大数据时代的数据概念分析及其他
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解随着信息技术的不断发展和进步，大数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
大数据，简单来说，指的是处理海量、高速、多样化和复杂数据的技术和方法。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的概念、应用和挑战，以及对于大数据的认识和理解。
一、大数据的概念和特点大数据的概念可以分为三个方面来理解。
首先，大数据是指数据量非常大，远远超过我们传统数据库和处理工具的能力。
其次，大数据是具有高速性的，意味着数据的产生和处理速度非常快，几乎是实时的。
最后，大数据是多样化和复杂的，包含了来自各种来源和多个维度的数据，如文本、声音、图像和传感器数据等。
大数据的特点可以总结为4V：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据多样化）和Value（数据价值高）。
这些特点使得大数据的处理面临着巨大的挑战和机遇。
二、大数据的应用领域大数据的应用已经渗透到各个领域，对于商业、科学、医疗、教育等行业都产生了深远的影响。
以下是几个常见的大数据应用领域：1. 商业和市场营销：通过分析消费者行为和喜好，帮助企业进行精准定位和个性化营销，提高市场竞争力。
2. 金融服务：大数据技术可以分析金融市场的变化趋势，帮助银行和投资公司进行风险管理和投资决策。
3. 健康医疗：通过收集和分析患者的健康数据，提供个性化的医疗服务和健康管理，改善医疗效果和健康预防。
4. 城市管理：通过监测和分析城市的交通、气象和环境等数据，优化城市规划和运营，提高城市的可持续发展和居民生活质量。
5. 科学研究：大数据可以帮助科学家处理和分析实验数据，加速科学发现和创新。
这些仅仅是大数据应用的一小部分，随着技术的不断进步，大数据的应用领域将会更加广泛。
三、大数据的挑战和未来发展尽管大数据的应用前景广阔，但是我们也要面对一些挑战。
首先，数据隐私和安全成为了一个重要的问题。
大数据包含了个人隐私和敏感信息，如何保护数据的安全和隐私成为了一个关键的任务。
大数据的定义
大数据的定义随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
然而，对于大数据的定义却存在着不同的解释和理解。
本文将从不同角度解析大数据的定义，从而帮助读者更好地理解和应用大数据。
一、大数据的概念大数据是指数据量巨大的数据集合，无法在常规的数据库管理工具下进行捕捉、管理和处理的数据。
这些数据具有高速流动、多样化、高价值和高复杂性的特点，主要来源于互联网、传感器设备、社交媒体等。
二、大数据的特点1. 体量巨大：大数据的特点之一是数据量庞大，以至于传统的数据管理技术无法胜任，需要借助新的存储和计算技术来处理。
2. 多样化：大数据包含各种类型的数据，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。
3. 高速流动：大数据的产生速度非常快，往往以实时或接近实时的速度涌现。
这就要求对数据的采集、处理和分析都要具备高速实时处理的能力。
4. 高价值：大数据蕴含着巨大的商业和科学价值，通过挖掘和分析大数据可以发现潜在的商业机会、改进决策和优化业务流程。
5. 高复杂性：大数据往往具有较高的复杂性，包括数据的关联性、多维度分析和模式识别等。
因此，处理和分析大数据需要强大的计算能力和高级算法。
三、大数据的应用领域大数据的应用领域广泛，几乎涵盖了各个行业，以下是一些常见的应用领域：1. 商业智能：通过对大数据的分析，企业可以了解市场趋势、顾客需求和竞争对手的动态，从而做出有针对性的战略决策。
2. 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，可以帮助银行预测客户风险、进行反欺诈分析、优化信贷风险管理等。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以用于疾病预测、医疗资源管理、个性化治疗等方面，提高医疗服务的效率和质量。
4. 城市规划：大数据可以帮助城市规划者优化交通、提高能源利用效率、预测自然灾害等，实现城市的可持续发展。
5. 物流管理：通过对大数据的分析，可以优化物流路径、提高供应链的效率，降低成本，增加利润。
大数据的概念、技术及应用
大数据的概念、技术及应用大数据是指规模庞大、复杂多样、高增长速度的数据集合，数据量过大以至于无法通过传统手段进行处理和管理。
大数据是当今信息社会中遇到的一种新型数据问题。
本文将从概念、技术和应用三个方面介绍大数据。
概念大数据不仅仅是指数据的规模，更关注数据的价值。
大数据是由传感器、移动设备、社交媒体等各类信息源产生的，包含了结构化数据和非结构化数据，具有高速、高容量、多样性和真实性等特点。
大数据的概念还包括对数据的收集、存储、处理和分析的技术和方法。
技术大数据技术涵盖了数据收集、存储、处理和分析等多个方面。
其中，数据收集技术主要包括传感器、物联网、移动设备和社交媒体等。
数据存储技术涵盖了云计算和分布式存储等多种形式。
数据处理技术包括分布式计算、并行计算和图像处理等。
数据分析技术则包括数据挖掘、机器学习和人工智能等。
应用大数据的应用涵盖了各个领域，如金融、医疗、交通、能源、零售等。
在金融领域，大数据被用于风险评估、欺诈检测和个性化推荐等方面。
在医疗领域，大数据被用于疾病预测、基因分析和医疗资源优化等方面。
在交通领域，大数据被用于交通管理、智能导航和交通流量预测等方面。
在能源领域，大数据被用于能源消耗监测、智能电网和节能减排等方面。
在零售领域，大数据被用于用户行为分析、商品推荐和供应链管理等方面。
总结大数据是当今信息社会中面临的一个重要问题，其概念涵盖了数据的规模和价值，技术涵盖了数据的收集、存储、处理和分析，应用也涵盖了各个领域。
通过大数据，我们可以挖掘出有用的信息和知识，为企业决策、科学研究和社会发展提供支持和指导。
随着技术的不断发展和创新，大数据将在未来发挥越来越重要的作用，为我们带来更多的机遇和挑战。
大数据时代的概念和特点
