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多大的数据量算是大数据()
1000条。对于统计学的人来说，1000条数据量算是大数据。且每一条都需要花费很长的时间来进行推理。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。
“大数据”到底有多大
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为
1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。
而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是
200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。
而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44
倍。
每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。
然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在
内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。
“大数据” 到底有多大
在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢？
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
如图：
衡量单位一览表
其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？
大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。
衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。
数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
大数据有多大?
小调查:请你收集几个有关大数的信息,并把它们写下来。构成一个人体需要500万亿个细胞，一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000秒，中国的土地面积960万平方公里(9600000)，中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿)。大数据：大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[2]
中文名
大数据
外文名
big data,mega data
提出者
维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶
提出时间
2008年8月中旬
应用学科
计算机，信息科学，统计学
快速
导航
特征结构应用意义趋势IT分析工具促进发展
定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的大量指的是至少要有多大数据量A100K字节B100字节C100M字节D100T字节8？
大数据的大量指的是至少要有 100T 字节。
在计算机领域中，数据量的单位通常使用字节（Byte）来表示。常用的数据量单位有 K、M、G、T 等。其中，K 表示千，M 表示百万，G 表示十亿，T 表示万亿。因此，100K 字节表示 100 * 1000 = 10^5 个字节，100M 字节表示 100 * 1000 * 1000 = 10^8 个字节，100T 字节表示 100 * 1000 * 1000 * 1000 = 10^12 个字节。
可以看出，100T 字节是一个很大的数据量，至少要有这么大的数据量，才能称之为大数据。
希望这对你有帮助！
多大的数据，才能称为大数据呢？
多大容量的数据才算大数据，其实并没有定论，所谓的大数据的规模压根没有具体的标准，而仅仅规模大也不能算做是大数据。但另一方面，我们需要注意的是，目前的数据确实在不断的变大，据国际公司IBM研究，截止到2020年，全世界的数据规模将达到今天数据量的几十倍，而今天的数据也早已只能用ZB这样庞大的计算单位来进行统计了。
那么，既然大数据并不是用大容量来衡量的，那究竟什么是大数据呢？
这就不得不引用之前提到的IBM公司了，他们自己对于大数据有一套著名的5V理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。
1.Volume（大量）
刚才也说道，大数据并不是用大容量来衡量的，但大数据一定代表着这个数据具有一定的量级了，以至于在一台机器上并不能处理，必须借助分布式运算的方式来进行操作。
2. Velocity（高速）
ZB级别的数据带来的并不仅仅是数据储存方面的问题，更代表着数据处理的速度必须到达一定的界值，不然我们很难有秒级的千人千面的广告推送。
3. Variety（多样性）
当下如此爆发性增长的数据其实更多的是非结构化数据，而这种数据是与我们传统印象中Excel储存的二维表是不同的。非结构化数据更多的是以声音、图像、地理位置、视频等形式存在。而这样的数据，则代表着更高的数据处理要求。
4. Value（价值）
大数据就是高价值的代名词么？并不是，反而大数据代表着价值密度更低的数据。用一个成语来形容如今的数据分析或者数据挖掘，那就是大浪淘金。而究竟如何在一个大数据中提取有价值的信息呢，不得不说，这是一个机遇也是一个挑战。
5. Veracity（真实性）
大数据就一定真实么？并没有。为什么这么说呢，想象一下当下泛滥的作弊流量吧，你还敢确保你的用户数据并没有虚假的吗？所以，大数据也是可以造假的，我们一定要有一双智慧的眼睛却辨别大数据的好坏。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据一般规模在多少数据量的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于大数据一般规模在多少数据量的相关内容别忘了在本站进行查找喔。