对于“大数据”（Big Data），研究机构Gartner给出了这样的定义，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究对其所给出的定义是一种规模大到在获取、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，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

IBM提出大数据的5V特点，（1）Volume（大量）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；（2）Velocity（高速）：获得数据的速度；（3）Variety（多样）：数据类型的多样性；（4）Value（低价值密度）：合理运用大数据，以低成本创造高价值；（5）Veracity（真实性）：数据的质量。此外，大数据还具有可变性（Variability）特征，该特征妨碍了处理和有效地管理数据的过程，复杂性（Complexity）特征即数据量巨大，来源多渠道。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。(www.daowen.com)

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，其中非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示，企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

大数据是近年来快速发展的技术领域，关于大数据的研究与应用与日俱增，并不断深入影响社会生活。购物推荐、路况分析乃至高考预测等与大众密切相关的应用，充分展现了大数据的力量。2016年3月，AlphaGo与李世石的人机大战，让人们从更深层次上认识了大数据驱动下的人工智能对人类社会的深层影响。根据大数据版图（Big Data Landscape）3.0版本的描绘，大数据相关基础设施、分析工具和应用系统都在快速发展中，这个逐年扩展的图景表明了大数据的疆域正在不断延展，领域应用不断深化，影响力与日俱增。