其實大資料就是簡單的字面意思——數量足夠大同時還在隨時增加的資料。

大資料為普通民眾帶來的便利最容易在以下兩點表現：

第一，商業上，大資料能夠使企業更加準確分析消費者行為，從而進行精確推薦。如根據你在淘寶上的購買記錄、瀏覽歷史而為你推薦你所需要的商品。

第二，科技產品特別是人工智慧方面，大資料將成為機器人做出行為的最底層要求，可以說，沒有大資料，便沒有目前所謂智慧工業的發展。機器人普及，也將毫無疑問地使普通民眾便利。

通俗的來說，大資料就是把原先採集到的各種資料做彙總管理、整理分析和深度挖掘，從這裡面發現原先看不到的資訊。所以這樣說來的話，大體是有這麼幾個特徵。一個就是說資料量非常大，這裡面可能採集到的資料是我們用傳統的方法所採集到很難處理的資料量。比如簡單的說我們在騎共享單車的過程中，這個共享單車則會把我們所有的行程全部記錄下來，然後在這個過程中記錄我們整個行程的速度以及里程等等資料。那麼這麼多的資料的話，我們要去自己去手工記錄的話，就會變得非常的難，而且即便是記錄下來要把它畫成一個形成的路線圖，也會變得非常的不容易。但是大資料的分析卻可以輕而易舉的實現，它這裡面用到的底圖是地圖，運用分析方法就是衛星定位和資料統計分析的方法。第2個就是資料的型別會非常非常的多，比如說我們還是以交通為例，目前我們意識到各種專車和計程車需要採集各種各樣的安全相關資訊。在打滴滴或者是其他類似相關的車輛的時候，也會把我們使用者的反饋比如說，車牌號是不是一致，這樣有沒有繞路等等情況反饋給平臺。那這個時候平臺所採集的資訊資料型別就非常多樣，一部分是使用者反饋的資料，一部分是汽車行車過程中記錄的資訊，還有一部分是衛星導航的資訊，以及其他的資訊等等。這型別的資訊中有影象，有語音，有影片，還有其他的文字等等資訊。這麼多的資訊型別，內心要把它完整的整理在一起，要做出綜合判斷的話，就必須依賴大資料的分析。第3個是資料的質量可能也會有參差不齊。這裡面的資料質量參差不齊是指有一些資訊是冗餘的無關資訊，有一些資訊甚至可能是虛假資訊，但是真實有用的資訊需要在這麼多海量的資訊中去把它挑選出來，然後再加一分析。第4個是大資料的資料來源，可能會非常多樣化，比如說對於社會的管理來說，而需要的資料有可能是來自民政部門的資訊，也有可能來自社會影片監控的資訊，還有一些其他的各個渠道收集到的資訊，這些資訊才構成整個社會安全管理的完整圖景，才能更好的協助社會治安的綜合治理。除了上面這一些之外，大資料還有一些其他的相關概念或者是內涵，這裡面主要涉及到的是一些比較學術上的東西，比如說這些資料是不是結構化，是不是可變等等。這些在使用者的體驗過程中，可能最終會反映出來，但是實際上在操作的過程中都是在後臺的運算上，而各個企業的技術能力參差不齊，也反映在這些計算能力上。來說一下大資料的一些典型應用，除了上面列舉的這一些應用之外，大資料還可以預測一些其他的社會相關情況。如我們平時每天看的天氣分析，就涉及大量的資料，這裡面數據型別越豐富，資料的計算更有動態性，那出來的天氣預報的準確性也會越高。再比如說，對於傳染病的變化來說，經濟是其中的一個因素，那在這裡面就會涉及到各種不同的生活水平下，人們的飲食結構等等情況，再加上上述天氣的大資料分析。那麼多的資料分析，就必然需要大資料的平臺來完成。