把人們活動行為所產生的資訊全都記錄下來，把每個個人的資訊彙總在一起分析這個人的行為喜好，進一步推出滿足使用者喜好的東西。

說好聽點叫大資料，說難聽點叫毫無底線的竊取使用者資訊，使用者資訊包括:位置資訊，消費資訊，搜尋記錄資訊等等。手機就是一說眼睛，盯住你一切透過手機而產生的行為，時時刻刻的都在監視你。你有沒有錢，一個月能賺多少，喜歡什麼，都可以監測直接得到或者間接的推測出來。知己知彼百戰百勝，這些大資料公司就做到了比你自己還要了解自己。你自己可能不記得搜了多少次XXX,系統可是準確的記著呢，搜的次數越多系統會判定為你對此越感興趣從而做到針對你的需求精準投放產品。

大資料時代就是講每個人的資訊都彙集在一起，進而判斷出準確的需求，安需生產分配，是不是像共產主義？理想社會可能還未透過理想實現，技術就搶先一步先替他實現了。國家層面更有利於宏觀調控，去產能去庫存也能更精準的制定指標政策。

人類本身看不清地球，人類可以藉助工具彙總資料不斷完善對地球的認知，資料多了大了不就是大資料了嗎。

大資料是新名詞，但不代表他其中所包含的東西都是新事物，其實還是舊事物的一種發展而已。假如你腦中能記住足夠多的資訊，你就能足夠的聰明擁有足夠多的經驗解決辦法。現在不過是電腦中能儲存的資訊越來越多而已。

雖然大資料時代為我們帶來了很多的方便，但是我們的隱私也受到了很大的威脅，一旦我們的資料被不不法之徒用於別處，我們的整個社會也會受到很大的打擊。前段時間的facebook使用者資料洩露事件就很能說明問題。

大資料時代，就是把所有的資訊資料分類（當然包括個人資訊）放入網際網路（好聽點就是雲服務或者計算機數字化管理），滑鼠一點就能檢視到所要了解的資訊資料內容。盤古開天列地，各有各的記錄方法，沒有什麼奇怪之處，更不是什麼新鮮的事情。

謝邀，個人理解，大資料時代的核心是大資料，關於大資料在很多書籍和網路上都能查得到相應的定義，我理解的大資料是透過對大量資料的分揀分析，形成面向於各種主題的應用，應用計算機技術實現資料有針對性的應用，他是很多以往資料應用的組合，同時也是這些應用的發展，小到打字中的結果推薦，大到智慧城市，都是大資料應用的一種體現。d大資料的核心又在於應用，如何應用資料解決特定的問題就決定了資料的範圍，採集方式，處理方式，演算法和釋出手段，沒有應用的資料是無序和無用的，舉個簡單的例子，智慧交通中有個智慧行車分流系統，能夠智慧提醒擁堵路段的車輛進行分流，首先他就需要歷史和目前的車輛流量，歷史車輛主要流動動向等資料，這些資料可以透過交通卡口進行收集，透過資料處理計算出可能擁堵的路段，提前對車輛進行分流，對於已經發生擁堵的路段幫助車主計算出最佳路徑，還可透過動態調節紅綠燈時長來動態規劃交通動線和流量，最後所有的資訊可以透過手機，公告牌等方式告訴司機。而所謂的大資料時代我個人認為就是在現今資料越來越多，資料應用越來越發達，人們對資料的需求不斷推陳出新的時代，人們希望也正在踐行的透過資料讓大家的生活更便利更美好，同時也在為這個目標貢獻自身的各項資料，二者相輔相成，不斷進步的時代。個人看法，僅供參考。

從企業的角度來看，現在所有的網際網路公司和一部分轉型較好的傳統行業公司(比如海爾)都是大資料公司，都是大資料驅動運營。實時瞭解業務狀態。現在市場瞬息萬變，只有做到隨時知己知彼，才能迅速應對。 判斷市場趨勢。大資料提供了豐富的維度挖掘使用者細分需求，也許某個細分領域很快就會爆發，企業可以提前佈局。 提高執行效率。資料間的對話是實時精確的，比人類的溝通要快，而且不會出現人類常見的理解偏差。 提供個性化體驗。前文從消費者的角度已經提到了，這裡再舉個例子。大家現在打海爾客服電話的話，客服會知道你是誰，什麼時候買了海爾什麼產品，不用你講一遍前因後果，能夠推測出你需要什麼服務。 構建人工智慧。人工智慧一定要基於大資料，只有透過資料化運營積累足夠多資料，才能採用人工智慧產生商務洞見，同時為使用者提供智慧服務。前面從消費者和企業的角度主要談到了大資料的廣度。其實資料變大還有另外一個維度，就是資料的密度。

3G時代，網站上只能放圖片，現在4G時代，長影片短影片佔據各種應用，未來5G時代，360度VR影片將是主流。以前都是文字互動，現在更多語音互動。所以影片語音相比圖片文字，資料量大了10倍不止，當然資訊量也大了很多。比如透過語音就能夠識別你是誰，你心情怎麼樣等等，而透過影片可以挖掘出更多資訊。大資料的密度讓機器能夠更深入的理解我們當前的狀態，從而在個性化服務的基礎上疊加了場景化，比如你昨天想吃法國大餐，而今天可能想吃蔬菜水果。

就是把網上各類資訊會總，然後把他們進行分類處理、進行分析把有價值息提煉出來，有嘗或無嘗供企業和個人使用。