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大数据：

大数据（big data），指没法在必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，是须要新处理模式才能具备更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增加率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用全部数据进行分析处理。大数据的5V特色（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是须要新处理模式才能具备更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增加率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：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，具备海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
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，若是把大数据比做一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提升对数据的“加工能力”，经过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面同样密不可分。大数据必然没法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特点在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了愈来愈多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）一般用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一块儿，由于实时的大型数据集分析须要像MapReduce同样的框架来向数10、数百或甚至数千的电脑分配工做。

大数据须要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍通过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

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