大数据简单说就是现实世界数据化！
而大数据对于个人的意义就是：个人与信息的强结合，个人自带可信的信息。
就拿健康码来说，为什么绿码就能放行？为什么各个检查口看到绿码就放行？因为绿码 是携带了个人安全的健康信息，表示这个人是低风险的。
换句话说，健康码是个人信息的一部分，而且是可信的。
健康码的存在，是基于大数据的。我们人会休息，但是手机不会休息，于是我们的位置信息随时随地被记录下来，形成一个个人的行动路径。我们有没有经过高风险地区，甚至可以划分到社区和小区。通过收集类似的个人大量数据，最终形成了一个绿色的健康码。以证明我们是安全的，我们没有携带病毒。
早期互联网，人和信息是分开的。电脑是固定在一个个地方，我们只能收集到ip，个人账户信息。地理位置只能通过ip来推测，那个时代，广告的精准推送是非常难的。只能根据地区来推送。
而现在，智能手机的大量普及，不可避免的，我们通过各种“用户协议”开始暴露我们的个人数据，去了哪里，买了什么东西，和谁是朋友和一些基本信息，性别，年龄等等。
于是，大数据算法可以推算出，我们的行动路径，我们的爱好，活跃时间，喜欢什么app，喜欢什么文章。最终逐渐的，我们数据个人形象越来越逼近真实的我们。
而健康码的出现，几乎就是一个正面的证明，说明我们的个人数据形象和真实的我们已经几乎等同了。
这就是大数据时代，我们逐渐在变得越来越透明，越来越数据化。
数据就是我们，我们就是数据！
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大数据（big data），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。简单的说就是数据量大，数据复杂，短时间内无法用常规手段和软件进行快速有效的利用。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。其影响除了经济方面，同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据。对于一般企业来说，大数据主要用于数据的分析以及二次项目的开发（目前多用于数据分析），通过对大数据的分析，可以将企业的数据价值进行整合，将原来散落的数据进行统一的管理，这样有利于将企业中隐藏的数据进行挖掘，通过这些数据资源按照行业维度进行分析，可以为企业过去到现在为止业务状况进行评估，为未来企业的发展提供决策依据。
本次疫情来临，很多网站上都可以看到疫情变化的情况，全国乃至地区每天增减的人数统计，这也是大数据时效性的体现，通过每天实时数据的动态变化，让人们可以了解疫情控制的情况，根据趋势和态势，可以提前做好相应的预防准备，这也是大数据作用最直观的体现。
数通畅联 专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注！
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作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。
大数据经过多年的发展已经形成了一个庞大的技术体系和行业生态，关于大数据的定义也有了较大程度的拓展，当前大数据的含义也从数据层面向应用层面不断发展。
从当前的技术体系结构来看，大数据技术涵盖了从数据采集、传输、存储到分析、呈现和应用的一系列环节，大数据技术体系也正在从数据分析（基于大数据平台）向数据采集和数据应用两端发展，同时也出现了行业分工。所以，当前的大数据本身就代表了一个产业链，这个产业链的规模也将随着大数据的落地应用而不断发展和壮大。
从大数据的应用层面来看，大数据正在开辟出一个新的价值空间，这是大数据之所以被广泛重视的重要原因。大数据的价值空间非常大，基于大数据的价值空间可以完成大量的创新，而这些创新本身也将推动大数据全面与行业领域的结合。相信在工业互联网的推动下，大数据技术的落地应用将全面促进行业资源的数据化，这会进一步提升数据自身的价值密度。
对于行业领域来说，大数据的作用可以从三个方面来解读，其一是大数据会提升行业领域的管理能力，当前基于大数据的管理模式正在从互联网行业向传统行业覆盖，关键点在于价值衡量体系的打造；其二是大数据能够促进行业领域的创新，这个过程也会促进物联网和人工智能等技术的落地应用；其三是大数据能够为行业领域带来新的价值增量，这个价值增量的空间还是非常大的，关于价值增量的描述可以基于数据来体现，也可以通过模式来体现。
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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
