大数据时代来临，数据正在引领人们生活，正在引导商业变革和技术创新。大数据这个词被讨论的越来越多，要顺应时代的发展潮流，要进行大数据学习，我们也得了解一下大数据究竟是什么，小编带大家来看看。
我们认为大数据定义之所以众说纷纭，主要是因为大数据所涉及的内容太“大”，大家看它的角度不一样，于是出现了仁者见仁，智者见智的局面。根据大数据的历史沿革和大数据所处的时代背景，我们就可以进一步充分了解大数据的内涵。
从大数据的时代背景来看，我们可以把大数据作为研究对象，从数据本身和处理数据的技术两个方面理解大数据，这样理解大数据就有狭义和广义之分:狭义的大数据是指数据的结构形式和规模，是从数据的字面意义理解;广义的大数据不仅包括数据的结构形式和数据的规模，还包括处理数据的技术。
不管从广义的角度，还是从狭义的角度来看，大数据的核心是数据，而数据是统计研究的对象，从大数据中寻找有价值的信息关键在于对数据进行正确的统计分析。因此，鉴定“大数据”应该在现有数据处理技术水平的基础上引入统计学的思想。
从统计学科与计算机科学的性质出发，我们可以这样来定义“大数据”:大数据指那些超过传统数据系统处理能力、超越经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合，对于这一数据集合，在一定的条件下和合理的时间内，我们可以通过现代计算机技术和创新统计方法，有目的地进行设计、获取、管理、分析，揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。
根据大数据的概念和其时代属性，我们认为大数据的基本特征主要体现在以下四个方面:
1.大量性。是指大数据的数据量巨大。在大数据时代，高度发达的网络技术和承载数据资料的个人电脑、手机、平板电脑等网络工具的普及，数据资料的来源范围在不断拓展，人类获得数据资料在不断更改数据的计量单位。数据的计量单位从从PB到EB到ZB，反映了数据量增长质的飞跃。据统计，截止2012年底，全球智能手机用户13亿，仅智能手机每月产生的数据量就有500MB，每个月移动数据流量有1.3EB之巨。
2.多样性。是指数据类型繁多，大数据不仅包括以文本资料为主的结构化数据，还包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等半结构或非结构化的数据资料。多样化的数据产生的原因主要有两个方面:一是由于非结构化数据资料的广泛存在。二是挖掘价值信息的需要，传统的数据处理对象是结构式的，我们从数据的大小多少来感受对象的特征，但这远远不够具体。很多时候，我们希望了解得更多，除了了解对象的数量特征外，我们还希望了解对象的颜色、形状、位置、甚至是人物心理活动等等，这些是传统的数据很难描述的。为了满足人们对数据分析深层次的需要，由于大数据时代对音频、视频或图片等数据资料处理技术不再是难题，于是半结构化数据和非结构化数据也成为数据处理的对象。
3.价值性。指大数据价值巨大，但价值密度低:大数据中存在反映人们生产活动、商业活动和心理活动各方面极具价值的信息，但由于大数据规模巨大，数据在不断更新变化，这些有价值的信息可能转瞬即逝。一般来讲，价值密度的高低与数据规模的大小成反比。以视频数据为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据信息出现时间可能仅有1秒。这就表明，大数据不仅是禁止的，更是流动的。因此，在大数据时代，对数据的接收和处理思想都需要转变，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
4.高速性。指数据处理时效性高，因为大数据有价值信息存在时间短，要求能迅速有效地提取大量复杂数据中的有价值信息。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率关乎智能型企业的生死存亡。
我们可以这样来定义大数据时代，大数据时代是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示的信息时代。在这个时代，人们几乎能够从任何数据中获得可转换为推动人们生活方式变化的有价值的知识。科多大数据希望在大数据时代人人都能有一定的大数据处理能力和数据分析能力，一定能在工作上带来意想不到的效果。
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