我現在在專業的分叉點，一個是資料庫，一個是大數據，不知道哪個好點？

大數據是隨著近年來互聯網應用的蓬勃發展而興起的，主要解決了互聯網上數據產生的速度快、結構不規則、數據量大並且有價值的數據比較分散的數據存儲和利用的方案。

一般認為，大數據主要具有以下四個方面的典型特徵：規模性（Volume）、多樣性（Varity）、高速性（Velocity）和價值性（Value）, 即所謂的「４Ｖ」。

1．規模性。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能終端等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

2．多樣性。大數據大體可分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關係強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關係；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據問的因果關係弱。

3．高速性。大數據的交換和傳播是通過物聯網、移動互聯網、雲計算等方式實現的，因此對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。

4.價值性。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

綜上所述，大數據是建立在分散式資料庫、分散式文件存儲等數據存儲方案之上的，並通過數據挖掘、人工智慧、機器學習等一系列手段進行數據分析利用的一類解決方案的統稱。

可以認為資料庫是大數據中一個重要的子範疇，解決了大數據存儲和讀寫的問題。如果能結合數據挖掘、機器學習等數據科學的手段，讓大數據發揮出更大價值，那將可以形成一個大的數據生態鏈。

大數據技術是以數據為本質的新一代革命性的信息技術，在數據挖潛過程中，能夠帶動理念、模式、技術及應用實踐的創新。本書系統性地介紹了大數據的概念、發展歷程、市場價值、大數據相關技術，以及大數據對中國信息化建設、智慧城市、廣告、媒體等領域的核心支撐作用，並對對數據科學理論做了初步探索。