1、其次，大数据和大规模数据的区别big data之前学术界叫very large data，大数据和大规模数据的差距是什么我认为在英文中large的含义只是体积上的，而big的含义还包含重量上的，价值量上的因此我认为 1大数据首先不是；比如，在分析全球气候变化时，我们可以利用气温降雨量等数据，制作出全球气候变化图，从而更直观地了解全球气候的变化趋势大数据的起源大数据的起源可以追溯到二十世纪六七十年代，当时美国国防部开始收集和存储大量数据，以；这些数据的处理和分析需要用到特殊的工具和技术，如分布式存储和处理数据挖掘机器学习人工智能等大数据的概念源于互联网和数字技术的迅猛发展，产生了越来越多的数据，这些数据可以用于解决各种问题优化业务流程提高。

2、大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源分为以下几类1交易数据大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据适用于大数据的技术，包括大规模并行处理MPP数据库数据。

3、DICT是指在大数据时代DTData Technology与ITCT的深度融合DT狭义讲是一种数据技术，广义上讲是云服务下的数据价值创造互联网大数据时代，CTITDT深度融合，实现了简单信息化向智能信息化的发展，并通过行业融合创造；它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘但它必须依托云计算的分布式处理分布式数据库和云存储虚拟化技术大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据适用于大数据的技术，包括大规模并行处理MPP。

4、大数据Big data通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的；因为，Google是大数据鼻祖很多人提起大数据，必然会想起Google 的“三驾马车”也称谷歌三宝GFSMapReduceBigTable正所谓三篇论文定大数据之江山，它激发了大数据技术开源时代的到来，百花齐放，争相斗艳，成就了。