大数据的概念大数据研究机构Gartner对其的定义是：大数据是巨大的、快速增长的、多样化的数据，需要新的处理模型具有更强的决策、发现和流程优化能力。 资源。
大数据技术的战略重要性不在于对海量信息的掌握，而在于对这些重要数据的专业处理。 换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系密不可分，就像同一枚硬币的两面。 大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式架构。 其特点是对大量数据进行分布式分析，但必须依赖分布式处理、分布式数据库和云存储，以及云计算虚拟化技术。
随着云计算时代的到来，大数据也越来越受到人们的关注。 竹云泰分析师团队认为，大数据通常用来描述企业产生的大量非结构化和半结构化数据。 将这些数据加载到关系数据库中将需要很长时间。 分析。 更多的时间和金钱。 大数据分析通常与云计算联系在一起，因为大型数据集的实时分析需要MapReduce等平台将工作分配到数十、数百甚至数千台计算机上。
大数据需要特殊的技术来在可接受的时间内有效地处理大量数据。 适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。

大数据的介绍语20字？2、大数据可以用一句话来概括
数据（bigdata）是指利用普通软件工具在一定范围内捕获、管理和处理的数据集合
数据是对含煤能源矿山的比喻。 煤按其性质分为：焦煤、烟煤和肥煤。 裸露煤矿、贫煤矿、深山煤矿的开采成本，结合相似的数据比数量更重要。 行业如何大规模利用这些数据来击败竞争对手？
数据的价值体现在几个方面：
1）向消费者提供产品或服务的企业利用数据进行精准营销；
2）美国模式企业利用数据改造服务；
3）面对互联网的压力，传统企业必须充分挖掘数据的价值