對於“大資料”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大資料”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。

根據維基百科的定義，大資料是指無法在可承受的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。

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。

依照這樣來看，大資料安全，雲計算安全，然後大資料與汽車等領域的結合，工廠的個性化生產，還有容易被忽視的大資料下的個性化廣告。很有發展空間

大資料是指某些特定資料的總稱，一般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，這些資料實則是豐富的資訊資產 ，幹這行的工作者需要具有更強的決策力、洞察發現力和不斷的創新能力。大資料的發展方向有很多，例如：資料分析、資料處理、資料分析平臺，等等。

1.資料分析是大資料技術的核心內容。所以說，這個很重要，很重要，很重要（重要事情說三遍）。資料分析涉及採集、儲存、管理等基本要素，像百度、搜狗等平臺就已經把資料分析做的很好了。

2.資料處理具有實用性和普遍性。隨著時代的進步，大資料處理方式也在與時俱進。批次化的處理方式是現在為止比較傳統的處理方式，但是有侷限性，不能應對高要求、高質量的場合。大資料的實用性體現在線上個性化推薦、股票交易處理、實時路況資訊等，融入到我們當中的生活去，而且較為普遍。

3.大資料分析平臺一般是基於雲計算開發出來的，可以對複雜的資料結構、關聯度較高的資料進行處理,同時也能及時響應使用者請求.該平臺可以實現對大量資料的管理和處理,從而達到智慧化、高速性的效果。

說到這裡，我給出的建議是，將大資料的發展方面學習到位，應用到位。大資料不是一個簡單的名詞，把握基本功再融入自己的創新元素在裡面，大資料的發展將會一路向前！

各行各業都可以匹配大資料，大資料是平臺，利用好大資料產生價值才是目的，衣食住行都可以有大資料而且也能產生價值，這就是大資料的魅力