大數(shù)據(jù)(Big Data)通常指的是數(shù)據(jù)量極大、數(shù)據(jù)來源復雜、數(shù)據(jù)類型多樣等方面具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集合。但是，沒有一個明確的數(shù)據(jù)量閾值能夠將數(shù)據(jù)分類為“大數(shù)據(jù)”。根據(jù)不同的應用場景和技術能力，對于大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)：

　　數(shù)據(jù)量巨大：數(shù)據(jù)量大到超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的存儲和處理能力，需要使用分布式計算和存儲技術。

　　數(shù)據(jù)來源廣泛：數(shù)據(jù)來源多樣化，包括結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類型。

　　數(shù)據(jù)處理復雜：數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)實時性要求高：數(shù)據(jù)需要實時處理和分析，例如互聯(lián)網(wǎng)廣告投放、金融交易等場景。

　　總之，大數(shù)據(jù)通常指的是數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)來源廣泛、數(shù)據(jù)處理復雜、數(shù)據(jù)實時性要求高等方面存在挑戰(zhàn)的數(shù)據(jù)集合。對于不同的應用場景，對于“大數(shù)據(jù)”的定義可能會有所不同。