大数据是指无法在一定时刻范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大规模数据 * 。这种数据 * 具有海量的数据规模，来源广泛，种类繁多，包括日志、视频、音频等，甚至达到PB级别。现有的技术框架主要为了解决这类大规模数据的难题。
大数据的七大特征包括：海量性、多样性、高速性、可变性、诚实性、复杂性和价格性。随着大数据产业的不断进步，大数据已经从一个高质量、学说性的概念逐渐演变为具体、实用的理念。在很多情况下，大数据都来源于日常生活，例如点外卖时的各种选择和行为都会产生数据。
大数据技术指的是大数据的应用技术，包括各类大数据平台、大数据指数体系等应用技术。而大数据的价格并不在于数据本身，而在于隐藏在数据背后的用户的喜好、习性和信息。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队通常使用大数据来描述公司创新的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库进行分析时会耗费过多的时刻和金钱。大数据分析经常与云计算联系在一起，由于实时的大型数据集分析需要像MapReduce这样的框架来分配职业。
从学说层面来看，大数据包括三个层面：学说、技术和操作。其中，学说是认知的必经途径；技术是大数据价格体现的手段和前进的基石，包括云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的进步；操作是大数据的最终价格体现，描绘出大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
详细来说，大数据涉及数据量大、类型多样、处理速度快及价格密度高的数据和技术的 * 体。其中，“大”体现在其规模上，随着信息技术的不断进步，数据的产生和收集达到了前所未有的速度和规模；数据类型的多样性包括结构化数据和非结构化数据；处理速度要求实时进行数据处理和分析以做出快速决策；价格密度高意味着需要从海量数据中迅速提取有价格的信息以支持企业决策。
大数据概念的兴起为各行各业带来了挑战与机遇。企业需充分利用大数据驱动决策、优化运营并提升服务质量。
