大数据是一种涉及处理和分析大量非结构化数据的技术，它帮助用户做出更明智的决策。以下是大数据的定义和相关内容的改写：

1. **大数据定义**：大数据指的是无法用常规软件工具在合理时间内捕捉、管理和处理的数据集。这些数据集通常是海量、高速增长且多样化的，需要专门的技术来挖掘其价值，以便提供强大的决策支持、洞察力和流程优化。

2. **大数据技术的战略意义**：大数据的价值不在于数据本身的数量，而在于对这些数据的深入分析和处理。通过提高数据的“加工能力”，可以实现数据的“增值”，这在当今产业中尤为重要。

3. **大数据技术在人工智能和机器学习中的应用**：人工智能和机器学习是大数据分析的核心技术，它们通过深度学习等方法，使计算机能够自动学习和生成数据特征。这些技术在图像分类、语音识别等领域有望取得重大突破。

4. **数据科学的跨学科融合**：随着数字化进程的加快，大数据的边界不断扩大，促进了不同学科在数据层面的整合，为科学研究提供了新的可能性。数据科学的研究成果不断推动技术进步和应用发展。

5. **开源技术和公测的重要性**：开源技术在大数据处理中扮演着重要角色，Hadoop不再是唯一的选择。Spark等开源项目的大规模应用，推动了大数据领域开源社区的发展。公测有助于促进技术的突破性进展。

6. **知识图谱在大数据应用中的热门性**：知识图谱使得大数据的可视化成为可能，帮助用户理解和分析数据，发现其中的规律。这使得非专业人士也能理解和利用大数据，从而在国家和民生层面发挥其价值。