什么是大数据?要简单通俗点的解释？

什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用？更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏

大数据，不仅仅是数据量大，同时在其他方面，也有一定的特点。

第一，大数据数据体量非常大，传统的单机存储系统，已经无法在存储这么大量的数据，此时需要用到分布式存储技术。

第二，大数据的数据种类非常多，数据的格式也会变得复杂，比如数据种类有视频、文档、图片、消息记录等等。

第三，大数据中潜藏着非常重要的价值，通过数据分析技术，对商业决策做出智能化以及数据化的支持。

大数据最主要的功能，就是为公司上层提供商业化决策支持，让公司能够结合历史数据，往正确的方向发展。大数据技术主要分为两类：大数据计算和大数据存储。

“不接触互联网，以后寸步难行！”十年前，在这样的危言耸听下，大家扔掉砖块手机拿起手掌大的智能手机。

好不容易学会了玩微信刷朋友圈，现在中年危机和“大数据”都一起来了。

是不是不接触大数据，也要被时代淘汰？

这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来一下。

在当前的大数据时代，不仅IT（互联网）行业的人需要了解大数据相关知识，传统行业的从业者和普通大学生也都应该了解一定的大数据知识，在产业互联网和新基建计划的推动下，未来大数据技术将全面开始落地应用，大数据也将重塑整个产业结构。

了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。

大数据自身的特点往往集中在五个方面，分别是数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和可信度，对于这五个维度的理解和认知，是了解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展和在行业领域的应用，关于数据自身的维度也有了一定程度的扩展，这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和完善。

数据量大是大数据的一个重要特征，但是数据量本身是一个汇集的概念，并不是只有很大的数据才称为大数据，传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分，这一点一定要有清晰的认知。当前从大数据的数据来源来看，主要集中在三个渠道，包括互联网、物联网和传统信息系统，物联网数据当前占据的比例比较大，相信在5G时代，物联网将依然是大数据的主要数据来源。

用最通俗的语言跟你解释一下。

举个例子，你想要买一双鞋，打开淘宝搜索了半天，感觉不太合适，然后又一想，晚点买也可以，于是退出了淘宝，打开了抖音，开始看某些土味视频。

当你下一次打开淘宝的时候，淘宝一定会给你推荐各种新款式的鞋，并且会给你推送相关的活动。而你每次打开抖音，看到的大部分都是土味视频。

其原因就是因为你在淘宝上用了大部分时间去搜索鞋子，淘宝通过测算觉得你对鞋子感兴趣，于是你每次进淘宝都会给你推荐鞋子。除非你下次用更多的时间去搜索另外一个东西。而抖音觉得你比较喜欢土味视频，因此这种视频便一直出现。

这就是我们所说的大数据，通过对你各种行为分析，为你推荐更符合你口味的东西。

随着互联网时代的到来，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，人们生活息息相关的事情都会变成网络中的数据，而大数据就是这个高科技时代的产物，所以大数据是非常重要的一个资源。

大数据是每时每刻都在变化变动，是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。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要，所以我们要把这些数据进行深度的挖掘和分析，扩大他们的价值。

大数据是需要通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的、想做的，而对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键，比如精准营销，征信分析，消费分析等等。

相信大家对于这次新冠肺炎疫情期间社区防控力度之严、强度之大深有体会。但在杭州滨江区，在疫情爆发之初，却面临着社区疫情防控人手不足的问题。对此，国家电网杭州分公司研发了全国首个“电力大数据+社区网格化”算法，实现了收集、研判电力数据功能，并对滨江157476户居民、超过1000万条电力数据，进行了收集和分析。为了精准判断细微的用电数据差别，该公司在算法中开发了居民短暂和长期外出、举家返回、隔离人员异动等3个场景6套算法模型。通过3轮150余万条次电力大数据巡航，精准判断出区域内人员日流动量和分布，还可以实时监测居家隔离人员、独居老人等特殊群体347户。这让社区人员得以根据电量波动判断业主状况，提高了登记和服务的效率，从而解决了人手不足的难题。

听完这个例子，不知道你有没有什么感触呢？看似“高大上”的大数据，实际上就是这么的“接地气”。今天呢，我主要是想纠正一些大家对于大数据的误解，对大数据有一个更清晰且正确的认识。

二、大数据是什么？

其中，第三范式和第四范式都是由计算机来进行计算的，二者之间有什么区别呢？

引用维克托·迈尔·舍恩伯格撰写的《大数据时代》中的话来说，就是：大数据时代最大的转变，就是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。第四范式相对于第三范式来说，更关注“是什么”，而不需要知道“为什么”，就像人类总是会思考事物之间的因果联系，电脑却更擅长相关性分析。这也是为什么有人提出第三范式是“人脑+电脑”，人脑是主角，而第四范式是“电脑+人脑”，电脑是主角。

大数据通俗来说就是有个机器，把你生活中的点点滴滴都记录下来，形成一种特定的形式！

大数据（big data），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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、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。

　　麦肯锡全球研究所给大数据出的定义是：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。

　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

　　从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

　　随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据就是你行动行为的轨迹，将来可能会塑造成为你的影子，影子最终服务于你，预测到你的衣食住行，使你做到所想而行，比如你想自杀，它可能把刀放到你面前。