大数据时代的概念和特点随着信息技术的发展和应用，大数据技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
大数据时代的到来，给我们带来了许多新的概念和特点。
本文将就大数据时代的概念和特点展开探讨。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高速发展的背景下，不同正奇需求之间数据量巨大、速度快、多样性丰富等特征的时代。
这些数据可以来自互联网、社交媒体、物联网、传感器等各个渠道，涵盖了人类社会活动的方方面面。
大数据时代的概念主要包括以下几个方面。
1.1 数据量巨大传统的数据处理方式已经无法满足现代社会对数据处理的需求，传统的数据库技术在处理海量数据时会遇到性能瓶颈和存储限制。
因此，大数据时代的特点之一就是数据量巨大，以至于传统的数据处理方式无法处理这样规模的数据。
1.2 速度快在大数据时代，数据的产生速度非常快，传统的数据处理方式已经无法满足实时处理的需求。
例如，金融领域的股票交易数据、网络公司的用户行为数据等，都需要实时进行处理和分析。
因此，大数据时代的特点之一就是需要实时处理海量数据。
1.3 多样性丰富在大数据时代，数据的多样性丰富。
传统的数据处理方式主要处理结构化数据，例如数据库中的数据。
而在大数据时代，除了结构化数据外，还包括文本数据、图像数据、音频数据、视频数据等非结构化数据。
这些非结构化数据的处理对于传统的数据处理方式来说是一个巨大的挑战。
二、大数据时代的特点2.1 数据价值高在大数据时代，数据被认为是一种重要的资源和资产。
通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息和规律。
这些信息和规律可以用来指导决策、优化产品和服务、提升效率等。
因此，大数据时代的特点之一就是数据价值高。
2.2 数据来源广泛在大数据时代，数据的来源非常广泛。
除了传统的数据来源，如企业内部的数据库，还包括互联网、社交媒体、物联网等各种渠道。
这些不同来源的数据具有不同的特点和价值，通过对这些数据的综合分析，可以得到更全面和准确的结论。
(完整版)大数据时代的数据概念分析及其他
大数据时代的数据概念分析及其他一、概念："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度概念:大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
研究机构Gartner概念："大数据"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。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
什么是大数据,什么是大数据概念(一)
什么是大数据，什么是大数据概念（一）引言概述：大数据已经成为当今社会重要的概念之一，它是指海量复杂的非结构化和结构化数据。
随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据的概念也越来越受关注。
本文将介绍什么是大数据以及大数据的概念。
一、大数据的概念1.1 数据量巨大大数据的最显著特征就是数据量巨大，远远超过传统数据库管理系统所能处理的规模。
大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB 计量。
1.2 多样性数据来源大数据涉及多个来源，包括传感器数据、电子邮件、社交媒体数据、网页浏览记录等。
这些数据具有多样性，并且以高速增长的方式产生。
1.3 高速处理需求大数据处理要求高效且实时，因为数据的生成速度和涉及问题的复杂性都在不断增加。
传统的处理方法已经无法满足大数据的处理需求。
1.4 复杂的数据分析由于大数据的复杂性，传统的数据分析方法已经无法处理大数据所带来的挑战。
大数据分析需要使用新兴的数据挖掘和机器学习技术来提取有价值的信息。
1.5 价值挖掘与应用大数据具有巨大的价值，在商业领域、医疗保健、金融服务等许多领域都可以应用。
通过大数据的分析，企业可以了解市场趋势、预测需求、优化运营等。
二、大数据的应用领域2.1 商业智能大数据分析可以帮助企业了解市场需求，预测销售趋势，以及优化企业运营。
通过分析大数据，企业可以做出更明智的决策，提高竞争力。
2.2 治理与管理政府机构可以利用大数据分析来优化公共服务的提供，提高决策的科学性和准确性。
大数据还可以帮助监管部门发现和预防欺诈、不当行为等。
2.3 医疗保健大数据分析在医疗保健领域有广泛的应用。
它可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策，提高医疗质量，减少错误和风险。
2.4 金融服务大数据分析可以帮助金融机构进行风险评估、欺诈检测和客户分析。
通过分析大数据，金融机构可以提高业务效率，减少损失。
2.5 城市规划通过分析城市的大数据，政府和城市规划者可以更好地了解城市居民的需求和行为模式，优化城市规划，提供更好的公共设施和服务。
大数据的概念、技术及应用3篇
大数据的概念、技术及应用第一篇：大数据概念随着互联网的发展，大量的数据被网络搜集、传输、存储。
而大数据的概念就应运而生。
所谓大数据，就是指数据量巨大、数据来源复杂、数据类型多样、数据处理难度大等特点的数据。
大数据的四个特点：1.数据量大：数据量上亿、甚至几十亿，每天增长若干倍，这就需要大数据分析处理技术来提高存储、处理、分析效率。
2.数据类型多样：数据类型包括文本、图片、视频、音频等，不同的数据类型需要不同的处理技术和方法。
3.数据来源复杂：大量数据来自网络，包括社交网络、传感器、监控设备等，数据来源多种多样，需要对不同数据来源进行分类和处理。
4.数据处理难度大：大数据的处理需要计算机集群和高效的算法技术，只有使用高效的技术才能进行数据分析、挖掘，以及萃取出有价值的信息。
应用领域：大数据应用非常广泛，包括金融、医疗、物流、社交网络、搜索引擎等众多行业。
比如：1.金融行业：大数据可以用于信用评估、风险管理、交易监视等，同时通过客户数据分析可以更好地理解用户需求，推出更优质的服务。
2.医疗行业：大数据可以帮助医生更好地拟定治疗方案，以及研究预防措施。
例如，利用大数据技术对诊断结果进行分析，比如分析肿瘤的DNA序列信息，从而更准确地进行治疗。
