大数据和海量数据的区别与联系(大数据海量数据区别)

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大数据就是数据库，小数据是局部的，没有可比性、大数据：这个应该大家都比较熟悉，指的是各种途径产生、各种类型（结构化、非结构化），可以挖掘出商业价值的数据。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

小型数据库一般都是用于数据量不是很大的软件中；主要用的是mysql、db2；软件类型一般是办公软件（公司、单位内部用）。

小数据库是所开联赛的所有球员，和这个国家的所有知名球员，还有世界知名球员。比如我开中超一个联赛（这样比较好理解），就有中超球员和绝大部分中甲球员，还有中国的海外球员，包括一些在新加坡等较低级别联赛效力的球员。

传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。

小数据是指企业外部的，但是又是来自于合作伙伴的数据，如供应商的库存，客户的库存，甚至是供应商的供应商的库存，客户的客户的库存。3从供应链管理的角度，基础原材料的供应市场分析应该属于所谓大数据的范畴。

1、大数据包括数据***集，数据管理，数据传输，数据存储，数据安全、数据分析等内容。大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。

2、大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

3、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

4、大数据技术包括数据***集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的***集包括传感器***集，系统日志***集以及网络爬虫等。

1、大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据***。这些数据***通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。

2、大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。大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。

3、大数据是指规模大、类型多、处理速度快的数据。大数据的数据量通常非常庞大，一般以TB、PB等为单位进行计量。

4、大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据***。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。

5、大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

范围不同 ”大数据”包含了”海量数据”，大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据。

用术语表述就是：海量数据是结构化的，而大数据则包括了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，具备4V特征。

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。

其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。

解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。

1、大数据在内容上超越了海量数据，大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。

2、“大数据”（Bigdata）是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

3、尽管”Big Data”可以翻译成大数据或者海量数据，但大数据和海量数据是有区别的。

4、通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。