优漫动游小编就是这样定义大数据：大数据是指由人、工具和机器产生的动态的、巨大的、不同的数据容量，通过新的、创新的和可扩展的技术捕获、管理和分析收集到的大量数据，从而实现与消费者、风险、利润、业绩、生产力管理和提高股东价值相关的实时商业信息。

    大数据没有统一的定义，但不同的定义有一些共同的要素，如高速(Velocity)、容量(Volume)、多样性(Variety)、真实性(Veracity)、价值(Value)。那就是大数据的“5V”：

    快速：数据生成非常迅速，并且这个过程永远不会停止。本地技术和基于云的近实时流技术能够快速处理信息。一分钟内，一段长达数小时的视频上传到平台上，平台将同时生成数据。我们可以想像一下，数据在数小时、数日和数年中是多么迅速。

    能力：数据的大小，或存储数据量的增加。越来越多的数据来源、更高分辨率的传感器和可扩展的基础设施是推动数量增长的因素。全世界大约70亿人口，其中大多数人都在使用数字设备：手机、台式电脑、笔记本电脑、可穿戴设备等。这两个设备产生、捕获并储存数据，大约每天25亿字节，相当于1000万张蓝光DVD光盘。

    多样化：数据的多样性。在关系数据库中，结构化数据以行和列的方式完整地显示出来，非结构化数据没有按预定义的方式组织，如Twitter、博客、图片、数字和视频等。差异性也反映出各个机构内外的不同数据来源、机器、人员和流程。其中的推动力包括移动技术、社会媒体、可穿戴技术、地理技术、视频等。考虑不同类型的数据：文本、图片、电影、声音、可穿戴设备的健康数据，以及连接到物联网的许多不同类型的数据。

    数据的质量和来源：数据的真实性、准确性、真实性。驱动力包括成本和可追踪性需求。伴随着海量数据的出现，对数据准确性的争论也越来越激烈。这条消息是否属实？80%的数据都是关于结构的，所以我们必须设计出一种方法来提供可靠和准确的洞察。需要对数据进行分类、分析和可视化。

    价值观：能够把数据转化为价值。价值观不只是利润，还有医疗或社会福利，还有顾客、员工和个人的满足感。我们花时间了解大数据的主要原因是为了从中获得价值。

    如今的数据科学家们从大数据中发现漏洞，并处理这些海量数据集合带来的挑战。数据采集的规模意味着传统的数据分析工具无法使用。但是，使用分布式计算能力的替代工具可以解决这一问题。Hadoop以及ApacheSpark等工具提供了在分布式计算资源中提取、装载、分析和处理数据的方法，从而提供了新的见解和知识。这样做可以让企业有更多的办法去联系客户，丰富他们的服务。所以，下一次当你系上智能手表，打开手机，或者记录锻炼的时候，请记住，你的数据是在开始一段旅程，通过大数据分析在全球走遍世界，然后再回到你身边。