简述狭义的大数据与广义的大数据

大数据（Big Data）这个概念可以根据应用范围和定义的深度，被细分为狭义和广义两种理解。

狭义的大数据：

1. 定义：狭义上的大数据主要指的是数据规模上的“大”，即超出了传统数据处理技术所能够处理的数据量。通常是指达到TB（Terabyte）或PB（Petabyte）级别的数据。

2. 特点：它通常强调的是数据的三个V特性：Volume（体量大）、Velocity（速度快）、Variety（类型多）。

3. 处理技术：需要使用专业的大数据技术，如Hadoop、Spark等分布式计算框架来进行存储、处理和分析。

4. 应用场景：在商业领域，狭义的大数据可能主要应用于用户行为分析、市场趋势预测等。

广义的大数据：

1. 定义：广义上的大数据不仅包括数据规模的庞大，还包括数据采集、处理、分析、存储、检索、转移、表达、可视化等一系列技术和流程。

2. 特点：除了体积大、速度快、种类多之外，广义大数据还可能包含数据的真实性（Veracity）、价值性（Value）以及可视性（Viscosity）等更多维度。

3. 技术范畴：广义的大数据技术不仅包括分布式存储和计算技术，还包括数据挖掘、机器学习、人工智能等高级分析方法。

4. 应用场景：它的应用更为广泛，不仅局限于商业分析，还涉及到科学研究、政府决策、公共卫生、环境监测等多个领域。

简而言之，狭义的大数据更多地关注数据本身的规模，而广义的大数据则涵盖了从数据采集到最终应用的整个生命周期，是一种更为全面的理解和应用。