“每个人都在谈论大数据。它有多大？在理解大数据的概念时，通常会有几个明显的误区。一个是只有足够大的数据才能算是大数据的范畴；二是大数据与互联网隔离；第三，大数据是统计学；第四，大数据会“杀人”，应该尽量远离大数据。在大数据时代，任何体量的数据都可以用大数据技术进行处理，传统的结构化数据处理方法也被纳入到大数据的技术体系中。所以大数据技术本身对数据的大小没有绝对的要求，不代表数据量小就不能用。
大数据究竟多大才算是，该如何学习大数据？
大数据本身是基于数据价值化而构建出来的新概念，虽然概念比较新，但是数据却一直都在，所以大数据的核心并不在“大”上，而是基于大数据所构建出的一个新的价值空间。在理解大数据概念的时候，通常都有几个较为明显的误区，其一是只有足够大的数据才能算是大数据范畴；其二是大数据和互联网是隔离的；其三是大数据就是统计学；其四是大数据会“杀熟”，应该尽量远离大数据等等，
在大数据时代，任何体量的数据都可以采用大数据技术进行处理，传统的结构化数据处理方式也已经并入到了大数据的技术体系，所以大数据技术本身对于数据量的大小并没有绝对的要求，并不是说数据量小就不能采用大数据技术。大数据本身是互联网、物联网和传统信息系统共同发展所导致的结果，所以大数据与互联网存在紧密的联系，事实上目前互联网领域是推动大数据发展的重要力量，所以大数据与互联网本身就密不可分，
从互联网发展的前景来看，大数据是互联网价值的重要体现，所以未来大数据的价值必然会不断得到提升。由于目前大数据分析技术往往会采用统计学的方式，这导致不少人认为大数据就是统计学，实际上大数据在进行数据分析的过程中，不仅需要统计学技术，也需要机器学习相关技术，当然，统计学作为大数据的三大基础学科，在大数据技术体系中占有重要的地位。
目前大数据人才的培养既包括研究生教育（培养创新型人才），也包括专科教育和本科教育，随着大数据技术体系的逐渐成熟，学习大数据的过程也会更为顺利，我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
多大的数据，才能称为大数据？
大数据BigData，据说源出自AlvinToffler上世纪70年代的作品《第三次浪潮》，最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，
”目前，一些专业人士将大数据概括为四大特征，即“4V”：数量大（Volume），数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量；多样性（Variable），数据类型繁多，多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息；速度快（Velocity），数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理，处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入；低价值密度（Value），以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流，360度全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
大数据有多大？比如欧洲研究组织进行的核试验，每秒可以产生40TB的数据。一组名为《互联网上的一天》的数据告诉我们，一天之内，互联网生产的所有内容可以刻成1.68亿张DVD；发出的邮件多达2940亿封，相当于美国两年的纸质信件数量；200万社区帖子，相当于《时代》周刊770年的写作量；售出的手机数量为37.8万部，比全球每天出生的婴儿数量高出37.1万人。到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)，甚至ZB(1024EB=1ZB)。
