大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據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據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

大數據幫助政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防范、災難預警、社會輿論監督;

大數據幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力;

大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫藥企業提升藥品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定制的藥物;

大數據幫助航空公司節省運營成本，幫助電信企業實現售后服務質量提升，幫助保險企業識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備;

大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅游網站為旅游者提供心儀的旅游路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格;

大數據幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度;

大數據幫助娛樂行業預測歌手，歌曲，電影，電視劇的受歡迎程度，并為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適，否則就有可能收不回成本;

大數據幫助社交網站提供更準確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。

其實，這些還遠遠不夠，未來大數據的身影應該無處不在，就算無法準確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，但我相信只要發展腳步在繼續，因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。