面向大数据时代的数据库课程教学改革研究

第一篇：面向大数据时代的数据库课程教学改革研究

面向大数据时代的数据库课程教学改革研究

（阜阳师范学院计算机与信息工程学院安徽阜阳 236037）

摘要：大数据时代带来了数据在存储、组织、管理等理论与方法方面的巨大变化，同时也给传统的数据库课程带来新的挑战，促使其进行改革。本文通?^对大数据时代给数据库课程带来的影响进行深入分析，从高校数据库课程所面临的问题入手，提出适应大数据时代发展需求的新的数据库课程教学模式、教学方法、教学内容。

关键词：大数据；数据库；教学改革

0 引言

目前，对于大数据（Big data）的定义在业界尚未有统一的定义，但通常用大数据一词来表示大量非结构化数据和半结构化数据。这些数据在用传统的关系型数据库分析时会花费较多的时间和金钱[1]。但是，目前国内大多数高校的数据库课程仍然是都是以产生于上世纪80年代的关系型数据库为主，研究的是结构化数据的存储、处理、数据共享等内容。按照“80-20”规则，世界上20%的结构化数据主要是事务数据，产生80%的价值，而80%的数据为非结构化数据，这些非结构化数据大多是一些新型用户产生的数据，它们无法存储到关系数据库中[2]。但是随着数据采集、存储技术和云计算的迅速发展，大量非结构化数据的存储和处理已成为可能，也越来越受到关注。这些现象的出现也对现有的数据库课程产生较大的冲击。现如今，在国内几乎所有的本科院校计算机相关专业都已开设了数据库类课程，该课程的开设初衷是为了解决计算机信息处理过程中大量数据有效组织和存储的问题，同时也是为培养学生进行信息管理、分析、设计、开发和应用等诸方面的能力[3-4]。但存在问题是现有的数据库课程知识体系很难应对由云计算、大数据等技术的兴起而产生的海量数据爆发式增长的局面，已经出现不能满足实际应用对数据库专业人才的需求的局面。因此，本文通过分析大数据时代的特点及社会对数据库专业人才需求，提出适应大数据发展需要的数据库课程内容、教学模式及教学方法。设计面向大数据背景下的教学模式

大数据环境下，以“慕课”、“翻转课堂”等为典型代表的新教学方式正在冲击现有的课堂教学。这些新的教学方式多以个性化、自主性、互动式作为显著特征，它在知识传递上比传统的实体课堂更加符合学习科学的规律与要求，也促使越来越多的师生利用“慕课”等平台寻找和利用教育资源，而且传统教师主导课堂的形式将逐步退出教学历史的舞台。但是，就现阶段的教学环境和教学设施等方面来说，“慕课”等新型教学方式还不能完全取代课堂教学，但可以作为课堂教学的有益补充。因此，在大数据环境下，教师必须实现角色的转换，必须摒弃传统的“灌输式”传授知识方法，树立“学生为本”的课程教学观，根据数据库课程的教学目标、教学内容、学生特点、教学条件等，灵活选择教学方法，形成以学生独立自主学习为主，教师引导启发为辅的教学模式。同时，应充分利用诸如“互联网+”大学生创新创业大赛、大学生软件设计大赛、ACM程序设计大赛等竞赛来锻炼和培养学生的综合素质和创新能力，通过参加各类专业竞赛来扩大学生的专业视野，在锻炼学生实践能力的同时，也能够培养学生的团队合作精神。通过赛前的培训，赛后的总结等环节也能够起到对课堂教学的延伸扩展的作用，同样也能使学生在实践过程中更进一步的体会专业知识技能的学习和实践的乐趣。完善大数据背景下数据库课程体系的教学内容

在传统的数据库类课程中重点讲授关系数据模型、E-R模型和数据库逻辑设计、查询优化和数据库物理设计以及事务管理；详细介绍了关系代数、函数依赖和规范化的基本思想和理念；简单介绍SQL、视图、快照、存储过程和触发的基本思想。为适应大数据时代产生的海量数据的管理、存储、分析和处理。一方面，应在课程内容上增加NoSQL数据管理技术和编程模型。NoSQL数据管理技术是关系型数据管理技术的有益补充，它包括针对异构海量数据的存储、查询和分析技术，是以Web搜索、电子商务、个性化信息服务、社交网络等为典型代表的新型应用的支撑技术，也是大数据时代数据分析的主要支撑技术，是目前信息检索、数据挖掘、机器学习等领域的重要关键技术。另一方面，为应对大数据时代数据管理的新挑战，应增加HBase和Hive为代表的海量数据管理平台、面向OLTP 提供NoSQL 扩展性的NewSQL 代表技术C-Store关系数据库系统、以及针对经典数据挖掘算法的海量数据挖掘与分析算法等方面的内容。

