在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。
大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
從技術上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術。
隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。
大數(shù)據(jù)需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它們按照進率1024（2的十次方）來計算：
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
全稱：
1 Bit（比特） =Binary Digit
8Bits = 1 Byte（字節(jié)）
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
特征
容量（Volume）：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息；
種類（Variety）：數(shù)據(jù)類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數(shù)據(jù)的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過程。
真實性（Veracity）：數(shù)據(jù)的質(zhì)量
復雜性（Complexity）：數(shù)據(jù)量巨大，來源多渠道
價值（value）：合理運用大數(shù)據(jù)，以低成本創(chuàng)造高價值
結構
大數(shù)據(jù)包括結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)，非結構化數(shù)據(jù)越來越成為數(shù)據(jù)的主要部分。據(jù)IDC的調(diào)查報告顯示：企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長60%。大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它
保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。
其次，想要系統(tǒng)的認知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對大數(shù)據(jù)價值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢；從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數(shù)據(jù)的最終價值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的藍圖。
應用
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數(shù)據(jù)預測犯罪的發(fā)生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統(tǒng)計學家內(nèi)特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。
梅西百貨的實時定價機制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達7300萬種貨品進行實時調(diào)價。
醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來很多國家都在積極推進醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機構有資金來做大數(shù)據(jù)分析。
意義
現(xiàn)在的社會是一個高速發(fā)展的社會，科技發(fā)達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數(shù)據(jù)就是這個高科技時代的產(chǎn)物。阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技，顯示大數(shù)據(jù)對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。
有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競爭的關鍵。
大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產(chǎn)品或服務的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精準營銷
2) 做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務轉型
3) 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值
不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經(jīng)濟意義的了解。”這確實是需要警惕的。
在這個快速發(fā)展的智能硬件時代，困擾應用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業(yè)組織利用相關數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務決策等等。例如，通過結合大數(shù)據(jù)和高性能的分析，下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會發(fā)生:
1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
2）為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實時交通路線，躲避擁堵。
3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
4）根據(jù)客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
6）使用點擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避欺詐行為。
趨勢
趨勢一：數(shù)據(jù)的資源化
何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會關注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與云計算的深度結合
大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎設備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。自2013年開始，大數(shù)據(jù)技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計算機和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎理論，實現(xiàn)科學技術上的突破。
趨勢四：數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立
未來，數(shù)據(jù)科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數(shù)據(jù)科學類專業(yè)，也會催生一批與之相關的新的就業(yè)崗位。與此同時，基于數(shù)據(jù)這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數(shù)據(jù)共享平臺，之后，數(shù)據(jù)共享將擴展到企業(yè)層面，并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。
趨勢五：數(shù)據(jù)泄露泛濫
未來幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障?？梢哉f，在未來，每個財富500強企業(yè)都會面臨數(shù)據(jù)攻擊，無論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè)，無論規(guī)模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業(yè)中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來確保自身以及客戶數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個環(huán)節(jié)，僅僅加強后者的安全措施已被證明于事無補。
趨勢六：數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力
數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力，直接影響財務表現(xiàn)。當“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定，將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競爭力，持續(xù)發(fā)展，戰(zhàn)略性規(guī)劃與運用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營業(yè)務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)競爭力所占比重為36.8%，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財務表現(xiàn)。
