為了理解“'大數據'”，我們首先需要知道'數據'是什么 。牛津詞典將'數據'定義為：
“由計算機執行操作的數量，字符或符號，可以以電信號的形式存儲和傳輸，并記錄在磁，光或機械記錄介質上。”
因此，“大數據”也是一種數據， 但規模巨大。“大數據”是用來描述數據的集合，是體積龐大，但與time.in短成倍增長，術語 小號 uch數據是如此之大，復雜，沒有一個傳統的數據管理工具，能夠存儲它或有效地處理它。
“'大數據'”的例子
以下是“大數據”的一些例子 -
半結構化
半結構化數據可以包含兩種形式的數據。我們可以看到半結構化數據在形式上是一種受限制的，但實際上并沒有用例如關系型dbms中的表定義來定義。半結構化數據的示例是以xml文件表示的數據。
半結構化數據的例子
存儲在xml文件中的個人數據 -
<rec><name>prashantrao</name><sex>男</sex><age>35</age></rec><rec><name>seemar.</name><sex>female</sex><age>41</age></rec><rec><name>satishmane</name><sex>男</sex><age>29</age></rec><rec><name>subratoroy</name><sex>男</sex><age>26</age></rec><rec><name>jeremiahj。</name><sex>男</性><年齡>35</年齡></rec></pre>數據增長多年
請注意，非結構化的web應用程序數據由日志文件，事務歷史記錄文件等組成.oltp系統用于處理結構化數據，其中數據存儲在關系(表)中。
“大數據”的特征
(i)卷 -“大數據”這個名稱本身與巨大的規模有關。數據大小在確定數據價值方面起著非常關鍵的作用。此外，特定數據是否實際上可以被視為大數據，取決于數據量。因此， “交易量” 是處理“大數據”時需要考慮的一個特征。
(ii)多樣性- “大數據”的下一個方面是它的 多樣性。
多樣性是指異構來源和數據的本質，包括結構化和非結構化。在早期，電子表格和數據庫是大多數應用程序考慮的***數據源。現在，在分析應用程序中也考慮了電子郵件，照片，視頻，監控設備，pdf，音頻等形式的數據。這種各種非結構化數據對存儲，挖掘和分析數據提出了一些問題。
(iii)速度 -術語 “速度” 是指數據生成的速度。生成和處理數據以滿足需求的速度有多快，這決定了數據的真正潛力。
大數據速度處理數據從業務流程，應用程序日志，網絡和社交媒體站點，傳感器，移動設備等來源流入的速度。數據流量巨大且持續。
(iv)可變性- 這是指有時可能由數據顯示的不一致性，從而妨礙了能夠有效處理和管理數據的過程。
大數據處理的好處
處理“大數據”的能力帶來多種好處，例如 -
企業可以在做出決策時利用外部情報
從搜索引擎和facebook，twitter等網站訪問社交數據使組織能夠微調其業務戰略。
改善客戶服務
傳統的客戶反饋系統正在被采用“大數據”技術設計的新系統所取代。在這些新系統中，大數據和自然語言處理技術正被用于閱讀和評估消費者的反應。
及早識別產品/服務的風險(如果有)
更高的運營效率
在確定應將哪些數據移動到數據倉庫之前，“大數據”技術可用于為新數據創建臨時區域或登陸區域。此外，“大數據”技術和數據倉庫的這種集成有助于組織卸載不常訪問的數據。


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