王汝鹏称：“这是一个庞大的数据库。”
而且庞大的数据点也会影响到计算机的运算速度。
Moreover, the huge data points will affect computation speed.
如果你把所有这些数字汇合起来，很快就得出很庞大的数据。
If you put all these Numbers together, the total gets very large very fast.
但是，并非每一个作为调试可以在体积庞大的数据调试建造计划。
But not every program built as debug can be debugged at large data sizes.
而且庞大的数据量给数据后处理软件、硬件以及工作效率方面都带来极大的挑战。
And high density data lead to challenge with data post-processing software, hardware and efficiency.
但是庞大数据还会产生远比这更为严重的后果。
But big data can have far more serious consequences than that.
这是由庞大数据引发的第一次危机——今后还会有更多。
This was the first crisis to be sparked by big data-and there will be more.
在庞大数据的世界中，相关数据几乎是自行浮出水面。
In a world of big data the correlations surface almost by themselves.
原因之一是网络的庞大数据量。
由于信息数据化的庞大计划过于昂贵，只能推迟到未来实行。
A big project to digitise information recedes expensively into the future.
因此在庞大的空间数据中高效的查询也变得越来越重要。
So it is more and more important for querying efficiently in the huge data.
但是机械设备故障数据量庞大，所以找出一种合适的故障诊断方法变的很困难。
But faults quantity is so large, finding a right method is a difficult thing.
数据挖掘是一个复杂而又需求庞大的任务。
数据挖掘是一个复杂而又需求庞大的任务。
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