你的决定不再依赖于主观判断。甚至在你的日常生活中，你的一个消费行为和你的一个咨询协议都融入了一个巨大的数字网络。移动互联网的浪潮正在成为一种威胁。庞大的数据包围着我们。甚至世界经济的模式也发生了巨大的变化!
数据来源的广泛多样性决定了基本数据形式的多样性。任何形式的数据都是有用的。目前各种推荐系统都在使用，如 "taobo"、"青春音乐剧"、"笔记本电脑 "等。
大数据来的非常快，主要是通过互联网。每个人的生活都离不开互联网。另外，这些数据需要及时处理，因为历史层面的数据存储成本是一个相当大的资本损失。它只能存储最近几天或几个月的平台数据，并且可以额外删除。要及时处理，否则成本太高。因此，大数据需要高速处理，大量服务器资源用于数据处理和计算，许多平台需要实时分析。不断出现的数据表明，谁跑得最快，谁就占了上风。
更多的数据在数量上，信息资源的快速增长和多样化。需要新的方法使他们能够做出更合理的决策，更深入地理解和优化这个过程。大数据是 "未来的新石油"。
过去，数据处理仅限于计算机，但现在计算机的生产力提高了，我们仍然陷在计算机绘画的圈子里。其实，理性的数学家都明白，抽样的智慧是非常重要的，真正的问题可能比数学书上的婴儿平均身高要复杂得多。否则，你可能会丢失很多关键信息!
电力是第一个利用大数据进行精准营销的行业。工业可以加快生产和物流管理，帮助更好的社会提高生产。随着电子贸易的日益集中，越来越多的海洋环保数据。在未来的电子贸易中，大量的数据似乎占据了主导地位，包括趋势预测、消费趋势、区域消费特征、消费习惯、消费行为、消费热点和影响消费的重要因素。
大数据在金融行业的应用非常广泛，主要是在商业领域。目前，很多股票交易都是利用大数据算法进行的。这些算法可以越来越多地考虑到社交媒体和新闻网站，并在接下来的几秒钟内决定购买或出售。
基因技术是解决人类未来问题的重要武器。科学家可以利用不同的数据处理方法来加速其基因和其他动物的遗传过程，并可能成为人类对抗未来疾病的重要工具之一。科学技术不仅可以提高农作物的产量，还可以利用基因技术开发人体器官，消灭细菌等。
说了这么多，我想您应该已经明白了，数据引领我们走向数据智能化时代，我们已经离不开大数据了！大数据正深深地影响着我们的生活，是正因为如此，我们有必要认真了解什么是大数据，了解大数据的特点和未来发展趋势，让大数据更好地为我们的生活和工作服务！
以上便是我的一些见解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能够对您有所帮助！不清楚的地方您还可以关注我的我们“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您！
码字不易，感觉写的还行的话，还请点个赞哦！
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现在是大数据时代。人们的
日常生活已与数据紧密接触，
老百姓购物刷卡就是一例。
显示的就是数字，数据。
也许，这只是个小数据，而
国家级的运作，不管哪行哪
业，讲的都是大数据。
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作为一个每天和“大数据”打交道的IT从业者，分享下个人理解的大数据：
根据IBM提出的大数据模型，作为大数据必须要具备Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五个特点。
描述大数据的五个维度
1、大量：是数据大小的一个相对定量描述。不同行业、不同业务，对“大量”的界定不同，在互联网ToC业务行业，一般都是PB级别以上才称为大数据。而对于ToB的企业，行业业务不同，衡量数据大小规模也不同，一般100TB级别以上也称为大数据。我们称此为“泛大数据”；
2、高速：大数据一般是和云计算“孪生”出现的。一般行业性积累起来的数据，只有通过云计算提供普适性服务，才能称为大数据，此时就需要对数据访问具有一定的速度要求。
3、多样：对数据形态、内容、属性等不能局限在小范围，比如：描述终端用户属性如果只有一个身份证号属性，而没有其他任何属性，则即使拥有全中国15亿人口身份证号码，也不能称为大数据。
4、低价值密度：大数据是通过规模、类别等进行量的积累来体现数据价值的，少量数据不能具有广泛代表性，也不能作为价值衡量的依据。
5、真实性：任何虚假的数据，都只能叫做数据，不能广泛作为业务支撑，更谈不上大数据。
大数据的价值尚未得到广泛应用
目前虽然云计算开始普及，部分行业也逐步具有一定的AI特性，但大数据及大数据平台尚未普及，大数据的价值尚未得到广泛开发和利用。目前通过大数据至少可以实现以下价值和意义：
1、精准营销。对企业发展而言，业务拓展是必须经营中心，而通过对所在行业、潜在客户等做大数据分析，可以实现精准营销。如：ucloud巴巴拥有广大消费者的全面用户画像大数据，所以蚂蚁金服就能精准的对那些需要小额资金实施消费贷款，而传统银行由于没有这一类大数据，因此在消费金融方面，传统银行的业务和互联网金融不在一个Level！
