在业务和营销方面，基于大数据，预测客户行为，优化成本和生产流程，评估偿付能力，预测员工解雇。细微差别大数据的描述基于三个主要特征：量——据估计，大数据包括每天超过150GB的信息量；速度-处理速度必须很高并在必要时增加，否则信息将变得无关紧要；多样性——不同性质的数据的集合：文本、音频和视频文件，结构化和非结构化。大数据的来源“大数据”一词出现在1990年代被广泛使用。
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Big Data 大数据——大量的、种类繁多的数据阵列，使用特殊的计算机技术进行分析。
大数据来源——物联网、社交网络、博客、大众媒体、设备和传感器的读数（例如来自气象站的数据）、统计数据、档案、数据库。它们存储在云存储器中的数据库 - “数据湖”中。
大数据分析已经在许多领域得到应用——用于确保安全、诊断和预防疾病、预测事故和灾害。在业务和营销方面，基于大数据，预测客户行为，优化成本和生产流程，评估偿付能力，预测员工解雇。
“秘密”的使用示例“当你去看心理医生时，他是根据自己的主观意见给你诊断的，而不是大数据分析。这必须改变。顺便说一下，教育领域也让我感到惊讶。我们正在努力让每个人都以同样的方式学习。在我看来，大数据可以提高教育效率：例如，如果一个孩子有某种特殊的学习能力，我们可以为他优化和个性化学习。”
细微差别大数据的描述基于三个主要特征：
- 量——据估计，大数据包括每天超过 150 GB 的信息量；
- 速度 - 处理速度必须很高并在必要时增加，否则信息将变得无关紧要；
- 多样性（variety）——不同性质的数据的集合：文本、音频和视频文件，结构化和非结构化。
“大数据”一词出现在 1990 年代被广泛使用。然而，信息量不断增长的问题很早就开始提出。因此，作为 1880 年前美国人口普查的结果，获得的数据量如此之大，需要 8 年的时间进行分析。然后工程师 Herman Hollerith 创建了一个制表器，可以自动处理数字和字母信息，并在纸带上生成结果。
大数据分析大数据分析，主要涉及到的事实，它的分析使用无法进行评估和验证算法，不透明-目前还不清楚是采取什么样的数据考虑，为什么和如何的结论作出。此外，大量不同信息的收集、存储和处理为泄露和泄露机密创造了许多机会。
