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大數據Big Data是指大小超出了常用的軟件工具在運行時間內可以承受的收集，管理和處理數據能力的數據集;大數據是目前存儲模式與能力、計算模式與能力不能滿足存儲與處理現有數據集規模產生的相對概念。

大數據的含義是什么

大數據最根本之處在于信息收集方式出現了重大變化與革新。大數據的出現與大量信息直接在網絡呈現關系非常緊密。

大數據的采集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的采集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。

數據主要分為結構化數據、非結構化數據、半結構化數據和元數據。在對數據進行分析時，我們應當首先思考我們的數據分類標準是什么？數據是來自于哪個領域的數據？我們的目標是什么？比如說我們按照領域分類，數據來自于數據科學領域，而該領域主要針對的是結構化和非結構化數據，而非結構化數據的處理目標是轉化為結構化數據以及小數據。如果是對計算機領域來說，那么數據可以分為int(整型),float(浮點型),bool(布爾型)等。

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大數據的特點：

1、數據體量巨大

現如今，一般的首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果打印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，就目前而言，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。

2、數據價值密度低

與傳統信息系統相比，大數據中的數據價值密度相對較低，這就需要更快，更方便的方式來完成數據值提取過程，這也是當前大數據平臺所關注的核心競爭力之一。實際上，早期Hadoop和Spark平臺之所以能夠脫穎而出的重要原因是它們的數據處理（排序）速度相對較快。

3、數據多樣化

數據的形式是多種多樣的，包括數字（價格、交易數據、體重、人數等）、文本（郵件、網頁等）、圖像、音頻、視頻、位置信息（經緯度、海拔等），等等，都是數據。