大数据，指量级巨大的数据，多到人已经无法理解了，需要利用工具来处理，而当前的主流方案是云计算。
大数据的处理方式和小数据完全不同。所谓的量变引起质变。
大数据 4V 的特征
- Volume：数据量大
- Variety：类型种类多
- Velocity：生成速度快
- Veracity：价值密度低（真实信息，大多数信息是没有用处的）
举个例子，微信中所有用户的聊天记录就是大数据。聊天记录量大，种类多，类型多，速度快，而且聊天记录中也会包含一些错误信息。所以聊天记录就符合上述 4V 的特征。
大数据是产品导向的概念
大数据更多是一个适用产品的概念，技术并未占太多部分。如果一个领域有上述 4V 的特征，那么就可以说是一个大数据应用。
大数据产品需要定义好应用的需求，再由技术介入进行分析最后取得结果。根据不同的产品需求，可以利用云计算、云存储技术来解决，当然也可以不用。
例如，如果产品的需求是，在 100 亿条数据里面分析 100W 个用户的用户画像，那么就要利用分布式存储和计算，获得最终的结果。如果产品的需求只是对 100 亿数据求和，那么也许就用不到分布式计算方法，而直接用单机的算力即可完成。
应用领域
符合大数据 4V 特征的，一般是在能源开发，智慧城市，电子商务，医疗和教育领域。以上领域都有一个特征就是，行业体量大，覆盖面广，所以生成数据的体量也就会更大。