2、业务转型。对许多线下重业务企业，通过日积月累的业务数据做综合比对分析，可找到那些可以在线上运行、且风险小、投入小、利润率高的业务，从而逐步将业务中心进行转型，达到企业转型的目的。
3、趋势分析。大到国家发展战略，小到个人职业生涯规划，基于大数据做趋势分析，在通过对比判断已成为必不可少的环节。
4、“杀熟”，对此我只好呵呵了！
目前常用的大数据平台多数都是国外为主，且基本属于开源框架，如：Hadoop系列、Spark、Storm、Flink、Kafka等。
大数据平台
国内大数据平台服务主要是以ucloud云、ucloud云、ucloud云等云计算服务提供商为主，提供包括计算、存储、加速访问等一系列大数据相关服务。
总之，个人认为，大数据对于我们而言，尙无准确定义，在大多数场景下，根据应用场景、应用效果、应用数据量、计算规模等综合衡量，正如：你觉得它是，那么它就是，你觉得它不是，那么它就不是！但大数据正在深入走进我们的生活中，且越来越深刻的影响着我们的生活，如：出行、购物、学习等，无不充斥着大数据应用的影子！
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大数据指的就是尽可能的把信息收集统计起来进行分析，来分析你的行为和你周边的人的行为。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据，大数据技术的战略意义不在于掌握大量数据信息，而在于专业处理这些有意义的数据。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库，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。
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定义
大数据英文名叫Big Data，它是一种IT行业术语，是指无法在一定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。通俗的理解就是海量的数据，就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
特点
1.体量巨大：伴随着各种随身设备、物联网、云计算、云存储等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录，数据因此被大量生产出来。
2.类型繁多：数据格式变得多样，涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等不同类型；数据来源也变得多样，不仅产生于组织内部运作的各个环节，也来自于组织外部。
3.价值性：数据的价值真实性是获得真知的最重要因素，因为处理大数据的实质就是为企业提供决策支持，如果不能保证数据质量，数据分析只成空谈。
4.速度快：包括两方面，一是数据产生快，二是数据处理快，在数据处理方面，要在妙极时间范围内分析出结果，超出这个时间，数据就失去了价值。
用途
1.精准营销：为企业营销投放渠道、营销内容、反馈等提供有效的数据支撑。
2.业务升级：通过数据反映产品、业务带来的影响和客户的反馈，为业务迭代、流程优化提供数据支撑。
3.趋势预测：为企业预测新的市场趋势，使企业可以衡量新产品是否会带来新市场，从而决定是否批量生产。
4.风险预警：通过数据分析进行风险预测，及时提供警告，便于企业进行相关调整与决断。
5.智能推送：分析用户行为，刻画人物画像，为用户提供智能所需消息推送。
应用举例
1.内容推送：今日我们、网易、ucloud、新浪等网站会分析各种数据后，进行精准推送。
2.广告计算：百度、谷歌、淘宝、ucloud等根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序。
3.智慧城市：如通过车流控制红绿灯的变化，减少道路拥堵。
4.信用计算：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度信息，比如人际关系、学历、车等等来评估个人信用值，给信用值高的人提供更优质的服务，如信用度高的用户住酒店不用交押金。
大数据的发展和应用是未来的一个“趋势”。“趋势”都是由人类的思维方式、社会结构、科技发展这三者交互作用催生的。大数据正是科技发展量变累积、和人类思维方法论革新交汇作用下的产物，期待看到大数据为世界产生更多的价值。
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通俗地来说大数据就是汇总各个方面的信息组成一个巨大数据资源中心，以便提供更好的分析和决策服务！而在这个过程中，就会涉及到很多技术能力。
