1、大資料，很明顯從字面上理解就是大量的資料，海量的資料。大，意思就是資料的量級很大，不上TB都不好意思說是大資料。資料，狹義上理解就是12345那麼些資料，畢竟計算機底層是二進位制來存的，那麼在大資料領域，資料就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音訊影片，檔案等等。
2、所以，大資料從字面上理解就是海量的資料，技術上它包括這些海量資料的採集，過濾，清洗，儲存，處理，檢視等等部分，每一個部分包括一些大資料的相關技術框架來支援。
1、大資料，很明顯從字面上理解就是大量的資料，海量的資料。大，意思就是資料的量級很大，不上TB都不好意思說是大資料。資料，狹義上理解就是12345那麼些資料，畢竟計算機底層是二進位制來存的，那麼在大資料領域，資料就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音訊影片，檔案等等。
2、所以，大資料從字面上理解就是海量的資料，技術上它包括這些海量資料的採集，過濾，清洗，儲存，處理，檢視等等部分，每一個部分包括一些大資料的相關技術框架來支援。
大資料思維是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
大資料與“小資料”的根本區別在於大資料採用全樣思維方式，小資料強調抽樣。抽樣是資料採集、資料儲存、資料分析、資料呈現技術達不到實際要求，或成本遠超過預期的情況下的權宜之計。隨著技術的發展，在過去不可能獲取全樣資料，不可能儲存和分析全樣資料的情況都將一去不復返。大資料年代是全樣的年代，抽樣的場景將有利於小，最終消失在歷史長河中。
1、“大資料”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
2、麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。
3、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。換而言之，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”，透過“加工”實現資料的“增值”。
4、從技術上看，大資料與雲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，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘。但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。
5、隨著雲時代的來臨，大資料（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。大資料（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化資料和半結構化資料，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。
6、大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲計算平臺、網際網路和可擴充套件的儲存系統。