那么我們要從哪些方面了解大數據呢？今天就來為大家講解一下吃透大數據需要重點了解的三個層面。

　　首先從數據講起，數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。

　　結構化數據即行數據,存儲在數據庫里，可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據。

　　相對于結構化數據（即行數據，存儲在數據庫里，可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據）而言，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、 文本、圖片、 標準通用標記語言下的子集 XML、 HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。

　　所謂 半結構化數據，就是介于完全結構化數據（如關系型數據庫、 面向對象數據庫中的數據）和完全無結構的數據（如聲音、圖像文件等）之間的數據，HTML文檔就屬于半結構化數據。它一般是自描述的，數據的結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。

　　據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

　　大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

　　想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

　　第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。

　　在這里從大數據的特征定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

　　第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。

　　在這里分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

　　第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。

　　分別可以從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

　　透過這三個層面，我們可以較為完善的了解大數據行業，而且能形成一個較為完整的認知，能夠清晰地發現大數據行業的“突破點”。