大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特征应该有以下几个方面（4V）。首先是量特别大（Volume），现在的数据计算单位，已经从GB到达了TB、PB，甚至是EB了；其次是多样性（Variety），绝大多数大数据是非结构性的，其种类十分复杂，我们现在的技术手段还没法对此进行处理；再次是速度（Velocity），数据产生和传送的频率非常快；最后是价值（Value），从大量的低质量、低价值的数据中获取知识，犹如从大海中捞针，获取数据成本很高，但有待挖掘价值大。

大数据的应用很广泛，下面就是几个例子：

洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

如果说上述例子距离我们有点远，那么我们在说说身边发生的事情。

拿今日头条来说，也许你今天点开了某个标题的信息，明天你就有可能受到类似内容的消息推送，这就是基于大数据的推送。比如你在某购物网站上下单买了某一款衣服，接下来你就会在其他网页弹出的广告中发现类似的产品，这也是大数据使然。

网络上有很多大数据应用的例子。也许下面这个笑话也说明了大数据的应用目前已经无所不在。

某比萨店的电话铃响了，客服人员拿起电话。

客服：XXX比萨店。您好，请问有什么需要我为您服务 ？

顾客：你好，我想要一份……

客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。

顾客：16846146***。

客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号12楼120x室，请问您想要点什么？

顾客：我想要一个海鲜比萨……

客服：陈先生，海鲜比萨不适合您。

顾客：为什么？

客服：根据您的医疗记录，你的血压和胆固醇都偏高。

顾客：那你们有什么可以推荐的？

客服：您可以试试我们的低脂健康比萨。

顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？

客服：您上星期一在中央图书馆借了一本《低脂健康食谱》。

顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？

客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。

顾客：那可以刷卡吗？

客服：陈先生，对不起。请您付现款，因为您的信用卡已经刷爆了，您现在还欠银行4807元，而且还不包括房贷利息。

顾客：那我先去附近的提款机提款。

客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。

顾客：算了，你们直接把比萨送我家吧，家里有现金。你们多久会送到？

客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。

顾客：为什么？

客服：根据我们全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录。您登记有一辆车号为SB-748的摩托车，而目前您正在解放路东段华联商场右侧骑着这辆摩托车。