大家是否经常听到“大数据”这个词？小编我也不例外。虽然“大数据”曾一度非常流行，但要准确解释其概念并不容易。经过一番研究，今天我想为大家详细解读一下。

首先，简单来说，大数据技术是一种综合性的解决方案，涵盖了数据、业务和需求的处理。然而，大数据其实是一个相当宽泛的概念，主要涉及业务分析、数据分析、数据挖掘、机器学习和人工智能五个方面。从业务分析到人工智能，技术需求越来越高；而从人工智能回到业务分析，则越来越贴近实际应用。

事实上，除了像搜索引擎这种依赖数据技术的产品外，大部分互联网产品在初创阶段（从“0”到“1”）并不特别需要大数据技术。但在产品成长期（从“1”到“无限”），大数据技术的重要性逐渐显现。

主要原因在于早期产品功能和服务较少，用户数据积累不足，因此我们常听到“构建大数据壁垒”的说法。实际上，“数据实时更新”只是一个小障碍，而真正的大障碍是“大数据”本身。

现在，让我们从“大数据”开始讲起。

什么是大数据？

“大数据”字面上理解，就是大量的数据。那么，这些数据究竟有多大呢？举个例子，多年前，百度首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB等于1024TB）。如果把这些数据打印出来，将会有5000亿张A4纸。这个数量实在难以想象……

如果你觉得这个例子仍然难以理解，那么可以用更通俗的语言来解释：大数据是指海量的数据集合，因为这些数据来自大量用户的多次行为记录，所以称之为数据集合。然而，大数据的战略意义并不在于拥有大量数据，而在于如何对这些有意义的数据进行专业化处理。

什么是大数据技术？

对于从事大数据行业的人来说，所有数据都有其价值。通过数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘等过程，我们可以发现许多有用或有趣的规律和结论。

比如，如果广州公交一卡通每天产生3000万条刷卡记录，通过对这些记录进行分析，可以清晰地了解市民的出行规律，并据此优化城市交通。

但是，这3000万条刷卡记录并不是随便使用的，需要通过“存储”、“计算”和“智能”等手段对数据进行加工和支撑，从而实现数据的价值提升。

然而，关键不在于数据技术本身，而在于是否满足以下两个条件：第一，这3000万条记录是否足够多且有价值；第二，是否能找到适合这些数据的技术应用场景。

说到这里，不知道大家是否已经明白了“大数据技术”。如果还有疑问，可以简单理解为：大数据技术是指如何利用大数据的各种技术和工具。

以上就是关于“大数据技术”的相关知识分享。如果大家想了解更多，不妨访问Smartbi官网。如果你想获得更多行业知识分享，请继续关注我们！