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。
简单理解就是：那些数据量很大、增长速度很快，数据结构和样式复杂，传统数据库很难存储、处理，传统方法很难分析的信息。
大数据是信息资产、是发展方向、是一门技术、也是大数据从业者的饭碗。
感兴趣的同学可以了解下大数据的发展史。
“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰马西(John Mashey)在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。
萌芽阶段：
20世纪90年代到21世纪的样子，数据库技术成熟，数据挖掘理论成熟，也称数据挖掘阶段。
突破阶段：
2003——2006年，非结构化的数据大量出现，传统的数据库处理难以应对，也称非结构化数据阶段。
成熟阶段：
2006——2009年，谷歌公开发表两篇论文《谷歌文件系统》和《基于集群的简单数据处理:MapReduce》，其核心的技术包括分布式文件系统GFS，分布式计算系统框架MapReduce，分布式锁Chubby，及分布式数据库BigTable，这期间大数据研究的焦点是性能，云计算，大规模的数据集并行运算算法，以及开源分布式架构（Hadoop)
应用阶段：
2009年至今，大数据基础技术成熟之后，学术界及及企业界纷纷开始转向应用研究，2013年大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会的各个领域渗透，因此2013年也被称为大数据元年。
大数据存储和处理技术的发展同时也带动了数据分析、机器学习的蓬勃发展，也促使了新兴产业的不断涌现。