大數據該怎麼理解

1. 什麼是「大數據」，如何理解「大數據」

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的專數據集合，是需屬要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，簡單來說大數據就是海量的數據，就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻)，大到PB級別，現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。
大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性
隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。
很多情況下大數據來源於生活。比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。
大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。

2. 如何理解大數據

1、我理解的大數據就是：數據量大(Volume)、數據種類多樣(Variety)、 要求實時性強(Velocity) 。對它關注也是因為它蘊藏的商業價值大(Value)。也是大數據的4V特性。符合這些特性的，叫大數據。
2、對它關注一個原因就它的大價值，比方ebay,建立的大數據分析平台可以准確分析用戶的購物行為。通過對顧客的行為進行跟蹤、對搜索關鍵字廣告的投入產出進行衡量，優化後eBay 產品銷售的廣告費降低了99%，頂級賣家占總銷售額的百分比卻上升至32%。就大數據價值這一塊，例子很多，詳情可以再自己查查。
再一個對它關注的原因就是因為這么大量和復雜的數據確實不好管理，這樣就有了處理大數據的一些技術，比如Hadoop。Hadoop是個開源的，像網路做搜索，就用Hadoop管理數據。淘寶在2011年11月11日，搞得優惠活動，你想想在零點的時候，淘寶點擊有多高，每一筆買賣算一個數據請求，那怎麼保證網站的正常運轉啊？這些就是一些技術方面的關注了。
3、它的作用更多，拿球賽說，我們現在可以通過比賽錄像找出對手缺點了。有個大數據應用是視頻教練工具，用這個工具，球員可以比較和對比同一投球手的不同投球，或是幾天或幾周的投球情況的時間序列數據。
4、解決的問題。你問的大數據解決什麼問題，應該是處理大數據的技術解決什麼問題。通過我上面說的，你大概也能知道一點了，管理大規模的復雜數據需要用到大數據的技術，通過大數據的技術把這些大數據管理分析好了，可以使企業領導對各方面有更明確的認識，做出更好的決策。
總結下：大數據更多的體現數據的價值。各行業的數據都越來越多，在大數據情況下，如何保障業務的順暢，有效的管理分析數據，能讓領導層做出最有利的決策。這是關注大數據的原因。也是大數據技術要解決的問題。
這些都是我自己寫的我個人的理解，供你參考。再有不明白的可以網路，或者加追問咱們共同探討。嘿嘿。

3. 主題：談談如何理解「大數據」

大數據，一般以市場，或是一個區域或是領域為主；

如：互聯網，這個就回是整個網路答市場的分配，不能單指哪一個行業或是領域的數據，按照一個行業的行情與數據去分配研究的。

可以多從如下幾個方面去考慮：
一，多個人群進行了解行業；
二，多了解不同行業人群的需求；
三，按照不同的產品去分析產品的定位；
四，再結合同行業產品與本產品的特色去查看市場動態；

全部進行數據統一查明細，再對外公布，一般這個數據來自國家政府部門，或是有權威性的話說權。

4. 如何理解大數據

大數據是現在各行各業都會提到的詞彙，那麼這個大數據到底是什麼意思，該如何理解呢？其實大數據字面意思就是有很多的數據集合，在不同的行業，這個數據是不同的。每一個行業通過對應的大數據可以快速的處理需求，給用戶反饋所需要的信息。同時大數據的積累也是一個漫長的過程，需要行業公司不斷的做積淀。

很多人一看到大數據就理解為很多數據的集合，其實這本身是沒有錯誤的。只不過這個數據集合是分行業的。比如電商行業的大數據可能是很多的訂單信息，用戶信息。快消品行業的大數據可能是眾多的產品以及經銷商數據。而房地產行業的大數據可能就是眾多買房者以及房價信息的數據。不同的行業對於數據的需求是不一樣的，所以對應的大數據也是不一樣的。

針對大數據你還有什麼知道的呢？歡迎大家留言評論！

5. 怎樣理解大數據技術

一、數據倉庫不需要大數據

數據倉庫是一種架構，而大數據純粹是一種技術。因此，人們不能在技術上取代其他人。像大數據這樣的技術可以存儲和管理大量數據，以合理的低成本將它們用於不同的大數據解決方案。

二、大數據技術將消除數據集成的必要性

大數據技術使用“讀取模式”方法來處理信息。這使組織可以使用多個數據模型來讀取相同的源。人們普遍認為，它可以靈活地允許終用戶確定如何按需解釋數據資產。此外，假設大數據提供針對各個用戶定製的數據訪問。

三、大數據總是質量數據

大數據並不一定意味著它包含干凈和高質量的數據。相反，在大多數情況下，大數據包括數據質量錯誤。此外，為了從收集的大數據中利用更好和正確的見解，有必要對它們進行清理。因此，錯誤的假設是不需要數據清理，收集或分析大數據。

四、大數據只用於分析

您將從各種來源獲得至少12種不同的大數據定義。在某個地方，它被定義為5V，在某個地方作為海量數據集，在某個地方它與分析相交。因此，每個人都有不同的方法來定義。

6. 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料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MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。