作为贵州人，我想问一下什么是大数据？

关于问题作为贵州人，我想问一下什么是大数据？一共有 5 位热心网友为你解答:

【1】、来自网友【我可以不可以呢】的最佳回答：

通俗一点来说一下。曾经有这么一本书写了这么一个故事，该书的作者，很久前去过某个国家的某个酒店入住，等他第二次再去的时候，该酒店服务生能清楚记得他的名字，喜好等！！原来这样的内容称为服务到位，现在可以简单滴理解为大数据。通过一些你的习惯来分析你，记忆你！

再说一个形容例子，你喜欢开车去万达广场玩，喜欢在万达广场的喜茶喝满杯红柚。嗯嗯。大数据就是每次你车辆到万达广场停车场门口。大数据能分析出你喜好停车的位置，大数据会告诉喜茶你来了。可能会点什么茶！如此！！

大数据就是通过你的一些行为举止在互联网里给你贴上不同的标签。。如果更明目张胆的！你喜欢吃什么肉，喜欢用什么洗头水，喜欢去哪里按摩，点谁的钟！都是很清晰的！

【2】、来自网友【贵阳小数据】的最佳回答：

其实，对大数据比较简单粗暴的理解，我认为可以理解为

“算法”

，什么是算法，也就是相当于计算机，通过你的消费习惯、浏览记录、生活轨迹等等的数据收集，然后通过一些计算公式，描绘出具体的个人的生动形象来，其实

有点类似于考古学界里面的复原古代人的人脸那种感觉。

△贵阳大数据靶场

大数据对于商业的价值和运用不言而喻，现在都讲求精确的客户群体，也就是说，

你卖一双鞋，是针对具体的老年人？儿童？少妇？还是商务男士？都有专攻领域，这种类目在生活中是五花八门的，千人千面，个性化营销，

通过人力是很难分析各种数据和信息的，因为体量太庞大，这就需要用计算机进行大数据分析，精确定位到你的产品专门适应的客户群体，那么就可以节省很多宣传和运营成本。

未来大数据可能还会用在机器人和 AI（人工智能）领域，也就是说，

机器人在模仿人的行为、人工智能化等方面，都是依靠一套数据模式来支撑起来的。

△贵安新区的腾讯大数据中心

曾经也有人提到过

“区块链”

，其实区块链可以理解为一种基础逻辑，也就是说，有点类似于 0 和 1 这种二进制的算法，改变人们通常使用的 10 进制的加减乘除这种算法，直接从算法改变，构造出来的模型自然也不一样。

当然，还有更大一部分人，对大数据的理解，其实就是一些

数据存储的“机房”

，然而，我们始终认为，不管是从宣传造势，还是从官方定位而言，贵州的大数据都不会简简单单只是“机房”而已，更重要的还是数据产业，

比如数据交易（有商业价值的数据信息买卖）、数据研究、数据脱敏处理、数据安全传输等相关产业，也可能被带动起来。

△大数据产业园区

对于贵州和贵阳而言，有了大数据的“机房”是硬件方面的物质基础，未来如果加大科技和人才方面的投入，可能这个产业也会在数据的储存地，也就是“机房”所在地逐渐兴起，毕竟，数据研究应当考虑

“就近原则”

，尽量降低传输过程中的成本和安全隐患。

总体上说，贵州和贵阳做大数据产业，现在大势已经几乎成就，未来只要科技和人才方面跟上，吸引更多热钱和资本来投入相关产业，不怕出不了成果，毕竟这也是时代大势所趋，

作为“中国数谷”的贵阳，还是很有希望的。

【3】、来自网友【诚实顾家祖传】的最佳回答：

我知道亲身在本职场了解的大数据是有很多公司借大数据之名捞国家的补贴款，忽悠的公司比实质公司多，都是想捞不法之财

【4】、来自网友【贵州桃哥】的最佳回答：

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、管理和处理的数据集合，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。

麦肯锡全球研究所给大数据出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像 MapReduce 一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

这一切都始于数字时代到来后我们所产生的数据量的指数激增。这主要是因为计算机、因特网和技术能够从我们生活的真实世界中获取信息，并将其转化为数字数据。在 2017 年，当我们上网时、当我们携带配备 GPS 的智能手机时、当我们通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通时、以及我们在购物时，我们会生成数据。你可以说，我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹，这几乎是我们生活的一切。

除此之外，机器生成的数据量也在快速增长。当我们的“智能”家庭设备彼此通信或与他们的家庭服务器通信时，数据就会生成和共享。世界各地的工厂和工厂的工业机械越来越多地配备了传感器来收集和传输数据。很快，自动驾驶的汽车将走上街头，将他们所到之处周围的环境实时、四维的地图发送回家。