大数据定义
对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据可实现的功能与意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
大数据应用整体情况
大数据应用主要集中在对业务数据的统计分析，作为系统或企业的辅助支撑，应用范围以系统内部或企业内部为主，例如各类统计报表、展示图表等。
伴随着各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展，数据内容和数据格式多样化，数据颗粒度也愈来愈细，随之出现了分布式存储、分布式计算、流处理等大数据技术，各行业基于多种甚至跨行业的数据源相互关联探索更多的应用场景，同时更注重面向个体的决策和应用的时效性。
因此，大数据的数据形态、处理技术、应用形式构成了区别于传统数据应用的大数据应用。
当前，大数据在各个领域的应用持续升温。据Gartner公司2015年的最新调研数据显示，全球范围内已经或未来2年计划投资大数据应用的企业比例达到76%，比2014年增长3%。
中国信息通信研究院2015年的调查显示中国地区的受访企业中有32%的企业已经实现了大数据应用，另有24%的企业正在部署大数据平台。
但是，在另一方面，大数据的效益仍尚未充分得到验证。大多数的大数据系统尚处于早期部署阶段，因此它们的投资回报还未得到充分验证。
总体来看，大数据应用尚处发展前期阶段，应用快速部署，效益有待检验。大数据前景很美好，同时也可能存在“忽悠”出来的“泡沫”成分。
5 大行业应用领域看大数据场景应用
整体来看，大数据应用尚处于从热点行业领域向传统领域渗透的阶段。中国信息通信研究院的调查显示大数据应用水平较高的行业主要集中分布在电信、金融、政务、交通和医疗5大行业领域，另外一些传统行业的大数据应用发展较为缓慢，批发零售业甚至有超过80%的企业并没有大数据应用计划，远低于整体平均水平。
1 电信领域
众所周知，电信行业掌握着体量巨大的数据资源，单个运营商其手机用户每天产生的话单记录、信令数据、上网日志等数据就可达到PB级的数据规模。电信行业利用IT技术采集数据改善网络运营、提供客户服务已有数十年的历史，而传统处理技术下运营商实际上只能用到其中不足1%的数据资源。
大数据对于电信运营商而言，一是意味着利用廉价便捷的大数据技术提升其传统的数据处理能力，聚合更多的数据提升洞察能力。
比如中国移动通过对消费、通话、位置、浏览、使用和交往圈等数据的分析，利用各种联系记录发现各种圈子，分析影响力及关键人员，用来进行家庭客户、政企客户和关键客户的识别，以实现主动营销和客户维系。