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广义的大数据概念，除了大数据技术及其应用之外，还包括大数据工程和大数据科学。大数据工程，是指大数据的规划建设运营管理的系统工程。大数据科学，主要关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。从概念外延上讲，大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，是适应信息经济时代发展需要而产生的科学技术发展趋势。
狭义的大数据概念，主要是指大数据技术及其应用，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。一方面，强调从海量数据、多样数据里提取微价值，即具有价值 (Value) 特征; 另一方面，强调数据获取、数据传递、数据处理、数据利用等层面的高速高效，即具有快速处理 (Velocity) 特征。大数据概念里的“数据”，是指具有可追踪、可分析、可量化特性的数据。大数据概念里的“大”，是指 “大数据”所应具有的 “大量化”(Volume)、“多样化”(Variety) 两个特征。
从概念内涵上讲，“大数据” (Big Data)，一方面，反映的是规模大到无法在一段时间内用常规软件工具对其内容做抓取、管理和处理的数据集合; 另一方面，主要是指海量数据的获取、存储、管理、分析、挖掘与运用的全新技术体系。
广义的大数据概念，除了大数据技术及其应用之外，还包括大数据工程和大数据科学。大数据工程，是指大数据的规划建设运营管理的系统工程。大数据科学，主要关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。从概念外延上讲，大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，是适应信息经济时代发展需要而产生的科学技术发展趋势。
狭义的大数据概念，主要是指大数据技术及其应用，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。一方面，强调从海量数据、多样数据里提取微价值，即具有价值 (Value) 特征; 另一方面，强调数据获取、数据传递、数据处理、数据利用等层面的高速高效，即具有快速处理 (Velocity) 特征。大数据概念里的“数据”，是指具有可追踪、可分析、可量化特性的数据。大数据概念里的“大”，是指 “大数据”所应具有的 “大量化”(Volume)、“多样化”(Variety) 两个特征。
从概念内涵上讲，“大数据” (Big Data)，一方面，反映的是规模大到无法在一段时间内用常规软件工具对其内容做抓取、管理和处理的数据集合; 另一方面，主要是指海量数据的获取、存储、管理、分析、挖掘与运用的全新技术体系。
大数据技术及其应用的驱动原因，在于数据管理理念的不断变革。数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据来进行有效地收集、存储、处理和应用的过程，其目的是充分有效地发挥数据的作用。数据管理技术的发展先后经历了四个阶段，即人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段、面向应用的数据管理阶段。
一方面，虚拟网络社会迅猛发展，形成了海量数据的持续生成空间。虚拟社会是人们在计算机网络中展开活动，相互作用形成的社会关系体系。虚拟社会的形成和发展，为人类生存和发展提供了新的空间，改变了社会结构，形成了与现实社会并存的社会存在的新形式; 改变了人类的生存方式和活动方式，形成了人类的虚拟生活方式。
大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡议发展起来的。大约从 2009 年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。事实上，大数据产业是指建立在对互联网、物联网、云计算等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业。大数据企业大多致力于让全用户几乎能够从任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力。
有研究者提出“大数据的生态系统”这一概念，简而言之，就是数据的生存周期，是指数据从产生到处理，再到价值提取，最后被消费掉的整一个完整的过程。由于大数据产业链贯穿整个数据生命周期过程，涉及到数据中心建设与维护、数据处理与分析、视频识别技术、语音识别技术、商业智能软件开发、IT 咨询与方案实施、信息安全等诸多领域，因此，大数据产业能够催生更大的市场和利润空间，将构建数据行业技术应用新体系。
