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什么是大数据？大数据的4大特征是什么？

大数据泛指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软、硬件工具对其进行获取、管理和处理的巨量数据集合，需要可伸缩的计算体系结构以支持其储存、处理和分析。

4大特征：数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低

2.什么是业务数据化？什么是数据业务化？它们之间的关系是什么？

所谓业务数据化是指将业务过程中产生的各种痕迹或原始信息记录并转变为数据的过程。数据业务化是指：通过对业务系统中沉淀的数据的二次加工，找出数据中的规律，让数据更懂业务，并用数据驱动各个业务的发展，将数据渗透到各个业务的运营当中，让数据反哺业务，最终释放数据价值，完成数据价值的运营闭环业务数据化与数据业务化之间是什么关系？根据以上对业务数据化与数据业务化的理解和分析，笔者认为两者之间实际上存在着四种关系：浅与深的关系、先与后的关系、Doing与Done的关系、相辅相成的关系。（1）数据应用的深度：浅与深的关系业务数据化是数据的浅层应用，数据业务化是深层应用。前者是前提和基础，后者是前者的延伸与深化。（2）数据应用的节奏：先与后的关系先有业务数据化，再有数据业务化。在数据价值释放这首歌曲中，业务数据化是前奏和序曲，数据业务化是主体和高潮部分。（3）数据价值释放的进度：Doing?与Done?的关系在数据价值释放的进程中，业务数据化是Do 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 数据资产的所有权问题，在未来也会越来越明确，法律制度会随着基础管理能力的提高而完善，以数据资产为核心的商业模式，也将会在资本市场中越来越受到青睐。

大数据给数据分析带来的三个颠覆性观念改变是什么？

数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)

不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力

不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

大数据处理的两大模式是什么？

批处理模式

流处理模式

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