退一步来说，拉脱维亚电报数据 “大数据”到底是什么？你能用它做什么？最重要的是，你为什么需要知道？从本质上来说，大数据是指数据量非常大，以至于传统数据处理工具和方法（例如 Excel 电子表格或文本处理器）无法处理的数据。
“数据太大，移动速度太快，或者不符合数据库架构的约束。要从这些数据中获取价值，您必须选择另一种方法来处理它。” –福布斯
由于科技的进步，世界上90%的数据是在过去两年内产生的。
我们个人每秒都会产生1.7兆字节（一百万字节）的数据，相当于每天1.145万亿兆字节。
到 2025 年底，我们每天可能会产生大约 463 EB的数据。
为了更清楚地说明这一点，现在大多数智能手机都配备了 64 GB（十亿字节）的存储空间。64 GB 仅为 0.0000000064 EB。
大数据和三个“V”
大数据是一个相对较新的术语，生成式人工智能：2025 年销售用例 但大数据的概念（数据的收集、存储和处理）却是一个古老的概念（至少有二十年历史）。
它始于 21 世纪，当时行业分析师 Doug Laney 将大量数据的收集和利用概括为三个“V”：
- Volume（容量）：指的是正在处理的数据量。
- 速度：表示处理数据的速度。
- 种类：说明正在处理的不同类型的数据。
这三个属性定义了大数据。
“大数据是包含更多种类的数据，其数量不断增加，速度也越来越快。 ” – Oracle
这就是大数据，但是……
所有这些数据从哪里来
大多数企业每天都会被大量数据淹没，在此添加您的标题文本
其中大部分数据主要来自三个来源：
- 社交数据：这些数据是从所有社交媒体平台上的网络搜索和点赞、推文、评论、分享、视频和照片等内容中收集的。
例如，每天有超过500 TB的数据被输入 Facebook 的数据库。 - 机器数据：这是通过机器学习收集的数据。例如，网络跟踪工具、图像处理、智能电表、道路摄像头、卫星、游戏和 IoT/IIoT 设备。 例如，劳斯莱斯仅模拟一次喷气发动机就会产生10 TB的数据。
- 交易数据：这是企业每天收集的交易数据。发票、付款单、存储记录和交货收据就是其中几个例子。
例如，纽约证券交易所每天产生1 TB （1 万亿字节）的新交易数据。
这些数据非常庞大。但我们该如何使用它们呢？