（1）社会化媒体平台上的主角是用户，而不是网站的运营者。尽管商品的基础信息是由网站提供的，但是有关商品的评论是由用户生产的。商品评论的形成，不能靠商家，也不能靠平台网站，它只能靠用户来提供，而用户评论的形成与丰富，就离不开社会化媒体的运作思路。
（2）社会化媒体是内容生产与社交的结合。也就是说，社会关系与内容生产两者间是相互融合在一起的，社会关系的需求促进了社会化媒体平台上的内容生产，反过来，这一些平台上的内容也成为连结人们关系的纽带。具体来说，电子商务网站上的评论内容，不仅促成了购买行为，也连接了用户间的关系。人们也希望能够通过建立与他人的联系，更好地做出购买决定。
（3）电子商务在不断社会化的同时，也在不断媒体化，日益成为信息流动的渠道和平台，逐渐具有了信息整合的媒体属性。
大数据背景下，信息的内涵已不单单是消息、通讯、评论等新闻，而是各种各样的数据。这就要求媒体行业必须适应新的信息生产和传播方式，以多元化媒介形态来承担信息传播的职能。大数据时代，媒体面临的挑战有以下几个方面: 第一，缺乏专门的数据分析方法、使用体系和高端专业人才，要一直提升专业技术人员的大数据分析水平，使其掌握从海量数据中快速挖掘出“微价值”的方法和能力; 第二，技术 (设备) 水平亟需提升，数据的搜集、处理、分享、挖掘、分析等工作所需的基础技术架构和应用系统要不断提高; 第三，数据资源再加工能力和数据产品创造新兴事物的能力薄弱，缺乏未来媒体竞争必备的获取、分析、解读数据等技能; 第四，数据真实性、可靠性等方面保障能力薄弱，如何确保数据驱动的信息产品质量成为制约媒介行业的一大难题。
物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得智能便携终端成为遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。。一方面，它们赋予我们的城市和地球更多智慧; 另一方面，这也将催生一系列大数据信息挖掘业务，直接带来新的网络信息安全生态环境。能预见的是，大数据将成为网络攻击的显著目标，政府、企业和个人隐私信息泄露风险加大，对现有的存储和安防措施提出挑战，还有可能成为高级可持续的网络攻击载体。
政府层面，应创造良好的大数据产业高质量发展环境。第一，制定大数据的技术标准和运营标准，鼓励公司进行大数据有关技术研发与应用创新，在海量数据存储、数据挖掘、语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域、信息传输、信息安全等技术的研发领域设立重大专项，给予政策和财政资金支持; 第二，加快实施“宽带中国”战略，大力加强网络基础设施建设，突破下一代互联网、物联网、云计算、移动互联网等关键技术，以基础设施和技术创新保障大数据产业高质量发展; 第三，启动大数据立法，解决用户数据安全难题和用户隐私保护难题，从法律层面保障信息安全。
互联网未来发展的三大趋势是电子商务、社会化媒体和移动互联网。日益社会化、移动化、媒体化的电子商务发展的新趋势，将会带来海量数据的汇集，因此，电商企业亟需把大数据资源转化为大数据资产、把大数据分析转化为大智慧决策，使人们更加进一步探索客户的需求信息，赋予大数据系统洞察未来的能力，从而更加智能和科学地构建新型电子商务模式。
数据驱动内容生产，是大数据时代传媒核心竞争力提升的源头之一。整个内容生产的全部过程首先是收集数据，其次是信息过滤，接着使之可视化，最后融合成一个完整的作品。数据驱动内容生产的表现方式不只有文字和配图，在传统表达方式的基础上加上多种媒体技术，运用分析和过滤，把大量数据融合到一个整体中，旨在把事件发生背后的趋势和意义以融合的方式完整呈现给受众。虽然目前数据驱动内容生产的发展并不完全，但它的生命力不可小觑。
政治传播效果评估，一直是业界极为棘手的难题。一直以来，因为考虑到成本问题，人们用科学的抽样来代替普查，通过抽样的数据来推断、预判需求，然而大数据的出现颠覆了传统的抽样，未来人类能利用互动平台、利用大数据技术清晰地获得需求的信息，而不是去推论，极大提升精准性。大数据的核心就是预测，大数据时代的决策将更多地基于数据、分析和事实，而不是凭借经验和直觉。
简答题：大数据的定义、特征及面临的主体问题？（2015年辽宁大学考研真题）
大数据方法与新闻传播创新:从理论定义到操作路线 ——喻国明 《江淮论坛》
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