什麼是大資料，大資料時代怎麼理解

大資料指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理。

操作方法

（01）大資料指在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

（02）其實大資料是一個概念，你不能定義為大，或者多，或者複雜。在不同行業，不同技術背景的情況下，對於大資料的解釋是不一樣的。雖然目前我們不能用一個明確地概念來描述它，但是，我們可以說明它的一些屬性，比如4v。無論安全性，還是難處理，這些都是描述大資料的屬性，當你有了這些屬性，把他們總結到一起的時候，那就是你理解的大資料，就像當初有人和你說什麼是CPU一個道理，從懵懂到理解，需要實踐中的積累。

（03）大資料是資訊科技發展到如今的一個產物，它也會過時，當下人們談論的大資料基本屬性包括：全量，大，多樣性，低價值密度等！對於決策者來說，資料驅動業務是大資料最大的價值；對於技術人員來說，如果通過技術將人無法通過肉眼找到的價值資訊呈現出來，這是最重要的！

（04）大資料技術的戰略意義不在於掌握龐大的資料資訊，而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理。換言之，如果把大資料比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對資料的“加工能力”，通過“加工”實現資料的“增值”。

（05）大資料與雲端計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式計算架構。它的特色在於對海量資料的挖掘，但它必須依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術。   隨著雲時代的來臨，大資料（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲臺》的分析師團隊認為，大資料（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大資料分析常和雲端計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。