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大數據(Big Data)通常指的是數據量極大、數據來源復雜、數據類型多樣等方面具有挑戰性的數據集合。但是，沒有一個明確的數據量閾值能夠將數據分類為“大數據”。根據不同的應用場景和技術能力，對于大數據的定義也會有所不同。一般來說，以下幾種情況可能被認為是大數據：
數據量巨大：數據量大到超出了傳統數據庫管理系統的存儲和處理能力，需要使用分布式計算和存儲技術。
數據來源廣泛：數據來源多樣化，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等多種數據類型。
數據處理復雜：數據需要進行多種復雜的處理和分析，例如機器學習、深度學習、圖像識別、自然語言處理等，需要使用大量計算資源和算法。
數據實時性要求高：數據需要實時處理和分析，例如互聯網廣告投放、金融交易等場景。
總之，大數據通常指的是數據量大、數據來源廣泛、數據處理復雜、數據實時性要求高等方面存在挑戰的數據集合。對于不同的應用場景，對于“大數據”的定義可能會有所不同。
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