大數據到底是什麼？
對許多人來說，難以想像的大量數據已經是大數據了。或已滿的 2TB 外接硬碟。對其他人來說，這只是雲端技術。您注意到：「大數據」一詞正在發生變化，並且沒有官方定義。這個術語甚至不能被定義為「資料集合」、「海量資料」或「大量資料」。因為生活中的所有事情都取決於目標。大數據並不是 源自於擁有數據的慾望。而是從各自的目標出發，在一切都變得個人化、個人化的時代，如何利用這些「難以想像」的大量數據來完成任務。這定義了大數據，因為它與其他數據不同：更個人化、更個人化。它源自於定義的線上軌道的累積——該技術似乎不再設定任何限制。目標顯得更快、更高、更遠、更大。
人力資源大數據不是資料墳墓，而是複雜的最新訊息
儲存、分析、評估和再現大數據不再是一件容易的事。這很複雜，需要超級複雜的軟體和技術來解釋這些連結。因此，對於許多人來說，大數據 的正確描述是處理這些數據所需的技術和程序的定義。但這同樣複雜。無論如何：這是關於數據量的使用（使用和數量）遠遠超過「正常量」。 因為如果這些數據不能“工作”，那麼如此巨大的數據墳墓有什麼用呢？什麼都沒有，只是成本。
重要的不是數據，而是數據連接
因此，如果你不使用大數據來描述或解釋某些事物，那麼它就沒有任何意義。數據連接之間的聯繫至關重要，即所謂的數據集。這不是 GCash 電話號碼 關於數據，而是關於這些複雜的資訊關係。以個人資料為例：Sabine Müller 這個名字本身並不是關鍵資料（畢竟這個名字肯定會存在多次）。如果您將電話號碼或電子郵件地址與您的姓名一起保存，那麼保守的資料保護倡導者會舉起手指說：這是個人資料 – 因此是資料連接。大數據專家在這裡微笑，因為他們認為只有能夠將 Sabine Müller 追蹤的線上行為與目標關聯起來，數據才有意義。
但是，當薩賓·穆勒(Sabine Müller) 的個人資
料（例如，各種醫生就診）（包括姓名、地址和電話號碼）被保存後，即使是最自由的數據專家也可以肯定：這些是數據關鍵型個人資料（聯繫）。因此，在 Big Date 上，我們總是談論人類/個人資料連接。關於人的個人資料。因為您 什麼是目標群體或者更好業者都糾 想透過這些數據連結更了解人們、分析他們、再次找到他們或幫助他們（請參閱醫療技術）。
定義HR大數據的嘗試
在德語維基百科中，關於大數據的討論目前越來越激烈。這裡的人實在不能同意。所以你會發現一個非常糟糕的定義妥協，這並沒有真正的幫助，因為這只是一個接一個的定義嘗試：
「英文術語大數據 …指的是…的資料量。
太大或
太複雜或
節奏太快或
結構太弱
以便使用手動和經典資料處理方法 存檔存檔 對其進行評估。德語中較傳統的術語是海量資料。大數據通常是數位科技的統稱，從技術角度來說，這些技術被認為是數位通訊和處理新時代的原因，從社會角度來說，是社會劇變的原因。大數據基本上代表大量的數字數據，也代表分析和評估。 “
但這串句子或定義的嘗試不斷變化，正如您在維基百科的以下當前螢幕截圖中看到的那樣。