目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。
1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，更大的挖掘数据本身的价值，发挥数据的意义，当然就企业自身沉淀发展的数据而言很难达到“大”的定义，“大数据”目前更多依然是政府、行业、产业互联等形式获取数据，通过企业内部数据与行业数据的标杆对比实现适合企业自身的发展定位，促进企业自身的发展及业务模式的创新。
2.数据价值：通过产业数据、行业数据的获取、汇聚、处理、分析、归纳，通过一系列技术实现海量数据的快速计算、呈现，将结构化、半结构化的数据进行有效存储，对大量、动态、能持续的数据，通过运用新技术、新模型、新工具进行处理，从而获得具有洞察力和新的价值。更为科学、直观、准确的发挥数据价值，实现以数据为中心的大运营、大整合、大管控的模式支撑。
3.应用方式：目前就大环境而言，大数据更多应用于产业互联、行业分析、政务服务等环节，同时也在不同层面的进入人民的生活中，比如根据个人的兴趣爱好为其推送相关的文档链接，物品模式等。大数据拥有广泛的应用空间，结合大数据的应用进一步为企业、政府、人民生活提供更有针对性、有特色的服务。以数据为支撑作为企业战略的决策的支撑，提高数据汇总的及时性，从而进一步的提升企业的核心竞争力。
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作为一名大数据行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
大数据概念已经出现多年了，所以如果单纯的解释什么是大数据，只会带来很小的信息量，所以我将从不同的用户角度来分析一下大数据将会带来哪些改变。
不同人在理解大数据的时候需要从不同的角度来进行切入，一方面不同行业的从业人员具有不同的知识结构，另一方面大数据对于不同人群来说也具有不同的意义。
对于IT行业的从业者来说，大数据意味着一个产业链，意味着一个以数据为基础的产业生态。大数据产业链包括数据采集者、数据管理者、数据加工者、数据应用者，以此为基础可以构建一个庞大的大数据应用生态，不同的企业都可以参与到这个生态环境中，从而获取自己的利益。所以，从IT行业的角度来看，大数据代表了新的发展机会和新的市场。
对于传统行业的管理者来说，未来大数据意味着企业运营方式的转变，这种转变的核心就在于以数据为企业的主要驱动方式，从工作量考核到工作价值评定的转换。数据驱动的运营方式主要体现在几个方面，分别是数据驱动设计、数据驱动生产、数据驱动市场、数据驱动管理和数据驱动服务，企业将通过大数据的方式进一步完善自身的商业模式，从而创造出更多的商业价值。
对于广大的职场人来说，未来大数据意味着工作内容的转变。职场人在大数据时代下将从听领导的安排转换到听“数据”的安排，工作价值将由数据来进行体现。工作的内容也将更加具体化、规范化和效率化。对于职场人来说，不需要建立所谓的大数据思维，但是需要对数据越来越敏感，需要掌握一系列操作数据的工具和方法，进而不断提升自身的工作价值。
在大数据时代，职场人的工作价值会得到越来越直观的体现，岗位工作难度也会得到明显的下降，这是大数据带给职场人的“红利”，但是职场人首先需要拥抱大数据。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
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大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物。由于Internet整合资源的能力在不断提高，因此Internet本身必须通过数据反映其自身的价值，因此，从这个角度来看，大数据是Internet的价值体现。
随着越来越多的社会资源被网络化和数字化，大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高，大数据的应用范围也将不断扩大。因此，在未来的网络时代，大数据本身不仅可以代表价值，而且大数据本身也可以创造价值。
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大数据之所以能变大就是因为在传统的结构性数据（如Excel数据库）之外，又增添了大量的半结构性和非结构性数据，例如文字、图片、语音、视频等，这些数据在互联网时代已远远超过结构性数据的规模。
当下，大数据处理工具已基本完善，从数据的收集、记录、清洗、提取转化和载入（ETL）、解析、挖掘和检测报告等全流程的工具都可以实现商业化应用，解决具体行业问题。例如 银行和电信网络产生的大量交易和分析数据，若能充分利用，将对企业的日常决策带来效用的提升；特别是一些基于物联网的大数据平台，它们可以实时对数据进行收集和解析，这极大地提升了企业运营的透明度，对风险管理和业绩改善提供了有力支持。
山东思脉特奇企业管理咨询有限公司（SMCTS）认为上述的大数据仓库和基本工具，为高端新兴科技 如人工智能的发展奠定了基础。例如深度学习功能的实现，机器人需要接受大量“数据知识”的培养，这样一个机器新生儿才能迅速成长起来、甚至在某一领域超过人类智慧。
更多实用新型短文，请关注我们【SMCTS战略管理和技术】