以网购平台为例，通过收集买家的网购记录分析，可以得出买家的购买偏号、性别、年龄段、购买能力等，继而给买家推荐对应的商品以促销，这就是用户画像营销。
通过买家的购买记录推荐同类商品，或者找出和买家有同样购买爱好的人买过的商品推荐给买家，这就是推荐系统。
通过购买记录发现你经常买男士用品到A地，时不时买些女性用品到B地，发现了B地住的是你的女票，这就是常说的数据分析和挖掘。
通过对过去每天的平台收益进行建模，预测明天的收益是100万，这个就是机器学习预测。
还有很多很多。。。。。。
总的来说，就是通过收集数据，分析数据，以数据驱动决策！
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大数据是具有事件日志性质和统计正确性等信息特征的数据，它对分布式存储、并行数据处理和易于扩展的解决方案提出了技术要求。
一、举个例子
想象一个由分析系统支持的电子商务网站，该网站通过监控每个用户购买或感兴趣的产品(根据在产品页面上花费的时间)来识别每个用户的喜好。基于这些信息，系统推荐“你也可以”的产品。这是一个独立的系统。
二、大数据有哪些特征呢？
信息特征与任何时候可能发生变化的传统数据(如银行账户、仓库中的货物数量)不同，大数据表示记录的日志。其中每个描述某些事件(例如，商店中的购买、网页视图、给定时刻的传感器值、社交网络上的评论)。由于其本身的性质，事件数据不会改变。
三、大数据技术
Hadoop 是用于分布式存储大量数据的框架(ITS)。HDFS组件)和并行数据处理(Hadoop MapReduce)。它将一个大块分解成较小的块，在不同的数据节点(计算机)上多带带处理，并在多个节点上自动收集结果以返回单个结果。Hadoop通常意味着覆盖多个大数据技术的生态系统。
Spark是一个用于内存中并行数据处理的框架，它使实时大数据分析有可能。例如，分析系统可能会发现访问者在特定的产品页面上花费了相当长的时间，但还没有将它们添加到购物车中。为了激励购买，该系统可以为感兴趣的产品提供折扣券。
现在你知道什么是大数据了，不是吗？
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大数据其实是把人或物的运动轨迹收集进行分析归类，现在大数据用得最多的是购物平台，因为数据来自于个人的搜索，购买行为，最早还没有智能手机的年代就已经有数据收集了，最早的是ucloud巴巴的黄页，也就是淘宝的前身，通过PC端的企业注册名录到PC端的搜索企业，可以通过企业分类分析出行业的占比，通过PC浏览器的搜索次数可以分析到大家在寻找什么产品，所以淘宝有今天的成功来自于最早的黄页数据一直发展过来的。
最早的ucloud最早通过QQ实时聊天工具获取个人聊天信息，爱好，男生还是女生而开发后来的游戏（QQ农场和QQ停车的交友游戏），当时国家通信管理局是不允许搞即时聊天系统的，因为会对通信运营商的业务冲击（当时只能用手机发短信或者传呼机发信息），当时最大的移动通信就是现在的中国移动集团，而且会进入信息不可管控的局面，当时只有QQ可以拿到这个即时通讯牌照。
越早懂得大数据收集的企业越早成为现在智能系统的领头羊，现在国家要求数据保密数据跟踪数据分析引申到AI智能系统信用系统再建立到现在的农业、电能、气候、安保、医疗、消费、交通的各种数据分析，可以说有了大数据可以洞察每一个人和物的行为轨迹和习惯去做到精准布局。
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数据规模大
数据流转快
数据类型多
价值密度低
我国在大数据应用技术方面已经走在美国及世界其他国家的前面，因为我们国家有先天的优势，即个体生活消费和企业生产消费庞大的基数。
在以前人口多，消耗有限的资源多，是一个国家经济发展的劣势，限制人口增长是我们国家的国策。在今天大数据时代，人口的本身就是经济发展的有利资源，我们国家14亿人口反而成为经济发展的优势。
一个国家的大数据生成与应用，与这个国家的人口多少有直接关系，这就是为什么美国、中国在大数据应用技术领域领先世界其他国家的原因。
比如，我们穿什么样的衣服适合自己，并且还是当下最流行的？我身体不适，肚子疼是什么原因？需要吃什么样的药？过去我们要跑商场、跑医院，才能解决问题。今天我们可以足不出户，坐在家里，刷一下手机就把问题解决了。
过去企业生产什么样产品？生产多少？卖给谁？的问题，在没有大数据之前，企业需要做市场调研，人工收集的数据有限，时效慢，分析结果与实际有差距。大数据时代只需要上网查询一下，就能够解决上述问题。
还有战争，国家之间发生争端，采用什么方式解决，协商方式、战争方式，现在通过利用大数据模拟推演一下，看哪一个结果对国家更有利，答案就出来了。
如果当年的德国希特勒有大数据应用技术，就不会贸然发动第二次世界大战了，人类就可以避免战争损失。
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