探讨大数据的本质，其实并不复杂。简而言之，大数据就是指那些海量的、巨量的资料。这些资料源自于全球各地，随时都在产生。在现今的大数据时代，即使是微不足道的单一数据也可能蕴藏着无法预料的巨大价值。大数据具备四大显著特征，即大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。所谓“大数据”，指的是那些需要通过新型处理模式来增强决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在数据分类上，“大数据”特指那些无法使用常规流程或工具处理或分析的信息，它定义了那些超出常规处理范围和大小，迫使用户寻求新方法的数据集合。 大数据的历史与当前考量因素：尽管“大数据”本身是一个抽象概念，从广义上讲，它指的是那些无法在有限时间内用常规软件工具获取、存储、管理和处理的数据集合。目前，业界对大数据尚无统一定义，但普遍认为，大数据具备大量、高速等特性。大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这些数据集无法用传统的数据库进行存储、管理和处理，需要新的处理模式才能具备更强的决策力、洞察力和流程优化能力。 在大数据技术领域，存在着所谓的“5V”特征：体量大（Volume）、多样性（Variety）、变化快（Velocity）、准确性（Veracity）和价值大（Value）。在维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》一书中，大数据被定义为不依赖随机分析法、抽样调查和基于算法的模型，而是采用全面数据分析的规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。大数据通常具有以下特点：数据量巨大，可能超出传统数据处理工具的处理范围；被称为巨量数据或海量数据，由大量结构复杂、类型多样的数据构成；基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成、共享和交叉复用，形成智力资源和知识服务能力。 大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据以及社交数据。传统企业数据包括CRM系统中的消费者数据、传统ERP数据、库存数据以及账目数据等；机器和传感器数据主要来自各种设备和传感器；社交数据则来源于社交媒体平台和用户互动。 大数据是一种在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于从这些信息中提取知识，创造价值。 如今，大数据技术作为一门新兴技术，正受到众多互联网巨头的青睐。以华为为例，华为云推出了大数据稽核等服务。大数据（Big Data），又称巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度来看，大数据的出现促成了广泛主题的新颖研究。 麦肯锡全球研究所对“大数据”的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据方法的规模。作为IT行业术语，“大数据”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，需要新处理模式才能具备更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 有人将数据比喻为蕴藏的能量。在当今这个数据爆炸的时代，大数据技术的重要性日益凸显，其就业和发展前景广阔。
大数据，作为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，需要新处理模式才能具备更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。有人把数据比喻为蕴藏的能量，而在大数据时代，这种能量正被逐渐挖掘和利用。
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