导读：很多朋友问到关于大数据一般指规模在多少以上的数据量的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
你所了解的大数据，是真正的大数据吗
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
多大的数据，才能称为大数据呢？
多大容量的数据才算大数据，其实并没有定论，所谓的大数据的规模压根没有具体的标准，而仅仅规模大也不能算做是大数据。但另一方面，我们需要注意的是，目前的数据确实在不断的变大，据国际公司IBM研究，截止到2020年，全世界的数据规模将达到今天数据量的几十倍，而今天的数据也早已只能用ZB这样庞大的计算单位来进行统计了。
那么，既然大数据并不是用大容量来衡量的，那究竟什么是大数据呢？
这就不得不引用之前提到的IBM公司了，他们自己对于大数据有一套著名的5V理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。
1.Volume（大量）
刚才也说道，大数据并不是用大容量来衡量的，但大数据一定代表着这个数据具有一定的量级了，以至于在一台机器上并不能处理，必须借助分布式运算的方式来进行操作。
2. Velocity（高速）
ZB级别的数据带来的并不仅仅是数据储存方面的问题，更代表着数据处理的速度必须到达一定的界值，不然我们很难有秒级的千人千面的广告推送。
3. Variety（多样性）
当下如此爆发性增长的数据其实更多的是非结构化数据，而这种数据是与我们传统印象中Excel储存的二维表是不同的。非结构化数据更多的是以声音、图像、地理位置、视频等形式存在。而这样的数据，则代表着更高的数据处理要求。
4. Value（价值）
大数据就是高价值的代名词么？并不是，反而大数据代表着价值密度更低的数据。用一个成语来形容如今的数据分析或者数据挖掘，那就是大浪淘金。而究竟如何在一个大数据中提取有价值的信息呢，不得不说，这是一个机遇也是一个挑战。
5. Veracity（真实性）
大数据就一定真实么？并没有。为什么这么说呢，想象一下当下泛滥的作弊流量吧，你还敢确保你的用户数据并没有虚假的吗？所以，大数据也是可以造假的，我们一定要有一双智慧的眼睛却辨别大数据的好坏。
所谓大数据一般是指多大的数据量
其实首先你要区分大数据和大数据量的概念。大数据量只是一个纯粹的数据量级的问题，而现在大家所谈论的大数据主要包括搜索、新闻、博客、微博等社交网、移动电话和短信、热线电话和监控数据、通测数据等等。这些数据大多数为我们日常社交生活或是语音通信时产生。通常为TB级别，非结构化数据。而TB级别的数据用excel或者其他数据分析工具是很难展现处理的，这时就需要BI工具来应对大数据。FineBI针对大数据有专门的大数据量解决方案，可以去它的官网看看，就不附链接了
什么 是 大 数据
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
大数据的四V特征指什么?
①数量(Volume)，即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别;
②多样性(Variety)，即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置等;
③速度(Velocity)，即处理速度快;在数据处理速度方面，有一个著名的“1秒定律”，即要有秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。
④真实性(Veracity)，即追求高质量的数据。数据的重要性就在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。
大数据的大量指的是至少要有多大数据量A100K字节B100字节C100M字节D100T字节8？
大数据的大量指的是至少要有 100T 字节。
在计算机领域中，数据量的单位通常使用字节（Byte）来表示。常用的数据量单位有 K、M、G、T 等。其中，K 表示千，M 表示百万，G 表示十亿，T 表示万亿。因此，100K 字节表示 100 * 1000 = 10^5 个字节，100M 字节表示 100 * 1000 * 1000 = 10^8 个字节，100T 字节表示 100 * 1000 * 1000 * 1000 = 10^12 个字节。
可以看出，100T 字节是一个很大的数据量，至少要有这么大的数据量，才能称之为大数据。
希望这对你有帮助！
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据一般指规模在多少以上的数据量的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～