大資料，是英文mega data的直白翻譯，mega→大(偏於"包羅永珍"含義的"大"，大致相當於中文"大道理"的"大")，data→資料；從英文到中文再回到英文，又成了big data(big在英文裡是偏於尺寸方面的"大")。其含義是關於資料的資料，或者說是從(基礎)資料分析、歸納、總結出來的(結論性)資料，並不是基礎資料本身數值大、複雜性高、數量多…的意思。

比如說，有1000個使用者登入某電商網站購過物，經過分析，其中有50%是18~20歲，30%是21~25歲，20%是26歲以上(當然還可以分得更細)。那1000個使用者就屬於基礎資料的範疇，百分比和年齡範圍就屬於大資料範疇。就這個例子而言，我們可以認為該網站的訪客以18~25歲的青年為主，以後應該增加更迎合他們口味的商品。

不難看出，基礎資料量少也可以產生大資料，只是得出來的結論容易不靠譜。基礎資料量越大，對基礎資料進行分析的方法越縝密，綜合後得出來的結論就越趨近於100%靠譜。

大資料也有可能被濫用。比如說，還是上面的例子，萬一那1000個使用者中湊巧20%的人姓"張"，30%姓"王"，10%姓"江"，5%姓"姜"，如果就此得出結論說"以後應該多進些以韻母為"ang"的姓氏的人喜歡的商品"就比較可笑了——雖然這有可能吸引來一些姓"汪"的朋友。

大資料對企業應該做出何種決策、決策實施後的效果、等等有很大的影響，在某些時刻甚至關係到企業的生死存亡，這就是大資料成為熱點的原因。

大資料很有用，但例外永遠存在。大資料分析結論值得信賴(方向對頭的前提下)，但發生天災、人禍的可能性永遠不會等於零。所以，大資料很重要，但盲目迷信大資料不可取。

作為一名大資料行業的從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

大資料概念已經出現多年了，所以如果單純的解釋什麼是大資料，只會帶來很小的資訊量，所以我將從不同的使用者角度來分析一下大資料將會帶來哪些改變。

不同人在理解大資料的時候需要從不同的角度來進行切入，一方面不同行業的從業人員具有不同的知識結構，另一方面大資料對於不同人群來說也具有不同的意義。

對於IT行業的從業者來說，大資料意味著一個產業鏈，意味著一個以資料為基礎的產業生態。大資料產業鏈包括資料採集者、資料管理者、資料加工者、資料應用者，以此為基礎可以構建一個龐大的大資料應用生態，不同的企業都可以參與到這個生態環境中，從而獲取自己的利益。所以，從IT行業的角度來看，大資料代表了新的發展機會和新的市場。

對於傳統行業的管理者來說，未來大資料意味著企業運營方式的轉變，這種轉變的核心就在於以資料為企業的主要驅動方式，從工作量考核到工作價值評定的轉換。資料驅動的運營方式主要體現在幾個方面，分別是資料驅動設計、資料驅動生產、資料驅動市場、資料驅動管理和資料驅動服務，企業將透過大資料的方式進一步完善自身的商業模式，從而創造出更多的商業價值。

對於廣大的職場人來說，未來大資料意味著工作內容的轉變。職場人在大資料時代下將從聽領導的安排轉換到聽“資料”的安排，工作價值將由資料來進行體現。工作的內容也將更加具體化、規範化和效率化。對於職場人來說，不需要建立所謂的大資料思維，但是需要對資料越來越敏感，需要掌握一系列操作資料的工具和方法，進而不斷提升自身的工作價值。

在大資料時代，職場人的工作價值會得到越來越直觀的體現，崗位工作難度也會得到明顯的下降，這是大資料帶給職場人的“紅利”，但是職場人首先需要擁抱大資料。

現在，所謂的從事大資料工作就是利用一些資料處理框架比如開源的Apache Hadoop等，對收集到的海量資料進行處理，並得到自己想要的結果的一種技術。

我懂得就這點，詳細的您可以多看看相關資料。