大数据(big data )是指普通软件工具在一定时间内无法捕获、管理、处理的数据集合，为了具有更强的决策力、洞察力、流程优化能力，需要新的处理模型，数量巨大，具有高增长率和多种多样
4V特征：容量（Volume）:数据量大，数据大小决定考虑的数据价值的东西和潜在信息；
种类（Variety）包括传统数据库、图像、文件和其他复杂记录的数据类型多样性。 如果只有单一的数据，这些数据就没有价值了。 例如，即使是单个个人数据或单个用户提交数据，这些数据也谈不上大数据，因此，大数据在当今互联网用户中，因人而异，比如年龄、学历、兴趣爱好等需要多样化的性格。 当然，如果扩大到全国，数据的多样性就会变得更强，每个地区、每个时间段都存在各种各样的数据多样性。
获得速度（Velocity）数据的速度和算法对数据的逻辑处理速度非常快，用1秒法则可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也与传统的数据挖掘技术本质上不同。
价值（Value）指价值密度较低。如果你有1PB以上全国20-35个年轻人的互联网数据，它自然就具有商业价值。 例如，通过分析这些数据，我们可以了解这些人的爱好，指导产品的发展方向等等。 有了全国数百万患者的数据，基于这些数据进行分析就可以预测疾病的发生，这些都是大数据的价值；
原理价值：一家披萨店的电话响了，客户的人拿起了电话。
呼叫： XXX披萨店。 你好，有什么事吗？
顾客：你好，我想要一个……
先生，请先告诉我会员号码。
顾客： 16846146***。 呼叫： lmdpj，你好！ 你住在泉州路1号12楼1205室。 你家的电话是2646****，你公司的电话是4666****，你的手机是1391234****。 你想用哪个电话支付？
顾客：你为什么知道我所有的电话号码？
呼叫： lmdpj，因为我们在线连接了CRM系统。
顾客：我想要海鲜披萨……
客服： lmdpj，海鲜披萨不适合你。
顾客：为什么？
科尔：根据你的医疗记录，你的血压和胆固醇很高。
顾客：那么，你有什么可以推荐的吗？
科尔：试试低脂肪健康披萨。
顾客：你怎么知道我喜欢这样的东西？
呼叫：我上星期一在中央图书馆借了《低脂健康食谱》。
顾客：好的。 那么，我要一份家庭特大号披萨。 我要付多少钱？
呼叫：九十九元。 这足以让你的家人六口吃。 但是，你妈妈应该不吃。 她上个月刚做了搭桥手术，正处于恢复期。
顾客：那我可以用卡吗？
呼叫： lmdpj，对不起。 请支付现金。 信用卡爆胎了，现在欠银行4807元。 也不包括住房贷款的利息。
顾客：那我先去附近的取款机提款。
呼叫： lmdpj，根据你的记录，你超过了今天的提款限额。
顾客：算了，直接把披萨送到我家吧。 家里有现金。 要多久才能到？
呼叫：大约30分钟。 如果你不想等，你可以自己骑自行车来。
顾客：为什么？
呼叫：根据本公司CRM全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统的记录。 我注册了一辆车号SB-748的摩托车，现在在解放路东段华联商场的右边骑着这辆摩托车。
大数据VS小数据与大数据的根本区别在于，小数据只能以个体为对象，侧重深度。 也就是说，像忠实细致的“个人管家”一样全方位、全天候、精准地分析个人数据，同时可以积极灵活地设置各种外部访问权限，保护个人隐私。 而大数据则侧重于某一领域(群体)，进行大范围、大规模的数据全面采集、处理、分析，侧重于广度。
使用场景一般来说，大数据的推动力是被动刺激。 公司和专业行政机关无论他们是否愿意，都应当存储和检索大量收集的数据
大数据无处不在，大数据应用于包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体力、娱乐等在内的各行各业，社会各业已经融入大数据的阴影。
制造业利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产流程改进、生产流程能耗优化、工业供应链分析与优化、生产计划与计划。
金融业：大数据在高频交易、社会情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重要作用。
汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，将在不远的将来进入我们的日常生活。
互联网行业：通过大数据技术，可以分析顾客的行为，进行商品推荐和目标广告的投放。
电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网趋势，制定客户挽留措施。
能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握大量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，改善电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理：利用大数据，可以实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
生物医学：大数据能帮助我
们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。体育娱乐：大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。
安全领域：政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活： 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
假设你正在使用智能手机搜索意大利餐厅，只需几步，你的手机就会列出在你当前位置10个街道范围之内的意大利餐厅。在此过程中，被查询的数据库庞大且复杂：一个映射数据库收集了世界上的所有餐厅，餐厅的经纬度、地址和由顾客给出的评分会持续更新，但是数据库的输出是小数据，例如，在街景地图上标出来5个餐厅，以及这些餐厅的准确地址、电话号码和评分。你要做的只是从这5家餐厅中选择一家，并享受佳肴。
在此案例中，你的数据选择源自一个大型的数据集，但你最终的分析仅利用了一个小数据集（即满足搜索条件的5家餐厅）。大数据资源是为了提供小数据集。分析工作并非基于大数据资源―大数据资源仅仅用于搜索和检索，因此，大数据资源的真正工作是收集和组织复杂数据，以便资源能够为你的检索做好准备。在此过程中，数据创造者需要做很多决定，例如，酒吧是否应该列入餐厅范围之内？外卖是如何点餐的？应当收集什么数据？缺失数据应当如何处理？数据如何存储？
上述是大数据如何起作用的一个典型案例―通过创建小数据集可以有效地进行分析。也就是说大数据经过ETL的复杂转换过程，最终所要达到的目的是为了给小数据提供服务的，也就是给具体行为或者个体等服务的。