3.研发实验平台、改革实验教学方法

企业在开发、测试、部署实际项目时需要有特定的软件环境。在实践教学过程中，不但要让学生熟悉这些环境，还要特别注意在实际工作中容易出现的各种问题和错误，找到相应的解决方法。为此，教师应该在校内搭建真实的实验环境，采用企业项目案例进行实践教学。真正的大数据课程需要有分布式的实验环境支撑，基于Hadoop 搭建大数据实验平台，给学生提供大数据分析、储存、管理的实验环境，让学生掌握Hadoop 中HBase、Hive、Zookeeper 等关键技术并熟练掌握数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容，在此基础上再结合真实的电商企业数据，培养学生分析问题和解决问题的能力。大数据环境下，传统的实验室无法满足教学需要，需要构建云环境下的虚拟实验室，结合云计算和虚拟技术，打破时空限制，为学生提供开放的实验平台，让教师和学生随时随地都能访问和使用实验资源。结语

本文所提出的是基于数据库课程在大数据时代背景下的教学模式、教学内容、实验平台等的改革研究，目的是为适应大数据带来的变革对数据库课程的要求，通过补充和完善传统数据库的教学内容、实验平台、改善教学模式和教学方法，期望学生通过学习能够满足企业的对大数据设计和管理的需求。在以后的研究中可以可以探索将数据库方面的专业认证环节融入到教学体系中，以增强学生学习的兴趣、目的性、实践性。

参考文献：

[1] 朱建平，李秋雅.大数据对大学教学的影响[J].中国大学教学 2014，（9）：41-44

[2] 刘继华，王三虎.数据库技术类课程体系及教学模式改革的研究与实践[J].吕梁学院学报，2011，1（2）：34-35.[3] 孟小峰，慈祥.大数据管理： 概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）： 146-160.[4] 王树锋，费贤举，胡智喜.基于大数据的数据库课程探究式教学方法研究[J].计算机教育，2014（11）： 99-102.作者简介：李絮（1983年-），女，安徽宿州人，汉族，现职称：讲师，学历：硕士，研究方向：计算机应用。.基金项目：“基于云计算的高校网络教学系统研究”（2014zdjy080）省级重大教学改革研究项目；“MOOC背景下基于ECDIO-KS的模拟电子技术课程教学改革研究”（2015JYXM06）。

第二篇：大数据时代对教学改革的影响

大数据时代对教学改革的影响

摘要：目前传统教学内容陈旧、方法老套以及不能满足学生对新知识需求等缺陷逐渐凸显，随着大数据时代的到来，在教学中引入在线教育、数字化学习的平台、云平台、大数据技术，通过改变传统授课模式和教学方案的制定，不仅能改善教学质量，提升学生水平，还可使教学更加具有针对性、前瞻性和准确性。

关键词：大数据；云平台；在线教育；数字化学习的平台

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）19-0143-02

随着互联网、信息系统及电子设备的发展，人类各行各业每时每刻都在生成海量数据。大数据的时代已经到来，大数据正在改变着我们的工作和生活。2015年9月5日，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，标志着大数据上升为我国“国家战略”。大数据逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源，将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响[1]。

高校教育也深受大数据时代的影响，正在进行一场技术与理念相结合的变革。在传统教学中，通常采用面授课为主的教学方式，也就是根据课本大纲在课堂上进行理论推导和讲解。这种教学方式的弊端在于：（1）教学内容单一，不能与时俱进；（2）教学模式固定；（3）无法及时了解和发现学生在学习过程中遇到的问题。

因此，现代教育迫切需要将新一代信息技术（云计算、移动互联网、工业物联网、大数据等）融合到教学中。大数据为课堂设计提供了丰富的信息资源，使教师能?蚋?深入地了解学生，不断调整教学方案和模式，以提高学生的学习质量和教师的教学效果。

一、教学模式的转型

在教学改革不断推进的今天，传统教学方式的局限性逐渐凸显，单一的教学模式太过刻板枯燥，常用的教学模型是以教师为中心的“满堂灌”方法，整堂课只有老师对着学生讲解知识，难给学生互动和提问的机会。大数据时代来临，学习知识不再局限于课堂，先进的网络教育为世界各地的学生获取知识提供了新的途径和更大的学习空间[2]。

