什么是大数据?在大众认为大数据是可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。
大数据（big data），IT行业术语，他的提出者是全球知名咨询公司的麦肯锡，是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。IBM认为大数据的5V特点：Volume（大量） Velocity（高速） Variety（多样） Value（低价值密度） Veracity（真实性）。
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。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
2019年11月11日零点，第11个天猫双11正式开启。1分36秒，平台交易额突破100亿元。一个小时后，这个数据突破1000亿。截止至11日24:00，天猫总成交额为2684亿，同比增长约25.7%，物流订单达到12.92亿，再度刷新商业记录。这一“新纪录”也离不开大数据的作用。
利的背面也是弊端的衍生，大数据也同时存很多问题刻不容缓。
社会安全问题，中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发；
个人隐私问题，人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。在网络空间里，身份越来越虚拟，隐私也越来越重要。根据哈佛大学近期发布的一项研究报告，只要有一个人的年龄、性别和邮编，就能从公开的数据当中搜索到这个人约87%的个人信息。
公共安全问题，堪称智能交通、智慧电网的国民经济运行和智能社会发展高度依赖信息基础，这些重要的信息基础设施、网络化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
大数据存在的问题远远不止这些，值得我们注意的不仅仅是大数据带给我们便捷，更应该引起我们注意的是隐藏在它身后的弊端。
