美国高德纳咨询公司（Gartner）对于“大数据”（Big data）给出了这样的定义：“大数据是一种信息资产，它需要新的处理模式来操作，才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，从而来适应海量、高增长率和多样化的数据。”
麦肯锡全球研究对“大数据”（Big data）的定义是：一种规模非常大的数据集合，大到在获取、存储、管理、分析方面远远超出了传统数据库软件工具的能力范围，它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
简单来说，大数据就是海量、庞大而丰富的资料，这些资料规模非常巨大，以至于无法通过现在的主流软件工具、在一定的时间内实现采集、管理、分类，最后整理成为对人们有用的资讯。
2011年，麦肯锡全球研究院发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告最早提出“大数据”这个词汇。后来，在高德纳咨询公司技术炒作曲线和2012年维克托·舍恩伯格《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》的宣传推广下，大数据的概念开始风靡全球。
在科学及电脑技术尚未普及的早期，要分析大量的资料是非常困难的，但电脑科技和网络科技的快速发展，以及存储资讯成本的降低，使得这些存储的资讯能够被轻易按照一定的条件搜索出来，使资料搜集与分析变得简单可行，大数据也逐渐变得简单。
大数据的科学研究之路其实是颠覆人工智慧之路，过去人们试图让电脑理解人类发出的指令，但经过多年的研究，发现电脑理解力远不及想象中的那样好，最后只有放弃，就利用电脑不会累的特性来做大量资料的分析和匹配运算。
国际知名的大数据权威专家麦尔荀伯格研究的结果认为，大数据的分析具有三个特征：全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果。这样的结论更颠覆了传统的统计思维。因为传统统计方法需要抽取样本，来推估未知母体参数的真实值。然而，在分析样本的过程中，为推算最合适的母体参数值，估计量通常必须满足不偏性、一致性及有效性。
对于大数据，简单的理解就是：你对任何事情或任何情况了解越多，你就可能更可靠地预测将来会发生什么。通过比较更多的数据点，以前被隐藏的关系将开始显现，这些关系有望包含我们如何开始改变的见解。
该过程基于我们可以收集的数据建立模型，然后运行模拟，每次调整数据点的值，并监视它如何影响我们的结果。这个过程是自动化的——今天先进的分析技术将运行数以百万计的这些模拟，调整所有可能的变量，直到找到有助于解决问题的模式或洞察力。(www.xing528.com)
谷歌有一个“谷歌流感趋势”的研究，它通过分析搜索关键字的相关资料来判断全美及各地区的流感情况。它曾经对某些地区做出过准确判断：流感已经进入“紧张”级别，发出警告要人们少出门，避免染病。
大数据给了我们前所未有的洞察力和机会，但也引发了一些担忧和问题：
首先是数据隐私问题。
大量的数据包含了许多个人隐私信息，这是我们有权保持隐私的权利，如何保护我们的隐私，如何保证我们的隐私不被泄露，也是越来越多的人在关注的问题。
其次是数据安全问题。
即使我们同意某人由于特定目的拥有我们的数据，但是我们无法保证他们能保持数据的安全。
农业社会人们以土地为核心资源，工业时代转为能源，资讯社会则将变更为数据资料。谁掌握数据资料以及资料分析方法，谁就将在这个大数据时代胜出。
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