即數(shù)據(jù)行存儲在數(shù)據(jù)庫中，實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)可以用二維表結(jié)構(gòu)進(jìn)行邏輯表達(dá)，比如某制造企業(yè)應(yīng)用oracle、SqlServer等的ERP系統(tǒng)。數(shù)據(jù)圖書館?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)更加非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，只是無法二維描述而已，比如所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各種報表、圖像和音視頻信息，比如醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)、教育視頻點(diǎn)播、視頻監(jiān)控、土地GIS、設(shè)計院、文件服務(wù)器(PDM/FTP)和媒體資源管理。

1，關(guān)注點(diǎn)不同:Big 數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用主要以偏概全數(shù)據(jù)管理和控制，數(shù)據(jù)治理更關(guān)注實(shí)際場景中的這個big 數(shù)據(jù)技術(shù)。但不會對具體的底層技術(shù)做深入的研究，重點(diǎn)仍然是整個行業(yè)的趨勢和數(shù)據(jù)的管理流程。大數(shù)據(jù)科技側(cè)重于底層技術(shù)的具體實(shí)現(xiàn)。2、具體內(nèi)容不同:舉個簡單的例子，比如Da 數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)，Da 數(shù)據(jù)應(yīng)用專業(yè)，會注意不同的應(yīng)用場景用什么算法，如何設(shè)置參數(shù)。

Da數(shù)據(jù)的現(xiàn)在分析與傳統(tǒng)分析有本質(zhì)區(qū)別，即傳統(tǒng)分析是基于結(jié)構(gòu)和關(guān)系的數(shù)據(jù)。而且經(jīng)常取一個很小的數(shù)據(jù)集來預(yù)測判斷整個數(shù)據(jù)。train collector功能齊全，適用于大多數(shù)網(wǎng)頁。它們之間有八個區(qū)別:1、數(shù)據(jù) scale，2、數(shù)據(jù) type，3、Schema與數(shù)據(jù)的關(guān)系，4、處理的對象，5、獲取的方式，6、傳遞的方式。-0/的價值體現(xiàn)在信息傳遞和表征上，是對現(xiàn)象的描述和反饋，人們可以通過數(shù)據(jù)來理解數(shù)據(jù)。

概念上，數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)都是海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析:是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法，對收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總結(jié)、理解、消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，充分發(fā)揮其作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用的信息并形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程。

大數(shù)據(jù)可以概括為五個V，而數(shù)據(jù)是體量大、速度快、品種多、價值大、真實(shí)性大。大數(shù)據(jù)作為最熱門的IT行業(yè)詞匯，以下數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖礦等等圍繞著大/展開。隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來，“大數(shù)據(jù)”分析也應(yīng)運(yùn)而生。

區(qū)別:大數(shù)據(jù)是巨量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)礦，而數(shù)據(jù)礦更多的是針對企業(yè)內(nèi)部的專業(yè)化數(shù)據(jù)礦。釋義:大數(shù)據(jù):指在可承受的時間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合，它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來擁有更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力；在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫克耶寫的《Da 數(shù)據(jù) Time》中，Da 數(shù)據(jù)是指所有數(shù)據(jù)都用于分析，沒有隨機(jī)分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。