Bigdata通常用來描述壹個公司創建的大量非結構化和半結構化數據，下載到關系數據庫進行分析會耗費太多的時間和金錢。大數據分析往往與雲計算聯系在壹起，因為大數據集的實時分析需要MapReduce這樣的框架將工作分配給幾十臺、幾百臺甚至幾千臺計算機。
大數據的特征
數據量大，數據種類多，實時性要求強，數據蘊含的價值大。各行各業都有大數據，但是大量的信息和咨詢是復雜的，需要搜索、處理、分析、歸納、總結。
大數據時代的影響
越來越多的政府、企業等機構開始意識到，數據正在成為組織最重要的資產，數據分析能力正在成為組織的核心競爭力。比如2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投入2億美元推動大數據相關產業發展，將“大數據戰略”上升為國家意誌。2012年，聯合國還發布了《大數據政府白皮書》，指出大數據是聯合國和世界各國政府的歷史性機遇。人們現在可以利用極其豐富的數據資源，對社會經濟進行前所未有的實時分析，幫助政府更好地應對社會經濟運行。
大數據的意義和前景
大數據是壹種龐大的、動態的、可持續的數據，利用新系統、新工具、新模型進行挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能是盲目可見的，所以無法了解事物的真實本質，所以在科學工作中會得出錯誤的推論。隨著大數據時代的到來，所有的真相都會呈現在大家面前。
大數據分析的目的
大數據分析的核心目的是預測，在海量數據的基礎上，通過機器學習相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性，並采取相應的措施。預測股票價格，預測機票價格，預測流感等。
如果我們預測到事情發生的可能性，就可以通過適當的幹預，引導事情朝著預期的方向發展。比如亞馬遜和所有電商壹樣，會根據對用戶喜好和消費能力的分析來推薦商品，引導用戶增加消費金額；谷歌等互聯網巨頭也會嘗試通過各種技術手段將不同的廣告展示給不同的用戶，並稱之為精準營銷，以此來提高點擊率(公司收入)；網遊公司也會通過運營項目中玩家行為數據的分析，及時調整遊戲關卡和收費點的設計。