肯锡全球调研室得到的定义是：一种企业规模大到在得到、存储、管理方案、分析方面极大地超出了传统数据库软件工具专业能力范围的数据融合，具有很多的数据企业规模、快速的数据运行、各种各样的数据类型和实用价值密度低四大特性。
大数据专业性的战略意义不在于掌握极大的数据信息，而在于对这类含有现实意义的数据进行专业化处理。换而言之，倘若把大数据比作一种全产业链，那么这种全产业链进行盈利的关键，在于提高对数据的“生产量”，依据“生产制造”进行数据的“增值”。
从技术上看，大数据与大数据技术的关系好似一枚硬币的正反面一样密切联系。大数据必然不能用每台的计算机进行处理，尽量采用分布式架构。它的特性在于对很多数据进行分布式架构数据挖掘。但它尽量依靠大数据技术的分布式架构处理、分布式架构数据库和云端存储、虚拟化技术。
随着着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。分析师卓越团队感觉，大数据(Bigdata)一般 用以叙述一个公司铸就的许多非结构性数据和半结构性数据，这类数据在一键下载到关系型数据库用于分析的情况下会开销过多时间和金钱。大数据分析常和大数据技术联系到一起，因为及时的大中小型数据集分析务必像MapReduce一样的构架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作上。
大数据务必与众不同的专业性，以有效地处理许多的承受经历时间内的数据。可用大数据的专业性，包括规模化并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式系统、分布式架构数据库、云计算技术、大数据技术和可扩展的分布式系统。
关于大数据到底是怎么来的，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。