大數據（big data）是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。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

　　1.3大數據應用

　　人類歷史上從未有哪個時代同今天--樣產生如此海量的數據。數據的產生已經完全不受時間、地點的限制。從采用數據庫作為數據管理的主要方式開始，人類社會的數據產生方式大致經歷了3個階段，而正是數據產生方式的巨大變化才最終導致大數據的產生。

　　1）運營式系統階段：數據庫的出現使得數據管理的復雜度大大降低，實際中數據庫大都為運營系統所采用，作為運營系統的數據管理子系統。

　　比如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫院病人的醫療記錄系統等。人類社會數據量第一次大的飛躍正是從運營式系統廣泛使用數據庫開始的。這個階段最主要的特點是數據往往伴隨著一定的運營活動而產生并記錄在數據庫中，比如超市每銷售--件商品就會在數據庫中產生-條相應的銷售記錄。這種數據的產生方式是波動的。

　　2）互聯網系統階段：互聯網的誕生促使人類社會數據量出現第二次大的飛躍。但是真正的數據爆發產生于Web2.0時代，而Web2.0的最重要標志就是用戶原創內容（ User Generated Content， UGC）。這類數據近幾年一直呈現爆炸性增長，主要有兩個方面的原因。首先是以博客、微博為代表的新型社交網絡的出現和快速發展，使得用戶產生數據的意愿更加強烈。其次就是以智能手機、平板電腦為代表的新型移動設備的出現，這些易攜帶、全天候接人網絡的移動設備使得人們在網上發表自己意見的途徑更為便捷。這種數據的產生方式是主動的。

　　3）感知式系統階段：人類社會數據量第三次大的飛躍最終導致了大數據的產生，今天我們正處于這個階段。這次飛躍的根本原因在于感知式系統的廣泛使用。隨著技術的發展，人們已經有能力制造極其微小的帶有處理功能的傳感器，并開始將這些設備廣泛地布置于社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。這些設備會源源不斷地產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

　　簡單來說，數據產生經歷了被動、主動和自動三個階段。這些被動、主動和自動產生的數據共同構成了大數據的數據來源，但其中自動式數據才是大數據產生的最根本原因。