3.社交网络：大数据可以用于用户画像及用户需求分析等，同时也可以利用社交网络中海量的用户交互数据做情感分析、画像分析等。
总之，大数据的发展给社会带来了机遇和变革，也对IT技术和人才提出了更高的要求。
第二篇：大数据技术随着大数据的应用越来越广泛，大数据技术也在不断发展完善。
下面，让我们一起来了解大数据技术的几个重要方面。
1.大数据存储技术：HDFS（Hadoop 文件系统），是大数据处理的一个重要领域，HDFS 能够实现对磁盘上的文件进行分区存储和分布式处理，是大数据存储和处理的基础。
2.大数据处理技术：MapReduce是一种分布式计算框架，主要用于处理大规模数据。
大数据时代
大数据时代大数据时代一、引言在当今信息时代，大数据已成为推动经济和社会发展的重要力量。
大数据具有海量、多样、高速、价值四个特点，其应用领域广泛，包括但不限于商业、金融、医疗、教育等。
本文将对大数据时代的概念、技术、应用和挑战等进行详细探讨。
二、大数据概述1.定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、速度快的数据集合。
这些数据通常难以通过传统数据处理工具进行管理和分析。
2.特点：大数据具有海量性、多样性、高速性和价值性。
3.技术基础：大数据的处理和分析离不开云计算、分布式存储和计算、机器学习等技术的支持。
4.发展历程：大数据概念的提出和发展历程。
三、大数据技术1.数据采集：介绍大数据采集的常用技术，包括传感器、网络爬虫、日志记录等。
2.大数据存储：介绍大数据存储的常用技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。
3.大数据处理和分析：介绍大数据处理和分析的技术，包括MapReduce、Spark、Hadoop等。
4.数据可视化：介绍大数据可视化的技术，如数据仪表盘、可视化图表等。
四、大数据应用领域1.商业领域：介绍大数据在商业领域中的应用，包括市场营销、精准广告投放、客户关系管理等。
2.金融领域：介绍大数据在金融领域中的应用，包括风险管理、欺诈检测、投资决策等。
3.医疗领域：介绍大数据在医疗领域中的应用，包括个体化医疗、疾病预测、药物研发等。
4.教育领域：介绍大数据在教育领域中的应用，包括学习分析、智能教育系统、个性化教育等。
五、大数据挑战与未来展望1.数据隐私与安全：介绍大数据时代面临的数据隐私和安全挑战，包括个人隐私保护、数据泄露等问题。
2.技术挑战：介绍大数据时代的技术挑战，包括数据存储和处理能力、算法和模型的创新等。
3.法律法规：介绍涉及大数据的法律法规，如数据保护法、反垄断法等。
4.未来展望：对大数据发展的趋势和未来可能的应用领域进行展望。
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大数据时代的数据概念分析及其他————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：大数据时代的数据概念分析及其他一、概念：＂大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量（volｕmes）?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别（ｖariety）大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Ｖｅｌoｃity）快,在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性(Ｖｅｒａciｔｙ)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度概念:大数据(ｂｉgdatａ）,或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4Ｖ特点：Volume、Vｅlｏcity、Variｅｔy、Vｅracity。
研究机构Gaｒtner概念：＂大数据"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。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务(AＷS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
"Ｋeｌly说:"大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。
大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。
最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。
这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadｏop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二、大数据分析从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?大数据分析的五个基本方面：1、可视化分析Ａnａlｙtic Visuaｌizａtions大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法Ｄata Mｉｎing Algｏrithｍs大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力Prediｃtive Anａｌyｔic Caｐaｂilities大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4、语义引擎Ｓeｍantic Ｅｎgiｎes大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量与数据管理Ｄａta Quａlｉty ａnd Master DaｔaＭaｎagement大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
