1、传统数据和大数据的区别表现在数据规模不同内容不同处理方式不同1数据规模不同 传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理大数据的数据量非常大，不可能利用；这与传统统计分析的主要区别在于数据的管理和处理方式在具体方法上，大数据分析可能会采用数据挖掘技术，而传统统计分析往往是在设定分析目标后，通过统计方法验证假设数据挖掘则通过算法，利用计算机来分析数据，发现数据之间的内在联系数据挖掘的关键在于其自发现性质，即无需预先定义规则或模式，而是让；分别是1数据规模2数据类型3模式Schema和数据的关系4处理对象 5获取方式6传输方式7数据存储方面8价值的不可估量 价值的不可估量传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅。

2、传统数仓与大数据数仓的区别在于概念与容器数据仓库与数据库的定义数仓实现的技术栈历史发展以及在大数据环境下的演进在概念与容器上，数仓与数据库是技术的集合，而 OracleMySQLHive 等是实现数仓的工具数仓强调面向主题沉淀历史不可变信息与汇总明细数据，用于决策分析，而数据库则是存储与；1 大数据的特征主要包括数据体量巨大处理速度快数据种类多样和价值密度低2 管理方式上，传统数据库主要采用关系型数据库管理系统RDBMS，如MySQLOracle等，而大数据的管理则更多依赖于分布式文件系统，如Hadoop的HDFS，以及NoSQL数据库，如MongoDB和Cassandra等3 在处理方式上，传统数据库的；不同点大数据安全与传统安全的主要区别体现在数据的规模处理方式和安全威胁等方面1 数据规模在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别因此，大数据安全需要处理更大量的数据，这需要更强大的计算和存储能力，以及对数据的。