大数据的应用包括:包括电商、传媒、金融、交通、电信、安防、医疗、制造、汽车、餐饮、能源、娱乐等。
大数据(英语:Big data),又称为巨量资料,指的是在传统数据处理应用改逗山软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。
数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言,大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法;它只是观察和追踪发生的事情。
因此,大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步,发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对指脊高透明度的要求,大数据分析在现代研究中越来越突出。
在一份2001年的研究与相关的演讲中,麦塔集团(META Group,现为高德纳)分析员道格·莱尼(Doug Laney)指出数据增长的挑战和机遇有三个方向:量(Volume,数据大小)、速(Velocity,数据输入输出的速度)与多变(Variety,多样性),合称“3V”或“3Vs”。高德纳核中与现在大部分大数据产业中的公司,都继续使用3V来描述大数据。
高德纳于2012年修改对大数据的定义:“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外,有机构在3V之外定义第4个V:真实性(Veracity)为第四特点。
大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据,奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中,更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘(data mining)则是在探讨用以解析大数据的方法。
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