大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產，如購物網站的消費記錄，這些資料只有進行處理整合才有意義。 大資料技術的戰略意義不在於掌握龐大的資料資訊，而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理。換而言之，如果把大資料比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對資料的“加工能力”，透過“加工”實現資料的“增值”。 大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲計算平臺、網際網路和可擴充套件的儲存系統。

“大資料”（Big data）是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。

大資料技術的戰略意義不在於掌握龐大的資料資訊，而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理。換而言之，如果把大資料比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對資料的“加工能力”，透過“加工”實現資料的“增值”。 從技術上看，大資料與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘。但它必須依託雲計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大資料（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大資料（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化資料和半結構化資料，這些資料在下載到關係型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大資料分析常和雲計算聯絡到一起，因為實時的大型資料集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。 大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲計算平臺、網際網路和可擴充套件的儲存系統。