在当今人人都在谈论大数据的时代，大数据意味着什么？大数据主要是指数量庞大、来源多样、生成速度极快、多变性强、传统数据架构难以有效处理的大量数据集。比如:网购、点外卖、移动支付等。我们日常吃饭、睡觉、工作甚至娱乐所产生的“数据”，都会通过某种手段保留和浓缩。
对于大多数人来说，大数据和很多相关概念还是比较模糊的。要理解大数据，首先要从大数据的概念说起。不同于人工智能的概念，大数据的概念是明确的，大数据的技术体系已经成熟。原因主要来自四个主要方面。首先，降低数据存储的成本和存储硬件的数量；第二，企业思维方式的改变。第三是生活的数字化驱动；第四是社交网络的快速发展。
国际公认的有四个主要特征:
卷，构成大数据的数据集的大小；随着信息技术的飞速发展，数据开始爆炸式增长。大数据中的数据不再以几个GB或TB来衡量，而是以PB(1000T)、EB(100万T)或ZB(10亿T)来衡量。
多样性主要体现在三个方面，即数据源多、数据类型多、数据间相关性强；1.多个数据源。公司面对的传统数据主要是交易数据。互联网和物联网的发展带来了社交网站和传感器等各种来源的数据。2.数据类型很多，主要是非结构化数据。在传统企业中，数据是以表格的形式存储的。70%-85%的大数据是非结构化和半结构化数据，如图片、音频、视频、Web日志、链接信息等。3.数据和频繁的交互之间有很强的相关性。比如游客在旅途中上传的照片和日志，与游客的位置、行程等信息有很强的相关性。
高速度，单位时间内的数据流量；大数据与海量数据的重要区别在于两个方面:一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据的数据规模更大。另一方面，大数据对处理数据的响应速度提出了更严格的要求。实时分析取代批量分析，数据输入、处理、丢弃立即生效，无延迟。数据增长和处理的速度是大数据高速的重要体现。
价值，虽然公司有很多数据，但只是价值的一小部分。大数据背后隐藏的价值是巨大的。因为有价值的数据在大数据中占比很小，大数据的实际价值体现在大量各种类型的无关数据中。挖掘有价值的数据，用于未来趋势和模式的预测和分析，并利用机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法进行深入分析，应用于农业、金融、医疗等各个领域，以创造更大的价值。
大数据对企业有什么好处？
“大数据”在物理、生物、环境生态、军事、金融、通信等领域早已存在。但由于近年来互联网和信息产业的发展，引起了人们的关注。据统计，企业内部的商业交易信息、互联网上的商品物流信息、人际互动信息、位置信息等数据，每两到三年就会翻一番。
它是现代信息企业的重要资源，是科学管理和决策分析的基础。这些数据有很大的商业价值，但企业的问题通常只占总数据的2%到4%。因此，公司仍然未能充分利用现有的数据资源，从而浪费更多的时间和金钱，他们也失去了做出关键商业决策的最佳机会。
1.帮助公司了解用户
通过关联分析，大数据将客户与产品和服务联系起来，发现用户的偏好，从而提供更精准、更有针对性的产品和服务，提升销售业绩。典型的例子就是电子商务。淘宝等电商平台积累了大量的用户购买数据。在早期，这些数据是繁琐的，笨重的，存储它们需要大量的硬件成本。然而，这些数据现在是阿里最有价值的资产。
大数据也会直接影响性能。其效率和准确率远超传统的用户调研。除了电商，能源，影视，证券，金融，农业，工业，交通，公用事业等。都是大数据领域。
2.帮助公司了解自己
大数据除了有助于了解用户，还可以帮助你了解自己。企业生产经营需要大量资源。大数据可以分析和锁定资源的具体情况，比如储量分布、需求趋势等。这些资源的可视化可以帮助公司管理者更直观地了解企业的运营状况，更快地发现问题，及时调整运营策略，降低运营风险。总而言之，“知己知彼，百战不殆。”大数据为决策服务。
当物联网发展到一定规模，条码、二维码、RFID等技术可以唯一识别产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实可以唯一识别产品，实现实时信息的采集和分析。数据可以满足智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧医疗和智慧环保的概念性需求。这些所谓的智慧，会成为大数据采集的来源和服务范围。
在未来，大数据不仅可以更好地解决社会问题、商业营销问题、科技问题，而且以人为本的大数据政策是可以预见的趋势。人才是地球的主宰，大部分数据都与人类有关。大数据必须用来解决人类的问题。