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大數據：

大數據（big data），指沒法在必定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是須要新處理模式才能具備更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增加率和多樣化的信息資產。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用全部數據進行分析處理。大數據的5V特色（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是須要新處理模式才能具備更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增加率和多樣化的信息資產。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合，具備海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，若是把大數據比做一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提升對數據的「加工能力」，經過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面同樣密不可分。大數據必然沒法用單臺的計算機進行處理，必須採用分佈式架構。它的特點在於對海量數據進行分佈式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分佈式處理、分佈式數據庫和雲存儲、虛擬化技術。
隨着雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了愈來愈多的關注。分析師團隊認爲，大數據（Big data）一般用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關係型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一塊兒，由於實時的大型數據集分析須要像MapReduce同樣的框架來向數10、數百或甚至數千的電腦分配工做。

大數據須要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍通過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分佈式文件系統、分佈式數據庫、雲計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

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