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大数据可以说是如何收集和使用数据的一种思维方式的变革。大数据是相对于传统的结构化数据而言的。在结构化数据占统治地位的时代，往往是为了用信息化的手段解决某个特定的问题而去收集和处理所需要的数据，在数据收集过程中还可以一起收集到的很多数据，但因为没有明确的使用价值而被裁剪、丢弃掉。大数据思维则是尽可能全面地收集原始的信息，哪怕是当前系统无法识别和处理的“无用”信息——如音频、视频、图片等等，再审视自己手中所掌握的数据资源，利用各种技术手段，挖掘数据资源的价值。例如，公安部门的人口档案系统里存储人像的照片，最初的用途只是给人看的，系统无法处理。然后有了人脸识别技术就可以通过一张照片找出一个人的档案信息，再然后就是我们所熟知的利用安防监控在音乐会上抓逃犯，以及逐渐普及的手机上的各种具有刷脸功能的应用。因此大数据不仅仅是数据形式的多样化，也不仅仅是数据的数量大，而是数据收集与处理相分离的一种思想的变化。数据的收集都在追求全面，仔细想想，今天手机上的APP哪一个不是过度采集数据？一个新闻APP都恨自己不能采集你的心跳数据。
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民间解答：互联网时代，记录下每个人所产生的数字行为。
官方解答：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。
第一，数据体量大。一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业已形成了PB级的数据量；
第二，数据类别大。它囊括了半结构化和非结构化数据。
第三，数据处理速度快。比如说亿级数据，可以实现秒级响应。
第四，数据真实性高。企业需要有效的信息确保其真实性及安全性。
零售行业：
利用数据对不同的客户价值群体进行特征分析，将客户价值群体实现标签化管理。对于零售行业来说，有效的客户细分是深度分析客户需求、应对客户需求变化的重要手段。企业可以通过客户标签，针对不同类型的客户，结合过去历史数据形成的消费特征，进行精细化的营销动作。
证券行业：
借助大数据分析平台，结合证券公司的业务场景，以风险数据平台+智慧风控为驱动，实现风险分析、风险预警、风险评级等各个方面的有效监控与管理。
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您好！我是 数据僧！以下是我的理解，不对之处还望多多指教！
“大数据”中的就包含了两层含义。
何为大？
第一层 大，是指数据很多，量很大。
近年来，随着互联网和智能硬件的快速普及，数据以爆炸方式增长。全球数据总量增长率将维持在50%左右；到2020 年，全球的数据总量将达到40ZB。
第二层 大，是指数据的相互关系更加复杂，多样，有连续性
随着智能手机的普及，网络的发展3G/4G/5G，人与人的连结，人与物的连结，物与物的连结 变得越来越容易。随之产生的数据，也更加复杂。
截至2016 年，我国手机网民数量已近7.0亿，占整体网民数量的95.1%。
2016 年中国移动互联网用户每日在线时长超过2,500百万小时，同比增长率超过30%。手机网民持续增长，使得大数据采集群体更加广泛；移动端使用时长增加，信息采集更加丰富连贯；场景化特征为大数据发展带来新契机。
何为数据？
人类在互联网上产生的所有数据，基本衣、食、住、行；以及其它各种负责的商业活动等等，最终在计算机留下的只有0，1。
这些0，1 却包含着很多的关联性。仅仅通过传统的计算机处理手段，已经无法做到及时发现，及时更新，及时下结论。所以围绕着大数据 产生了相关的技术，挖掘手段，应用场景，更加方便帮助人们生活、工作。
在另外一个层面讲 大数据值得是围绕着大数据的整个数据处理产业。
目前全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，分别占据 33.0%、14.7%、17.2%、15.2% 和 7.1% 的市场份额。
以上就是我对大数据的理解，欢迎来找 数据僧 一起探讨大数据相关的问题。
我们：数据僧
微信号：数据僧
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1.大数据的本质是利用大数据，找出数据相关性，消除不确定性。
2.大数据思维VS机械思维，机械思维是确定性和因果关系，大数据思维是不确定性和相关性，当然如果能找出因果关系更好。
3.大数据技术包括数据收集、数据存储、数据挖掘、数据安全性等，每一项都有技术瓶颈，需要大量资源。
4.原有产业+大数据技术=新产业
5.鉴于第四、第五点，建议是拥有大量数据的业务公司与大数据科技公司合作。
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静心科技，打造静心科研。
大数据时代，人们越发越期待，可是在期待的同时，人们是不是真的理解这个“大数据”。小编将从以下几个方面展开对“大数据”的理解。
大数据，顾名思义，就是数据量很大。工信部总工程师峰表示，全球大数据进入加速发展时期，数据总量每年增长50%。数据的发展也呈现出数据形式多样，数据内容多元、数据规模多体的特点。现如今，我们社会不仅有科学采集数据、音视频数据、浏览访问数据以及媒体文字数据等，让我们切身感受到了数据量之大。
可是面对体量如此之大的数据，人们是该高兴，还是该担心如何分析数据可利用的价值呢，也就是如何在如此多的数据中，提取有用的价值。数据本身是没有多少意义，关键是数据本身蕴含的内部规律和信息价值是有利于人类生产生活的。因此，“大数据”目前更多蕴含着从海量数据中发现有利价值，体现出数据深度之广。
大数据会催生我们技术的变革，比如数据提取的方式（深度学习），比如数据存储（云存储），以及数据压缩、数据安全等等。大数据带来的新生事物，必将推动人类社会朝着更加便捷、舒适的方向发展。
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