大数据是一种指用于描述网络特征的技术，涉及数据规模极大的数据集，这些大数据并不是像传统数据库一样，可以通过简单的查询来分析，反而需要特殊的处理架构，用于充分地发掘新的见解和模式，帮助我们把业务工作做得更好。

大数据平台通常使用新一代处理框架，特别是Hadoop，将传统统计技术与NoSQL(不关系化的数据库)数据库技术结合，使得我们能够以新的方式审视基础服务的可用性、安全性和可靠性。

因此，对大数据的分析也可以揭示出有用的结果，包括像事件预测或安全漏洞检测等领域。

大数据领域涉及一系列技术，涉及存储、方法、安全性、可用性等技术。

大数据技术使得数据储存变得更加便捷、可靠，还可以提供全新的分析和研究工具，帮助企业节约时间和费用，且提高工作效率。

大数据的特点是数据量巨大

大数据可以用来处理海量，有结构及无结构的数据，它以大规模、高效和低成本的方式来分析处理海量数据，有助于基于业务形态、社会模型、技术模型并使用它们来获取有用信息。

大数据特征包括数据量，多样性和复杂性。

大数据量是衡量大数据的基础，是指在当前大数据系统中储存的总量和结构化数据量。

它们具有多样性，指的是数据来自不同源，可以来自各种类型的系统，包括红外线传感器系统，RFID系统，移动传感设备等。

最后，它们具有复杂性，因为这些数据具有多维度。

大数据数据量单位

大数据的数据量单位主要有字节，兆字节，千兆字节(比特)，千兆比特，兆兆位，和太字节。

字节(Byte)：基本的数据容量单位，符号为B，大小约为1个字符(Char)大小，换算成二进制是8位，等于1024字节(1KB)。

兆字节(Megabyte)：千兆字节的一千分之一，符号为MB，等于1024KB。

千兆字节(Gigabyte)：符号为GB，由1024MB组成。

千兆比特(Gigabit)：符号为Gbit，由1000Mbit组成。

兆兆位(Terabyte)：符号为TB，由1024GB组成。

太字节(Petabyte)：符号为PB，由1024TB组成。