什么是大数据，什么是大数据?要简单通俗点的解释？

什么是大数据及应用什么是大数据？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用？更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答

大数据简单说就是现实世界数据化！

而大数据对于个人的意义就是：个人与信息的强结合，个人自带可信的信息。

就拿健康码来说，为什么绿码就能放行？为什么各个检查口看到绿码就放行？因为绿码 是携带了个人安全的健康信息，表示这个人是低风险的。

换句话说，健康码是个人信息的一部分，而且是可信的。

健康码的存在，是基于大数据的。我们人会休息，但是手机不会休息，于是我们的位置信息随时随地被记录下来，形成一个个人的行动路径。我们有没有经过高风险地区，甚至可以划分到社区和小区。通过收集类似的个人大量数据，最终形成了一个绿色的健康码。以证明我们是安全的，我们没有携带病毒。

早期互联网，人和信息是分开的。电脑是固定在一个个地方，我们只能收集到ip，个人账户信息。地理位置只能通过ip来推测，那个时代，广告的精准推送是非常难的。只能根据地区来推送。

而现在，智能手机的大量普及，不可避免的，我们通过各种“用户协议”开始暴露我们的个人数据，去了哪里，买了什么东西，和谁是朋友和一些基本信息，性别，年龄等等。

于是，大数据算法可以推算出，我们的行动路径，我们的爱好，活跃时间，喜欢什么app，喜欢什么文章。最终逐渐的，我们数据个人形象越来越逼近真实的我们。

而健康码的出现，几乎就是一个正面的证明，说明我们的个人数据形象和真实的我们已经几乎等同了。

这就是大数据时代，我们逐渐在变得越来越透明，越来越数据化。

数据就是我们，我们就是数据！

很高兴能够回答这个问题。之前写了一篇关于大数据概念、特征及职业的文章，有兴趣的可以点开我的主页查找进行浏览。关于这个回答我将简单提及一下大数据的概念、重点介绍大数据的职业。

大数据概念大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、运用、管理和处理能力。麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出大数据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、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。后来，人们意识到数据的价值高密度低的特性，又添加了value。

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。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。适用于特殊大数据的技术，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。

大数据职业划分与工作内容数据管理类1，首席数据官

2，数据管理员

3，数据安全工程师

这类主要负责公司数据的管理，数据安全策略的制定和实现

数据分析类1，战略分析师

2，数据分析师

3，网站分析师

4，商业智能分析员

这类主要负责数据分析相关的工作

数据挖掘类1，数据挖掘工程师

2，算法工程师

这类负责数据挖掘算法的设计与策略

技术研发类1，数据仓库架构师

2，数据采集工程师

3，数据仓库开发工程师

4，数据可视化工程师

5，大数据架构师

6，大数据开发工程师

7，系统开发工程师

8，算法开发工程师

这类主要负责数据仓库的搭建和ETL任务的开发;负责大数据应用系统如：推荐，广告等系统的开发;负责数据可视化系统的开发

基础平台类1，网络工程师

2，hadoop运维工程师

3，数据库运维工程师

4，系统运维工程师

这类主要负责大数据集群软硬件的管理和维护。

总结大数据是海量的、高增长率和多样化的信息资产，它具有“5V”的特性；大数据行业涉及很广泛，职业也很多，主要有数据管理类、数据分析类、数据挖掘类、技术研发类、基础平台类等。

更多关于大数据的知识，可以关注作者的头条号——大数据驱动的研究，里面有对大数据分析的系列知识，且在不断更新！