摘要:大数据，或称巨量数据，是指涉及的数据量巨大，无法用目前主流的软件工具在合理的时间内进行检索、管理、处理和排序。
大数据(Big data)，或称巨量数据，是指数量庞大到目前主流软件工具无法在合理的时间内检索、管理、处理和排序的信息，能够帮助企业做出更加主动的商业决策。(在维克多·迈耶-勋伯格和肯尼斯·库基耶写的《大数据时代》中，大数据是指利用所有数据而不是随机分析的捷径(抽样调查)的方法[2])大数据的4V特征:体量(大量)、速度(高速)、多样性(多样性)和价值(价值)。
其实大数据是一个概念，你不能把它定义为大，或者很多，或者复杂。不同的行业，不同的技术背景，对大数据的解读是不一样的。虽然目前还不能用一个确定的概念来描述，但是可以解释它的一些性质，比如4v。无论是安全还是难以处理，这些都是描述大数据的属性。当你有了这些属性，把它们汇总在一起，那就是你理解的大数据。就像当初有人告诉你CPU是什么，从无知到理解，需要在实践中积累。
最后，大数据是信息技术发展的产物，也会过时。目前人们谈论的大数据的基本属性包括:总量大、规模大、多样性、价值密度低等！对于决策者来说，数据驱动的商业是大数据的最大价值；对于技术人员来说，通过技术把人们肉眼找不到的有价值的信息呈现出来才是最重要的！
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。其特点在于对海量数据的挖掘，但必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
随着云时代的到来，大数据吸引了越来越多的人。中团分析师团队表示，大数据通常用来描述一家公司创建的大量非结构化和半结构化数据，下载到关系数据库进行分析会耗费太多的时间和金钱。大数据分析往往与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要MapReduce这样的框架将工作分配给几十台、几百台甚至几千台计算机。
大数据需要特殊的技术来有效处理大量可以容忍时间流逝的数据。适用于大数据技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。
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