先简单的来个结论，大数据技术实际上的意思就是一套完成的“数据+业务+需求”的解决方案。但是它其实是一个很宽泛的概念，主要涉及业务分析、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能这5个方面。从业务分析到人工智能，是越来越需要技术背景的；而从AI到业务分析，是越来越贴近具体业务的。

  其实，除了像搜索引擎这样需要依靠数据技术而产生的产品以外，大部分的互联网产品在生存期，即一个产品从“0”到“1”的阶段，并不是非常需要大数据技术的。但是在产品的发展期，也就是从“1”到“无穷”，“大数据技术”对产品的影响作用才渐渐有所体现。

  主要是因为初期产品的功能和服务比较少，也没有积累的用户数据用于模型研发，所以我们常常听说“构建大数据的壁垒”，其实“数据及时”只是小壁垒，而“大数据”本身才是大壁垒。

  “大数据”从字面意思上理解，就是很大的数据，那这个很大的数据到底有多大呢？这里举一个比较有趣的例子，早在很多年前，百度首页导航每天都需要出示的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这一些数据如果打印出来将是5千亿张A4纸。5千亿张A4纸是什么概念？小编也很难来想象……

  如果大家认为以上的举例也难以理解，那小编再用大白话来解释一下，大数据其实就是巨量的数据集合，因为大数据来源于大量用户的一次次的行为数据，所以将其称为数据集合；但是大数据的战略意义不在于掌握大量的数据信息，而在于对这些含有意义的数据来进行专业化的处理。

  对于一个从事大数据行业的人来说，一切的数据都是有意义的。因为通过数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘、数据展现等，我们大家可以发现有很多有用的或者有意思的规律和结论。

  例如，如果广州公交一卡通每天产生3千万条刷卡记录，那么通过一系列分析这些刷卡记录，可以清楚的了解广州市民的出行规律，依据规律分析结果来有效改善城市交通。

  但是这3千万条刷卡记录不是说能用就能用的，需要通过“存储”、“计算”、“智能”来对数据来进行加工和支撑，以此来实现数据的增值。

  然而在这当中，关键不在于数据技术本身，而在于是否实现了以下这两个标准：第一，这3千万条记录是不是足够多，是不是具有价值；第二，是否找到比较合适的数据技术的业务应用。

  说了这么多，不知道小编有没有将“大数据技术”解释清楚，假如没有的话，那就简单粗暴的给大家百度个定义，大数据技术就是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

  以上就是有关于“大数据技术”的相关知识分享，如果大家想要知道更多的话就去Smartbi官网看看吧！如果想看更多的行业知识分享，也请持续关注我们！