大数据如何“简单”理解，有哪些作用需要深入了解
相信大家听到大数据这个词语，已然犹如家常便饭这么频繁了吧？可大数据到底是个什么东东？大数据能够用来做哪些事？当前大数据有何应用呢？
大数据的具体概念
最早提出大数据的是麦肯锡公司，而最早的定义是:渗透在各个行业和业务领域的数据，经过人们对这些大量数据的挖掘和运用，产生出一波崭新的生产率增长和消费者盈余科技。之后麦肯锡全球研究所给出的定义是: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,多元化的数据类型和价值密度低四大特征。研究机构Gartner给出了如此的的概念:“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。
而在搜索百度百科其给出的定义:指不能在一定时间范畴内用常规软件工具实现捕捉、管理和处理的数据集合，所涉及的数据资料量规模极大到不能经过人脑乃至主流软件工具，在科学时间内做到撷取、管理、处理、并整理成为助力企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据简单的理解
简单理解为："大数据"是一个体量尤为庞大，数据类别极其丰富的数据集，并且如此的数据集不能够用传统数据库工具对其内容进行表面处理。简洁的说就是超级存储，海量数据传送到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。
大数据拥有的基本点
进一步简单的说，大数据基本要拥有以下三点:1)具备海量的数据；2)具有对海量数据进行挖掘的需要；3)有对海量数据进行挖掘的技术和工具。大数据是一个相对很抽象的概念，神经计算的形态。大数据，在于海量，单机不能够快速处理，需要经过垂直扩展，即大内存高效能，水平扩展，即大磁盘大集群等来进行处理。
大数据能够用来做什么？
大数据当中的数据，分三种类型：结构化的数据:就是有固定格式和有限长度的数据。非结构化的数据:当前非结构化的数据愈加多，表示的是不定长、无固定格式的数据，语音,视频等。半结构化数据:就是一些XML亦或是HTML的格式的数据。获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化大数据的重心作用是数据价值化，简明的说就是大数据让数据出现的各种“价值”，该数据价值化的进程就是大数据要做的主要事情。
简单的说，大数据可以做到的是:预测一切大数据技术的战略意义不取决于掌握巨大的数据信息，而在于对这些极具意义的数据进行后续的保险理赔处置。