A

　　聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程

　　算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式

　　分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义

　　异常检测(Anomaly detection) – 在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息

　　匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据

　　应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件

　　人工智能(Artificial Intelligence) – 研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习

　　B

　　行为分析法(Behavioural Analytics) – 这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式

　　大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人

　　大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司

　　生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别

　　B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1 B字节包含了27个0!

　　商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解

　　C

　　分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据

　　云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)

　　聚类分析(Clustering analysis) – 它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性

　　冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时

　　对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果

　　复杂结构的数据(Complex structured data) – 由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析

　　计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据

　　并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程

　　相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关

　　客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) – 用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略

　　D

　　仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中

　　数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程

　　数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员

　　数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库

　　数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web Services)

　　数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问