什麼是大資料？

　　然而，什麼是大資料？至今也沒有一個比較權威的定義。

　　麥肯錫曾給出大資料的定義是：大資料是指大小超出了正常資料庫工具擷取、存儲、管理和分析能力的資料集合。

　　維基百科也給出類似的定義：大資料指的是所涉及的資料量規模大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間内達到撷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

　　一句話，大資料就是資料量大？！

　　我覺得，這句話說了等于沒說，還容易讓人誤解。你以為資料量大才是大資料？

　　大資料（Big Data）的概念，其實早在上個世紀九十年代就已經提出。

　　最初，大資料是特指由于需要處理的資料量過大，其所需要的計算能力已經超出了單台電腦的處理能力，是以工程師們必須要找到新的處理技術和方法，以便快速處理資料。比如，

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要利用上百上千台電腦組建的叢集系統中，實作海量資料的分布式存儲和分布式計算，但這需要新的計算系統（比如Apache的開源系統Hadoop大資料平台系統）來實作。

　　另一方面，随着網際網路的發展，所謂資料也不僅僅是指儲存在資料庫中的排列整齊的結構化資料，也包含大量的非結構化和半結構化的資料（比如網頁、圖檔、音頻、視訊等等），這些資料也同樣蘊含着重要的資訊，也屬于大資料的範疇。

　　是以，用資料本身的特征來定義，大資料可以了解為海量資料和複雜資料。

　　大資料=海量資料 + 複雜資料

　　其實，大資料并非一個确切的概念，就正如網際網路的概念一樣。網際網路，不僅僅是一個計算機網絡，其中有更豐富的内涵；大資料，也不僅僅是資料量大那麼簡單。

　　在今天，大資料隻是一個泛稱，它可以是一種應用場景，也可以是一種技術（分布式技術），是一種方法（分析和挖掘方法），是一種工具（探索事物規律的工具），更是一種思維方式（大資料思維），等等。

　　盡管，無法給大資料一個明确的定義，但這并不妨礙人們将這個概念應用到人類社會中的所有行業、所有領域中，以解決生活、工作、商業的問題。