计算机应用大数据是指通过计算机技术来处理、分析和利用大规模数据集的过程。大数据通常具有“3V”特征，即数据量大（Volume）、数据多样（Variety）、数据速度快（Velocity）。以下是计算机应用大数据的一些主要方面：
1. 数据采集：从各种来源收集原始数据，如传感器、社交媒体、日志文件、网络活动等。数据采集可以包括自动化工具和手动方法。
2. 数据存储：将采集到的大量数据存储在合适的数据库或数据仓库中，以便后续处理和分析。常用的存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
3. 数据处理：对数据进行清洗、转换、归约和重塑，以准备进行分析。这可能包括去除重复数据、填补缺失值、数据类型转换、数据聚合等操作。
4. 数据分析：使用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行深入分析，以发现模式、趋势和关联。数据分析可以帮助企业做出更好的决策，提高效率，降低成本。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、图形等形式展示，帮助用户直观地理解数据。数据可视化可以提高数据的可读性和易用性，使决策者更容易做出基于数据的决策。
6. 数据安全与隐私：保护数据免受未经授权的访问和泄露，确保数据的安全性和隐私性。这包括数据加密、访问控制、审计日志等措施。
7. 数据治理：建立和维护数据管理政策、标准和流程，以确保数据的准确性、完整性和一致性。数据治理有助于提高数据质量，降低数据风险。
8. 数据服务：将分析结果转化为可应用于业务场景的数据服务，如预测模型、推荐系统、智能助手等。数据服务可以提高企业的竞争力，创造新的商业价值。
9. 数据创新：探索新的数据技术和方法，如人工智能、物联网、边缘计算等，以推动大数据的发展和应用。数据创新有助于解决复杂问题，实现智能化发展。
10. 数据伦理与法规：关注数据的使用和处理是否符合伦理规范和法律法规要求，确保数据的合法性和合规性。数据伦理与法规是保障数据安全和用户权益的重要保障。
总之，计算机应用大数据是一个涉及多个领域的综合性过程，需要综合考虑数据采集、存储、处理、分析、可视化、安全、治理、服务、创新和伦理等多个方面。随着技术的不断发展，计算机应用大数据将在未来发挥越来越重要的作用，为各行各业带来更广阔的发展空间。
