隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)開始爆發(fā)。社交網(wǎng)絡(luò)、手機(jī)網(wǎng)絡(luò)、各種智能工具都成為了數(shù)據(jù)的來源。淘寶近4億會員每天產(chǎn)生商品交易數(shù)據(jù)約20TB。智能的算法，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺，新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，迫切需要對如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測和處理。二、速度快是指數(shù)據(jù)通過算法的邏輯處理速度非?？欤幻攵煽梢钥焖購母黝悢?shù)據(jù)中獲取高價(jià)值信息，這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有本質(zhì)區(qū)別。

Da 數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的集合，規(guī)模巨大，大大超過了傳統(tǒng)數(shù)據(jù) library軟件工具在采集、存儲、管理和分析方面的能力。Da 數(shù)據(jù)從技術(shù)上來說，Da 數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密切。大型數(shù)據(jù)無法由單臺計(jì)算機(jī)處理，必須采用分布式架構(gòu)。其特點(diǎn)在于海量數(shù)據(jù)的分布式挖掘。

擴(kuò)展數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在三個(gè)方面:1。向大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)，可以使用數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷；2.小而美的中小企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；3.在互聯(lián)網(wǎng)壓力下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)，需要與時(shí)俱進(jìn)，充分利用Da 數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)技術(shù)主要包括以下功能:一、大數(shù)據(jù)的處理分析正在成為新一代信息技術(shù)集成應(yīng)用的節(jié)點(diǎn)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形式，這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。

Da 數(shù)據(jù)的四個(gè)特點(diǎn)是:1。數(shù)據(jù)較大，/Da 數(shù)據(jù)的初始計(jì)量單位至少為P(1000 t)、E(100萬t)或Z (1000 t)。2.有各種類型，如日志、音頻、視頻、圖片、地理信息等。多型數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。3.價(jià)值密度低。隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息過于海量，但可利用的數(shù)據(jù)信息價(jià)值很低。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更快的凈化數(shù)據(jù)的價(jià)值，是數(shù)據(jù)時(shí)代迫切需要解決的問題。

IBM提出了“大數(shù)據(jù)“5v”的特征:1。體積:數(shù)據(jù)大，包括采集、存儲、計(jì)算?！癉a 數(shù)據(jù)”的起始計(jì)量單位至少為P(1000 t)、E(100萬t)或Z(10億t)。二、品種:種類和來源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體為網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，多類型的數(shù)據(jù) pair 數(shù)據(jù)提出了更高的處理能力。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價(jià)值密度低。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯和強(qiáng)大的機(jī)器算法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，是數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問題。四。速度:數(shù)據(jù)增長快，處理速度快，時(shí)效性要求高。比如搜索引擎要求用戶可以查詢幾分鐘前的新聞，個(gè)性化推薦算法要求盡可能實(shí)時(shí)推薦。這是Da 數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘的顯著特點(diǎn)。

智能時(shí)代第三期:Da 數(shù)據(jù)的三大特性。Big 數(shù)據(jù)(bigdata)是指數(shù)據(jù)的集合，其內(nèi)容在一定時(shí)期內(nèi)無法被常規(guī)軟件工具捕獲、管理和處理。大數(shù)據(jù)具有五個(gè)特征，即成交量、速度、品種、低值密度和真實(shí)性。它沒有統(tǒng)計(jì)抽樣方法，只是觀察和跟蹤發(fā)生的事情。

適用領(lǐng)域人工智能、BI、工業(yè)4.0、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)plus有很多特點(diǎn)。高速、多樣性、價(jià)值和真實(shí)性的關(guān)系提出者Victor Mayer schoenberg和Kenneth Kuda 數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系是由“大數(shù)據(jù)”研究機(jī)構(gòu)Gartner給出的，“Da 數(shù)據(jù)”是一種信息資產(chǎn)，它需要新的處理模式，以具有更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力，以適應(yīng)大規(guī)模、高增長率和多樣化。