1、透明度高：程序化决策过程中所采用的算法和规则是可以被人类理解的，因此决策的透明度较高，可以方便地追溯和检查。可重复性好：程序化决策是通过计算机自动化处理数据得出的结论，因此可以多次重复运行，确保决策结果的一致性和准确性。
2、程序化决策的一个显著特点是其决策过程的高度规范化和标准化。例如，在制造业中，生产线的操作流程就是典型的程序化决策。每当有新的订单进入时，生产线上的工人会依据既定的操作手册和流程，完成从原材料到成品的整个生产过程。这个过程是高度自动化的，很少需要人工干预，以确保生产效率和产品质量。
3、程序化决策涉及那些常规、重复出现的问题，通常依靠既定的规则、政策和程序来进行决策。这类决策具有可预测性和稳定性，可以依靠既定的流程和规范进行处理。非程序化决策则面对的是那些不常规、复杂和不确定的问题，需要决策者运用判断力、创造力和分析能力来解决。其特点是充满挑战和不确定性，需要灵活应对。
4、程序化决策是一种利用筹学技术进行的决策过程，其中的关键信息可通过计量和统计手段获取。其特点在于约束条件明确且可量化，这对于决策过程的实施提供了坚实的基础。在这样的决策中，计算机信息技术起着关键作用。
大数据指的是那些超出常规软件工具处理能力，需要特定技术手段才能有效管理和分析的庞大数据集。这些数据集具备高增长率和多样性，包含结构化和非结构化数据，例如日志、视频和音频等。简单定义下，大数据就是数据量大、来源广泛、类型多样的信息资产，通常涉及PB级别的数据存储和管理。
大数据是指那些大小超出了传统数据库软件工具在可接受的时间内捕获、管理和处理能力的数据集合。它要求新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，是海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的特点包括：数据量大、处理速度快、数据类型多以及价值密度低。与传统数据仓库应用相比，大数据分析更复杂，且对数据处理能力有更高的要求。维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《大数据时代》一书中首次提出“大数据”概念，强调了对所有数据进行整体分析而非随机抽样的方法。
大数据是指在一定时间内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。简单来说，大数据就是来自不同来源、类型和含义的大量数据，它是动态变化的，通过分析这些数据可以发现规律并创造价值。大数据的四个特点如下： 大量性：随着信息技术的快速发展，数据量也在急剧增长。
范围不同 ”大数据”包含了”海量数据”，大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据。内容不同 大数据在内容上超越了海量数据，大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
最根本的区别就是：海量数据是一家公司，成立于2007年，是中国数据技术领航企业。专注于数据库产品研发、销售和服务，拥有两大数据库产品：基于开源的“云图数据库（AtlasDB）”和自主可控的“海量数据库（Vastbase）”。
大数据与海量数据的区别 如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。
大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。
海量数据是大数据概念股票。海量数据是指规模巨大、复杂多变的数据集合，涉及的数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据需要通过高效的处理和分析，以挖掘出有价值的信息。在信息技术和互联网飞速发展的背景下，大数据已成为一种重要的资源，推动着社会经济的发展和科技的进步。
