大資料最大的特點是資料量大、種類多，記錄了大量的細節、過程，儲存了各種記錄和資訊。

但是大資料，利用效率較低、質量差、內容繁雜、佔用儲存空間大。大資料記錄太多資料，不一定都是需要的，有時重要的資訊只佔很低比例，這就是質量低、利用效率低。(這是相對而言)

大資料是人工智慧、智慧城市等的基礎，因為有大量資料，得以使人工智慧快速訓練、從大資料中提取經驗;從大資料中獲取重要資訊、聯合組網，形成規模宏大的智慧叢集。

大資料是中性的，有利有弊。要記錄大資料、從大量資料中、獲取有用的資料、篩濾資訊、對有用資料進行提取、排序等，需要消耗大量的資源去處理。

例如，貴州成立了大資料中心，打造”雲上貴州”。正因為網路的”大資料”，資訊垃圾、無效資源太多，需要太大成本去處理，需要成立貴州的資料中心，降低成本。

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--一個逗B大學生。

大資料分析技術與傳統資料不同：

1. 資料處理：自然語言處理技術（NLP）

2. 統計和分析：A/B test、top N排行榜、地域佔比、文字情感分析

3. 資料探勘：關聯規則分析、分類、聚類

4. 模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