趨勢七：數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關鍵
采用自助式商業(yè)智能工具進行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰(zhàn)是，很多數(shù)據(jù)源會帶來大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功，企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距，從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過BI獲得更佳決策。
趨勢八：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復合化程度加強
大數(shù)據(jù)的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網(wǎng)絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設備提供商、基礎設施提供商、網(wǎng)絡服務提供商、網(wǎng)絡接入服務提供商、數(shù)據(jù)服務使能者、數(shù)據(jù)服務提供商、觸點服務、數(shù)據(jù)服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態(tài)系統(tǒng)。而今，這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細分，也就是市場的細分;系統(tǒng)機制的調(diào)整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結構的調(diào)整，也就是競爭環(huán)境的調(diào)整等等，從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復合化程度逐漸增強。
IT分析工具
大數(shù)據(jù)概念應用到IT操作工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，大數(shù)據(jù)可以使IT管理軟件供應商解決大廣泛的業(yè)務決策。IT系統(tǒng)、應用和技術基礎設施每天每秒都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)非結構化或者結構數(shù)據(jù)都代表了‘所有用戶的行為、服務級別、安全、風險、欺詐行為等更多操作’的絕對記錄。
大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)生旨在于IT管理，企業(yè)可以將實時數(shù)據(jù)流分析和歷史相關數(shù)據(jù)相結合，然后大數(shù)據(jù)分析并發(fā)現(xiàn)它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。進一步來講，他們可以利用大數(shù)據(jù)了解使用模型以及地理趨勢，進而加深大數(shù)據(jù)對重要用戶的洞察力。 他們也可以追蹤和記錄網(wǎng)絡行為，大數(shù)據(jù)輕松地識別業(yè)務影響；隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長；同時跨多系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)發(fā)展IT服務目錄。
大數(shù)據(jù)分析的想法，尤其在IT操作方面，大數(shù)據(jù)對于我們發(fā)明并沒有什么作用，但是我們一直在其中。Gartner已經(jīng)關注這個話題很多年了，基本上他們已經(jīng)強調(diào)，如果IT正在引進新鮮靈感，他們將會扔掉大數(shù)據(jù)老式方法開發(fā)一個新的IT操作分析平臺。
促進發(fā)展
經(jīng)李克強總理簽批，2015年9月，國務院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統(tǒng)部署大數(shù)據(jù)發(fā)展工作。
《綱要》明確，推動大數(shù)據(jù)發(fā)展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協(xié)作的社會治理新模式，建立運行平穩(wěn)、安全高效的經(jīng)濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)。
《綱要》部署三方面主要任務。一要加快政府數(shù)據(jù)開放共享，推動資源整合，提升治理能力。大力推動政府部門數(shù)據(jù)共享，穩(wěn)步推動公共數(shù)據(jù)資源開放，統(tǒng)籌規(guī)劃大數(shù)據(jù)基礎設施建設，支持宏觀調(diào)控科學化，推動政府治理精準化，推進商事服務便捷化，促進安全保障高效化，加快民生服務普惠化。二要推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，培育新興業(yè)態(tài)，助力經(jīng)濟轉型。發(fā)展大數(shù)據(jù)在工業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村等行業(yè)領域應用，推動大數(shù)據(jù)發(fā)展與科研創(chuàng)新有機結合，推進基礎研究和核心技術攻關，形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系，完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈。三要強化安全保障，提高管理水平，促進健康發(fā)展。健全大數(shù)據(jù)安全保障體系，強化安全支撐。
2015年9月18日貴州省啟動我國首個大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的建設工作，力爭通過3至5年的努力，將貴州大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建設成為全國數(shù)據(jù)匯聚應用新高地、綜合治理示范區(qū)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展聚集區(qū)、創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新首選地、政策創(chuàng)新先行區(qū)。
圍繞這一目標，貴州省將重點構建“三大體系”，重點打造“七大平臺”，實施“十大工程”。
“三大體系”是指構建先行先試的政策法規(guī)體系、跨界融合的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系、防控一體的安全保障體系；“七大平臺”則是指打造大數(shù)據(jù)示范平臺、大數(shù)據(jù)集聚平臺、大數(shù)據(jù)應用平臺、大數(shù)據(jù)交易平臺、大數(shù)據(jù)金融服務平臺、大數(shù)據(jù)交流合作平臺和大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新平臺；“十大工程”即實施數(shù)據(jù)資源匯聚工程、政府數(shù)據(jù)共享開放工程、綜合治理示范提升工程、大數(shù)據(jù)便民惠民工程、大數(shù)據(jù)三大業(yè)態(tài)培育工程、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級工程、信息基礎設施提升工程、人才培養(yǎng)引進工程、大數(shù)據(jù)安全保障工程和大數(shù)據(jù)區(qū)域試點統(tǒng)籌發(fā)展工程。
此外，貴州省將計劃通過綜合試驗區(qū)建設，探索大數(shù)據(jù)應用的創(chuàng)新模式，培育大數(shù)據(jù)交易新的做法，開展數(shù)據(jù)交易的市場試點，鼓勵產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間的數(shù)據(jù)交換，規(guī)范數(shù)據(jù)資源的交易行為，促進形成新的業(yè)態(tài)。
國家發(fā)展改革委有關專家表示，大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建設不是簡單的建產(chǎn)業(yè)園、建數(shù)據(jù)中心、建云平臺等，而是要充分依托已有的設施資源，把現(xiàn)有的利用好，把新建的規(guī)劃好，避免造成空間資源的浪費和損失。探索大數(shù)據(jù)應用新的模式，圍繞有數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)、管數(shù)據(jù)，開展先行先試，更好地服務國家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略。
2016年3月17日，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》發(fā)布，其中第二十七章“實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”提出：把大數(shù)據(jù)作為基礎性戰(zhàn)略資源，全面實施促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動，加快推動數(shù)據(jù)資源共享開放和開發(fā)應用，助力產(chǎn)業(yè)轉型升級和社會治理創(chuàng)新；具體包括：加快政府數(shù)據(jù)開放共享、促進大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。