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从当前的技术体系结构来看，大数据技术涵盖了从数据采集、传输、存储到分析、呈现和应用的一系列环节，大数据技术体系也正在从数据分析（基于大数据平台）向数据采集和数据应用两端发展，同时也出现了行业分工。所以，当前的大数据本身就代表了一个产业链，这个产业链的规模也将随着大数据的落地应用而不断发展和壮大。
从大数据的应用层面来看，大数据正在开辟出一个新的价值空间，这是大数据之所以被广泛重视的重要原因。大数据的价值空间非常大，基于大数据的价值空间可以完成大量的创新，而这些创新本身也将推动大数据全面与行业领域的结合。相信在工业互联网的推动下，大数据技术的落地应用将全面促进行业资源的数据化，这会进一步提升数据自身的价值密度。
对于行业领域来说，大数据的作用可以从三个方面来解读，其一是大数据会提升行业领域的管理能力，当前基于大数据的管理模式正在从互联网行业向传统行业覆盖，关键点在于价值衡量体系的打造；其二是大数据能够促进行业领域的创新，这个过程也会促进物联网和人工智能等技术的落地应用；其三是大数据能够为行业领域带来新的价值增量，这个价值增量的空间还是非常大的，关于价值增量的描述可以基于数据来体现，也可以通过模式来体现。
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随着计算机技术、信息技术和人工智能技术的快速发展，诸多领域的数据都呈指数式增长，大数据的概念也由此引起了学术界和业界的关注。大数据被认为是未来技术最重要的领域之一，因为它可以为企业提供高价值信息。
大数据是基于云计算等新处理模式才能快速捕获、处理和分析的规模巨大，种类繁多和更替迅速的信息资源集合，可以增强预测精度以及提升决策能力。
大数据是一类能够反映物质世界和精神世界运动状态和状态变化的信息资源，它具有复杂性、决策有用性、高速增长性、价值稀疏性和可重复开采性。从来源角度来看，大数据是从不同来源和不同格式收集的一组数据，是不同类型的企业和国家组织收集的大量无序数据的集合。
大数据是工业传感器、互联网、移动数码等固定和移动设备产生的结构化、半结构化与非结构化数据的总和。而且大数据通常具有 Volume（体量大）、Variety（多样性）、Velocity（速度快）、Value（价值密度低）、Veracity（真实性），以及 Volatility（波动性）和 Variability（可变性）的 7V 特征。有学者从动态的角度认为大数据有 Cover（广泛覆盖）、Contact（复杂联系）、Cause（丰富来源）、Convey（多元传递）的 4C 特征。
此外，复旦大学黄丽华教授在2017年10月召开的信息系统协会中国分会第七届学术年会中指出，我们要从不同的角度看待大数据，从技术视角看，大数据具有体量大、多样性、速度快和价值密度低的特征；从思维视角看，大数据具有多维性、完备性和强相关性的特征；从应用视角看，大数据具有决策有用性、功能多样性、可重复采集性、应用协同性和安全危害性的特征；从研究视角看，大数据具有多源多维、高颗粒度和动态实时的特征。
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先解释大数据。
大数据是指大数据集，以前由于储存介质的限制，无法储存大量数据，每一个数据都是经过尽挑细选的，在保留了重要数据的同时也会丢失一些次要数据。
随着网速的增加，储存介质的低成本化，通过获取、存储，随着数据数量越来越多，我们能分析的数据也就越来越多。
我简单做个模型来解释大数据搜集和应用的过程。
如我要分析疫情期间世界人民对于韩国疫情的看法和态度，怎么办？
以前的方法就是问卷调查，选择几个人发几张问卷，然后分析，时间慢，样本量不足，都有很强的局限性，那么有了大数据呢？
首先用爬虫技术（搜集阶段）对社交媒体，如今日我们、微博等进行大规模的数据下载，仅仅这一下我就可以搜集到几百万条数据。
但因为搜集到的数据他没有逻辑性，他不是结构化数据：即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。
然后进行整理（数据清洗），如对发评论的人的地理位置，性别，年龄以及发的话的关键词进行清洗。转变为结构化数据
经过上面的步骤，我们就有可用的大规模的数据，然后利用简单的编程，提取出某些关键词，比如：“控制”，“口罩”，“完蛋”等。
就可以做情感分析，根据原本有的语言情感库，就可以知道大家对韩国疫情的看法，持有这些看法的人的年龄，地区和性别等。在进行更深一步的了解，为心理相关部门，政府部门提供决策参考。同时作为今后发生流行病我们应该怎么处理提供可行性方案。
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