三、大数据技术数据采集：EＴＬＬ(exｔract, transform aｎd ｌｏad)工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
ﻫ数据存取:关系数据库、ＮOSQＬ、SQL等。
ﻫ基础架构：云存储、分布式文件存储等。
ﻫ数据处理：自然语言处理(ＮLＰ,NatｕralLangｕagｅProceｓsing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NＬU,NatｕｒaｌLanguagｅUnderstandinｇ），也称为计算语言学(Comｐｕtatiｏnal Lｉnguiｓtｉcｓ。
一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(ＡI，Artificial Iｎtｅlligenｃｅ）的核心课题之一。
ﻫ统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、ｌogｉsｔｉc回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析）、bｏotsｔrａｐ技术等等。
ﻫ数据挖掘:分类(Clａssiｆｉcatｉｏｎ)、估计(Estimａtｉｏn)、预测（Prｅdｉctiｏn）、相关性分组或关联规则(Aｆfinity grouping or asｓocｉaｔiｏn rｕles）、聚类（Ｃlｕstering)、描述和可视化、Descｒiption and Visuａlizatiｏn)、复杂数据类型挖掘（Texｔ, Web ,图形图像,视频，音频等)ﻫ模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
ﻫ结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
四、大数据特点要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手，"大＂是指数据规模,大数据一般指在10TB(1ＴB=1０24ＧB)规模以上的数据量。
大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结（Voｌ-ｕme、Vaｒiety、Ｖａlｕｅ和Veloｃ-i ｔy)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
ﻫ第一,数据体量巨大。
从TＢ级别，跃升到PB级别。
第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
ﻫ第三，价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四,处理速度快。
１秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、ＰC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
ﻫﻫ大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。
解决大数据问题的核心是大数据技术。
目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。
大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。
因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。
五、当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。
大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。
ﻫ二是规范一套建设标准。
没有标准就没有系统。
应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
ﻫ三是搭建一个共享平台。
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。
应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
六、大数据作用大数据时代到来,认同这一判断的人越来越多。
那么大数据意味着什么,他到底会改变什么？仅仅从技术角度回答，已不足以解惑。
大数据只是宾语，离开了人这个主语,它再大也没有意义。
我们需要把大数据放在人的背景中加以透视，理解它作为时代变革力量的所以然。
1、变革价值的力量未来十年,决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个＂思想者")，就是国民幸福。
一体现在民生上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在人与人关系上,做得是否比以前更有意义；二体现在生态上,通过大数据让有意义的事变得澄明,看我们在天与人关系上,做得是否比以前更有意义。
总之,让我们从前10年的意义混沌时代,进入未来１０年意义澄明时代。
2、变革经济的力量生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。
有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。
大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。
这就是启动内需的原理。
3、变革组织的力量随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来,组织的变革就越来越显得不可避免。
大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。
最先反映这种结构特点的,是各种各样去中心化的WEＢ２.０应用，如RSS、维基、博客等。
大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。
七、大数据处理?周涛：大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。