大数据之所以庞大，主要是因为其数据规模和计算挑战。
首先，数据规模是大数据的一个主要特点。随着互联网的发展，每天都有大量的数据产生，包括社交媒体上的帖子、在线购物的交易记录、传感器收集的天气数据等。这些数据通常以TB、PB甚至EB为单位来衡量，远远超出了传统数据库管理系统的处理能力。为了应对这种庞大的数据量，我们需要使用分布式存储系统、云计算平台等技术来存储和管理大量数据。
其次，计算挑战也是大数据的另一个重要因素。传统的数据处理方法往往依赖于中央处理器（CPU）或GPU进行计算，而大数据的规模和复杂性使得这种方法变得不切实际。为了解决这一问题，我们开始转向分布式计算架构，如Hadoop、Spark等。这些框架允许我们在多个计算机节点上并行处理数据，大大提高了处理速度。然而，随着数据规模的不断扩大，分布式计算架构也面临着越来越多的挑战，如数据一致性、容错性等问题。
此外，大数据的另一个特点是数据的多样性和复杂性。在大数据中，不仅包含结构化数据，还可能包含半结构化和非结构化数据。例如，社交媒体平台上的文本、图片、视频等都可能是半结构化或非结构化数据。为了有效地处理这些数据，我们需要采用机器学习和自然语言处理等技术来提取有用的信息。
总之，大数据之所以庞大，主要是因为其数据规模和计算挑战。为了应对这些挑战，我们需要采用分布式存储、云计算、机器学习等新技术和方法来管理和分析大数据。
