目前关于大数据已有公认的确定定义

大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，它通常具有“3V”特征，即数据量巨大（Volume）、数据类型多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。

1. 数据采集：通过各种传感器、网络设备、社交媒体等途径收集大量原始数据。数据采集是大数据的基础，需要关注数据的质量和完整性。

2. 数据存储：将采集到的原始数据存储在分布式存储系统中，如Hadoop、Spark等。数据存储需要考虑数据的可扩展性、容错性和性能。

3. 数据处理：对存储在分布式存储系统中的数据进行清洗、转换、整合等操作，使其满足后续分析的需求。数据处理包括数据预处理、数据挖掘、机器学习等技术。

4. 数据分析：通过对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，为决策提供支持。数据分析方法包括统计分析、预测建模、聚类分析等。

5. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示出来，帮助用户直观地理解数据。数据可视化技术包括柱状图、折线图、散点图等。

6. 数据安全与隐私保护：在大数据应用过程中，需要关注数据的安全性和隐私保护问题。这包括数据加密、访问控制、审计日志等技术手段。

7. 数据治理：对大数据资源进行统一管理，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据治理涉及数据标准、数据质量、数据生命周期管理等方面。

8. 数据创新：利用大数据技术推动业务创新，如智能推荐、个性化服务、精准营销等。数据创新需要关注用户需求、市场趋势和技术发展。

9. 数据伦理与法规：在大数据应用过程中，需要遵循相关法律法规，尊重用户隐私，避免数据滥用等问题。数据伦理涉及数据真实性、数据公平性、数据透明性等方面。

总之，大数据是一个多学科交叉、高度复杂的领域，涉及数据采集、存储、处理、分析、可视化、安全、治理、创新和伦理等多个方面。随着技术的发展，大数据的应用范围将越来越广泛，对各行各业的影响也将越来越大。