对传统的教育体制而言，以大数据分析为基础的新一代教育平台创造的个性化、智能化教学模式，降低了教育成本。同时也为解决区域之间教育不平衡问题找到了一条途径。将传统的教学模式和网络在线教育相结合，便可充分发挥各自的优势，使学生的学习效率和教师授课效率同时得到提高。

在线教育服务Knewton是最著名的适应性学习体系之一，该体系由世界领先的终身教育服务商之一卡普兰的前总裁创立，亚利桑那州立大学的2000名学生应用该体系两学期后，辍学率下降56%，毕业率从64%提高到75%[3]。

哈佛大学以及麻省理工大学在2012年联合发布了一款非盈利性质的在线教育服务――edX。近期，谷歌开始与edX平台合作，联合推出MOOC（Massive Open Online Course，巨多在线课堂）在线课堂。MOOC是一个面向于教育机构、政府、商业机构以及个人的在线教育平台，认证机构可以在MOOC上推出自己的课程。到目前为止，edX.org网站上的课程已经有120万学生在使用。

云教育是指基于云计算商业模式应用的教育平台服务。在平台上，各种与教育有关的机构都集中共享资源，并互相沟通交流，从而降低教育成本，提高效率。亚洲教育网自主研发的“三网智慧泛教育云平台”，就为国内教育部门和学校构建了支持“三网融合、泛在学习”的公共智慧云，形成了“学校―家庭―社会”三位一体的绿色网络平台。该平台全面支持素质教育和绿色评价体系，以开放共享的“公共云”消除地区和学校的信息孤岛，以电脑、手机、电视、平板等多终端实现了教师、学生、家长的轻松访问，让先进的教育理念和优质的教育资源可以覆盖到任何地区。

另外，日本网络大学（Cyber University）是一所位于日本福冈县的公司式经营的私立大学，是日本唯一的在互联网提供全部课程的大学。该大学结合流行的大数据技术，利用媒体工具和数据分析工具跟踪学生们的学习进度，并根据他们的能力制定学习内容，以及预测他们的执行情况。

二、教学方案的制定

传统的教学方案制定是用宏观的角度以整体学生为对象，教学资源大多来源于教材、辅导书籍以及教师收集的各种案例资料。随着大数据的蓬勃发展，这种方式显得过于单一和落后，教师很难对每个学生的学习过程进行理性判断，难以实现真正的因材施教。

大数据可以分析微观、个体的学生与课堂状况，研究对象可以从群体走向个体，让跟踪每一个人的数据成为可能，实现个性化教育研究。大数据技术能够将学生的行为数据进行分析，教师便可对学生的爱好、行为、心理特点进行了解，明确学生之间的差异，及时修改教学内容和方式。

随着现代信息技术和移动互联网的发展，学生获得的知识不仅是从教师那得到，还有更多的知识是从网络中获得，我们通过“网络爬虫”抓取网络上与课程相关的海量结构化数据（如Excel数据）与非结构化数据（如文本、图片、图像、音频、视频等），利用大数据处理技术，对抓取的数据进行清洗，保留有效数据，根据整理分析出的数据制订更有针对性的人才培养目标和教学方案，确保学生离开学校时知识结构的前沿化，同时为相关研究生专业教育打好“研究型”基础。

佛罗里达州立大学利用eAdvisor程序为学生推荐课程和跟踪其课业表现；奥斯汀佩伊州立大学的“学位罗盘（Degree Compass）”系统在学生注册课程前，通过机器人顾问评估个人情况，并向其推荐他们可能取得优秀学业表现的课程[4]。

美国教育部门运用大数据创造了“学习分析系统”，它是一个数据挖掘、模块化和案例运用的联合框架，可以向教育工作者提供了解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息。例如，一个学生成绩不好的原因究竟是什么？期末考试不及格是不是代表该学生没有学好课程内容，还是因为他请假过多？利用大数据的学习分析能够向教育工作者提供有用的信息，从而帮助其回答这些不太好回答的现实问题。

“渴望学习”（Desire 2 Learn）是一家总部位于加拿大安大略省沃特卢的教育科技公司，其推出了基于他们自己过去的学习成绩数据预测并改善其未来学习成绩的大数据服务项目。Desire 2 Learn公司的新产品名为“学生成功系统”（Student Success System），该系统通过监控学生阅读电子版课件、提交电子版的作业、在线与同学交流、完成考试与测验，就能让其计算程序持续、系统地分析每个学生的教育数据。利用“学生成功系统”，老师得到的不再是过去那种只展示学生分数和作业的结果，而是像阅读材料的时间长短等这样更为详细的重要信息。因此老师可以及时诊断问题的所在，提出改进建议，并预测学生的期末考试成绩。据悉，加拿大和美国的1000多万名高校学生正在使用“学生成功系统”来改善学习成绩。

