所謂大數據推廣即為運用對“大數據”的計算、分析、運用特定公式對數據進行精確的演算，繼而將數據細分，分門別類，而數據的產生是因為人類對互聯網（移動互聯網）的運用、應用而產生的，通過對數據的分析即而可以將人們的使用習慣情景化，最終通過情景化將人加以細分，比如：群化、習性化、行業化、資產化等。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反兩面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。
隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有的決策力、洞察力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
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