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大数据的概念
大数据代表着数据从量到质的变动过程，代表着数据作为一种资源在经济与社会实际中表演越来越重要的角色，相干的技术、产业、利用、政策等环境会与之相互影响、互为促成。从技术角度来看，这种数据规模量变后带来新的问题，即数据从动态变为动静，从简略的多维度变成巨量维度，而且其品种日益丰盛，超出以后分析方法与技术可能解决的领域。这些数据的采集、剖析、解决、存储和展示都波及简单的多模态高维计算过程，波及异构媒体的对立语义形容、数据模型、大容量存储的建设，波及多维度数据的特色关联与模仿展示。然而，大数据倒退的最终目标还是开掘其利用价值，没有价值或者没有发现其价值的大数据从某种意义上讲是一种冗余和累赘。
大数据的特色一：规模性
随着信息化技术的高速倒退，数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个 GB 或几个 TB 为单位来掂量，而是以 PB（1 千个 T）、EB（1 百万个 T）或 ZB（10 亿个 T）为计量单位。
大数据的特色二：多样性
多样性次要体现在数据起源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。
①数据起源多，企业所面对的传统数据次要是交易数据，而互联网和物联网的倒退，带来了诸如社交网站、传感器等多种起源的数据。
而因为数据来源于不同的利用零碎和不同的设施，决定了大数据模式的多样性。大体能够分为三类：一是结构化数据，如财务零碎数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如 HTML 文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。
②数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的模式保留。而大数据中有 70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。
③数据之间关联性强，频繁交互，如游客在游览途中上传的照片和日志，就与游客的地位、行程等信息有很强的关联性。
大数据的特色三：高速性
这是大数据辨别于传统数据挖掘最显著的特色。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据对解决数据的响应速度有更严格的要求。实时剖析而非批量剖析，数据输出、解决与抛弃立即奏效，简直无提早。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
大数据的特色四：价值性
只管企业领有大量数据，然而施展价值的仅是其中十分小的局部。大数据背地潜藏的价值微小。因为大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在从大量不相干的各种类型的数据中。挖掘出对将来趋势与模式预测剖析有价值的数据，并通过机器学习办法、人工智能办法或数据挖掘办法深度剖析，并使用于农业、金融、医疗等各个领域，以期发明更大的价值。
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