大数据分析可以为每位学生都量身定做一个适合他的个性化课程，并建立一个能够预见开除和辍学风险的早期?A警系统，为学生提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。

三、展望

大数据技术给教师和学生提供了一个优秀的平台。这个平台丰富拓展了课堂内容、改革了传统课堂授受模式，为教师提供和完善他们认知经验所缺乏的信息，使课堂方案和授课模式更加科学化，更加符合学生个性发展的需要，有助于培养基础扎实、知识面广、富有创新意识的跨世纪新型人才。

参考文献：

[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146-169.[2]石冬凌.MOOC对教学带来的思考与启示[J].计算机教育，2014，（9）：13-16.[3]David Feinleib.大数据云图[M].杭州：浙江人民出版社，2014.[4]张燕南，胡继岳.对于大数据运用于教育的思考[J].中国电力教育，2013，（32）：5-7.The Influence of Big Data Time on Teaching Reform

JIA Shu-yi，WANG Zi-ling，WANG Meng

（Research Institute of Information Fusion，Naval Aeronautical and Astronautical University，Yantai，Shandong 264001，China）

Abstract：At present，it can not meet the needs of students to new knowledge for the old-fashioned traditional teaching content and old-fashioned methods.By introducting the online education，digital learning platform，cloud platform，big data technology，and changing the traditional teaching model and teaching plan，not only can improve the quality of teaching，the level of students，but also make the teaching more targeted，forward-looking and accuracy.Key words：big data；cloud platform；online education；digital learning platform；

第三篇：数据库原理与应用课程教学改革研究

数据库原理与应用课程教学改革研究

摘要；数据库课程是计算机及其相关专业的重要课程，具有较强的理论性和实践性。通过对该课程采用传统教学模式存在问题的分析，探索数字媒体技术专业背景下的教学改革措施，包括合理规划课程内容，优化课程体系和丰富实验课教学，以达到调动学生的积极性和动手能力，培养应用型人才的目标。

关键词：数据库课程；数字媒体技术；教学模式；实践教学；教学改革

中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）07-0141-02

随着信息技术的发展，数据库技术在计算机应用系统中占据越来越重要的地位。我校数字媒体技术专业根据自身的专业需求，已经开设了多年的数据库教学，总结近年来教学中的经验和不足，结合本专业的特点，对该课程进行了一系列的改革，以适应数字媒体行业人才的需要。

1教学现状和存在问题

我院数字媒体技术专业开设移动媒体和游戏开发两个方向，前者侧重网站和移动端应用开发人才的培养，数据库原理与应用课程主要为该方向学生开设，总计64学时，理论和上机各32学时。教学目标是学生理解数据库的基本原理，能够自己或配合团队进行数??库的设计和开发，从而掌握在实际项目中使用数据库的技术。移动媒体方向主要实践教学任务安排如表1所示：

本专业属于非计算机专业，计算机基础课程较少，侧重于应用型课程。同时结合独立学院学生的实际情况，本课程采用中国人民大学的优秀教材《数据库系统概论》，并未参照国外经典教材，授课内容也有所删减，主要包括数据库原理、设计和应用三个部分。三个部分的主要授课内容为：原理部分包括关系数据库基本概念、关系代数、SOL语句、数据库安全性和完整性。设计和应用包括关系数据理论、数据库设计、查询处理和查询优化、数据库恢复技术和并发控制。总结近几年来教学实践过程，存在的问题有以下几个方面：

1）学生计算机基础薄弱，对理论知识兴趣不大。本专业课程围绕数字媒体的应用设置，所以开设的计算机基础课程较少，学生基础知识较薄弱，编程能力不强，因此对于较抽象的原理知识，如：关系代数等内容，学生掌握存在一定难度；对于SQL语句的学习，学生只是照搬书上简单的例子来操作，对原理、设计和应用三个部分没有融会贯通。后续的项目实践中，不能从应用的整体角度进行规划，导致设计的数据库性能较差，实用性较弱。

