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传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同 传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。

大数据（Big data）通常用来形容数字化时代下创造出的大量非结构化和半结构化数据。大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。

他的区别有8种：分别是：数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量 价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。

大数据与传统数据相对，传统数据处理成本高，通常只处理规范数据，无法处理如文本、图片等非结构化数据。 当数据量大到一定程度，传统方法只能通过抽样来分析。 大数据的四大特征包括：- Volume（体量）：数据量大，涉及海量数据。

数据规模：大数据涉及的数据量通常极为庞大，超出了传统数据库管理工具的处理能力。相比之下，传统数据采集通常局限于较小规模的数据集，这些数据往往存储在关系型数据库中。 数据类型：大数据采集不仅包括传统结构化数据，如表格和数字，还涉及非结构化数据，如图像、音频文件和其他文档。