大数据应用处理的数据指的是

大数据应用处理的数据指的是通过各种技术手段收集、存储和分析的庞大数据集。这些数据通常具有以下特点：

1. 海量性：大数据应用处理的数据量非常庞大，可能达到TB（千兆字节）、PB（拍字节）甚至EB（艾字节）级别。这些数据来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等。

2. 多样性：大数据应用处理的数据类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图片、视频等）。这些不同类型的数据需要采用不同的处理方法。

3. 高速度：大数据应用处理的数据更新速度快，实时性要求高。例如，社交媒体上的实时信息、金融交易数据等都需要在短时间内进行处理和分析。

4. 真实性：大数据应用处理的数据质量参差不齐，可能存在噪声、错误或不完整的信息。因此，在处理这些数据时，需要对数据进行清洗、去噪、补全等操作，以提高数据的质量和准确性。

5. 复杂性：大数据应用处理的数据往往涉及多个领域和多个维度，需要进行多维度的分析、挖掘和可视化。这需要采用复杂的算法和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

6. 可扩展性：随着数据量的增加，大数据应用处理系统需要具备良好的可扩展性，以便能够应对不断增长的数据需求。这可以通过分布式计算、云计算等技术实现。

7. 安全性：大数据应用处理涉及到敏感信息，如个人隐私、商业机密等。因此，在处理这些数据时，需要确保数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用。

8. 价值导向：大数据应用处理的目标是从海量数据中提取有价值的信息，为企业或组织提供决策支持。这需要对数据进行深入的分析和挖掘，发现潜在的规律和趋势。

总之，大数据应用处理的数据是指通过各种技术手段收集、存储和分析的庞大数据集，具有海量性、多样性、高速度、真实性、复杂性、可扩展性、安全性和价值导向等特点。为了有效地处理这些数据，需要采用先进的技术和方法，如分布式计算、云计算、机器学习、自然语言处理等，并结合数据分析工具和可视化技术，以提取有价值的信息，为决策提供支持。