要簡單通俗點的解釋？

這是一個非常好的問題，作為一名大數據從業者，我來回答一下。

在當前的大數據時代，不僅IT（互聯網）行業的人需要了解大數據相關知識，傳統行業的從業者和普通大學生也都應該了解一定的大數據知識，在產業互聯網和新基建計劃的推動下，未來大數據技術將全面開始落地應用，大數據也將重塑整個產業結構。

了解大數據首先要從大數據的概念開始，不同于人工智能概念，大數據概念還是相對比較明確的，而且大數據的技術體系也已經趨于成熟了。解釋大數據概念，可以從數據自身的特點入手，然后進一步從場景、應用和行業來逐漸展開。

大數據自身的特點往往集中在五個方面，分別是數據量、數據結構多樣性、數據價值密度、數據增長速度和可信度，對于這五個維度的理解和認知，是了解大數據概念的關鍵。當然，隨著大數據技術的發展和在行業領域的應用，關于數據自身的維度也有了一定程度的擴展，這些擴展本身也是對大數據概念的一種豐富和完善。

數據量大是大數據的一個重要特征，但是數據量本身是一個匯集的概念，并不是只有很大的數據才稱為大數據，傳統信息系統所產生的“小數據”也是大數據的一個重要組成部分，這一點一定要有清晰的認知。當前從大數據的數據來源來看，主要集中在三個渠道，包括互聯網、物聯網和傳統信息系統，物聯網數據當前占據的比例比較大，相信在5G時代，物聯網將依然是大數據的主要數據來源。

數據結構多樣性是大數據的另一個重要特點，不同于創新信息系統（ERP）當中的數據，大數據的數據類型是非常復雜的，既有結構化數據，也有非結構化數據和半結構化數據，這對于傳統的數據處理技術提出了巨大的挑戰，這也是推動大數據技術產生的一個重要原因。在工業互聯網時代，大數據的數據結構多樣性會進一步得到體現，這對于數據價值化過程也提出了新的挑戰。

數據價值密度往往是衡量數據價值的重要基礎，相對于傳統的信息系統來說，大數據當中的數據價值密度是比較低的，這就需要有更快速和便捷的方式，來完成數據的價值化提取過程，而這也正是當前大數據平臺所關注的核心能力之一。實際上，早期的Hadoop、Spark平臺之所以能夠脫穎而出，一個重要的原因就是其數據處理（排序）速度比較快。

數據增長速度快是大數據的另一個重要表現，通常傳統信息系統的數據增量是可以預測的，或者說增長速度是可控的，但是在大數據時代，數據增長速度已經大大突破了傳統數據處理所能承載的極限。數據增長是一個相對的概念，相對于消費互聯網來說，產業互聯網所帶來的數據增量可能會更加客觀，因此產業互聯網時代會進一步打開大數據的價值空間。

最后，大數據還有一個特點就是數據本身的真實性，大數據時代所帶來的一個重要副作用就是數據真假難辨，這也是當前大數據技術所要重點解決的問題之一。從當前大型互聯網平臺所采用的方法來看，通常是技術和管理相結合的方式，比如通過為用戶認證就能夠解決一部分數據的真實性（專業性）問題。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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