2）相关课程缺乏联系，学生解决综合问题能力较弱。本专业的教学任务中，网站开发类课程和数据库课程相互独立，尽管第三学年的综合实践课程将两者结合，由于以学生练习为主，课时较少（16学时），较多学生仍旧不能掌握复杂的数据库设计。总结几年的毕业设计情况，网站开发类题目中，较多学生仍然无法解决数据库整体设计及其如何与前端页面交互的问题。

3）缺乏综合应用的实践平台。由于学时的限制，上机实验只是对理论知识的简单实现，与实际应用中的复杂设计相差甚远。同时，机房中数据库平台的部署基本都是单机环境，与现有实际网站系统中大型数据库的部署和使用存在较大差距，难以培养学生的实际项目开发能力。

2改革措施

根据数字媒体技术专业的特点，结合学生的实际情况，针对上述问题，我们坚持“应用性”和“渐进性”原则，对本课程进行了以下几个方面的教学改革：

2.1合理规划课程内容

对数据库原理中较难理解的概念，如；数据模型、关系模式、范式等，我们采用用案例式教学和验证性实验相结合；对数据库设计以团队实现项目的方式讲解，具体如下：

1）项目案例引入教学，实际案例中的用语和理论知识对应讲解。教学中所用到的项目案例由互联网下常见应用模型的提取，如：购物网站设计。用验证性实验加强对该部分基础知识的理解，即授课过程中边学边练。

2）对数据库设计章节，将复杂的实际应用划分为多个简单需求，鼓励学生从中选择单个或几个简单功能进行项目的模拟化设计和开发，然后在此基础上进行功能的扩展。实际执行时，3-5学生组成团队，以合作方式完成需求分析、E-R图、数据库设计、实施和安全性检测整个流程，采取集中演示和答辩方式进行成绩判定。

3）结合数字媒体的实际应用，讲解大型网站的搭建机制，增加学生兴趣的同时，课本中相关知识点与实际应用也有了较好的结合。

2.2优化课程体系

数据库课程在整个课程体系中并不是孤立的，所以其课程设计应该与网站开发等课程设计有机地结合起来。它们侧重点虽然不同，但是之间又有密切联系，让学生及早了解这种联系，十分必要。我们采取以下措施：

1）第二学年开始开展综合实践，内容是将WEB开发课程内容和数据库结合。教师演示项目案例的实际开发流程，学生以团队合作方式，选择自己感兴趣的应用，与传播学和艺术方向学生合作，分别完成技术实现、策划和艺术设计环节。这种方式与公司的项目运作方式相似，能够更好的锻炼不同专业学生之间的沟通能力。综合实践成绩通过学生答辩方式判定。

2）引入对非关系型数据库系统的介绍，这是应对大规模和高并发数据访问Web2.0网站常用的技术。教师介绍大规模网站架构中的数据存储和访问模块，学生分组了解某个相关的设计思想和开源软件。这有助于学生在掌握基本概念基础上进行扩展式自学，减小互联网应用对学生造成的神秘感。这部分内容属于书本外的扩充知识，以学习汇报方式进行考查。

2.3丰富实验课教学

应用能力的培养是数据库教学的主要目标之一，为此我们采取以下方法：

1）提供MySql和SQLServer软件平台，以及智能手机常用的Sqllite，另外提供实际应用中常见的Memcache、MongoDB等分布式系统，学生可自由选择使用。为了更好的模拟实际的网络环境，实验课上选定某个学生设计的数据库为服务器，其他学生对它进行远程访问。

2）增加大规模网站中分布式数据平台的介绍，开阔学生视野的同时，动手搭建MongoDB等开源系统。选择具有代表性的智能手机应用项目，重点训练其中数据库应用和设计部分，以适应移动互联网的发展，提高学生的动手能力和就业竞争力。

3结束语

我们对数据库原理与应用课程的教学改革取得了较好的效果，体现在学生对数据库的基本理论和实践能力得到了提升，能够独立或者合作完成相关毕业设计人数有了显著提升，毕设质量也有了显著提高。

数据库的发展非常迅速，新的信息技术不断更新，这对教师提出了更高的要求。教师不仅掌握原有的理论知识，还要加强自身研究工作，紧跟信息技术的前沿发展，才能更好地激发学生的学习兴趣。

在今后的教学过程中，我们会根据数据库的发展，结合本专业的特点，继续对本课程进行改进和完善，以适应培养应用型人才的需要。

第四篇：大数据时代

大数据时代

近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势）有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析

第五篇：在技术中应用 数据挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

第六篇：预测

大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题

大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略

第五篇：大数据时代

“大”数据时代 众所周知，数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。

显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。