您好，很开心为您解答。大数据是指无在定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时》中大数据指不用随机分析（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（样）、Value（价值）。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据应用大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响限于技术层面。
大数据的本质是“削减不确定性”。在还没有大数据之前，们判断基于两种方式：种是增强确定性的逻辑推理，如：因为张获得某歌唱比赛，们就认为张唱歌很好，这个就是为们的判断了不确定性。这种推理方大部分时候是有效的。但也总有意外情况，比如逻辑推理过程本身有问题；再比如有些骗子材料，为逻辑推理的基础。
另种是不改变确定性情况的经验主义，如：些间谚语“早霞不出门、晚霞行千里”之类。在过去由于年长的经验更，会在经验主义方面的优势，而现在信息获取渠变，这种优势在急速衰减。
缺点是，经验主义总是时灵，时不灵，为了经常给不灵的例子找借口，便找个黑盒子与经验主义组合起来使用，这个黑盒子就是封建信。整个科学的发展就是不断用逻辑推理，验主义的过程,本质上就是不确定性的过程。但是总有些情况，纯粹的逻辑推理是无适用的。
您好是数据僧。首先，工作本身没有好坏之分，只有门槛高低之别。
大数据开发、大数据分析、大数据运维都围绕着大数据展开。如果们把大数据去掉，就只剩下，开发，分析，运维。
当然还有其它的工作，例如运营，产品，讲师，测试等。加上了大数据，只是们的工作内容，或者说是工作方式发生了变化。大数据是传统行业，传统技术逐步发展的产物。但是并没有打破们在传统行业的工作模式，和们的些基础知识的储备。革新的只有处理技术，工作段。
在这里们更详细的说说大数据开发、大数据分析、大数据运维的工作内容，已经门槛，不好坏评价。非大数据开发，分析，运维什么呢？开发日常工作是什么了?
围绕着产品经理，进行产品开发，级，迭。加班熬，赶进度。每日的工作就是编码，和产品沟通或者撕X，和测试沟通或者斯X，确保产品上线，保证产品正常使用，以及后续迭级。分析日常工作是什么了？
InternetofVehicles，在称之为车联网。车联网系统依托日益健全的大数据平，通过4G、5G无线通讯技术、传感器技术、数据处理技术、自动控技术、信息交互技术等，以实现对车辆进行实时的智能化监管。目前车联网系统已经实现的能容扩为：语音交互、车辆导航、智能驾驶、车辆状态查询、远程车辆控、路救援等。
车联网领域的知名品牌有：奇瑞雄狮智云互联车机系统、比亚迪的DiLink系统、吉利的GKUI系统、宝的iDriver、丰田的G-BOOK、大众的Car-Net等等。车联网技术的发展，离不开大数据平的支持。互联网头司也纷纷推出自己的车联网系统。
里推出的AIiOS系统整合了旗下的资源，实现了智能交互，智能驾驶舱、车辆远程控、车辆状态查询等务。美中不足的是，AIiOS系统目前并不能直接“驱动”汽车关键部件，它还只是个能够提供机交互和车联网数据交换的务平。
大数据已经进入们生活已经很久了，但是感觉到了吗？、首先得知大数据是什么？别把大数据想成什么高大上的东西，它的原理其实很简单。
不想用百度百科的定义，们换个生动的解释：想象下个大的游泳池，它的旁边站着个管理员，各种各样的数据就像是五颜六色的水。第个管理员负责把彩色的水抽进来，第二个管理员按照颜色把彩色的水进行分类，第个管理员把整理好的水根据需求拿出来使用。第个管理员就是大数据的拾取数据算，第二个就是整理分类作标准模型，第个就是调取使用、对比模型、计算结果输出。
大数据大概的原理就是这样。可以看出，它仅仅是种软件技术，也是种TOB的后端支持技术。它不会像硬件技术样给们带来很直观的体验，比如像自动驾驶、平板电脑等等，所以它影响们的生活也是悄无声息的。
二、大数据的技术风险1、隐私看到问答区有很朋都谈到这个点，个觉得有必要再深化生动些。