大数据（Big Data）是指无法在可容忍的时间内用传统数据库软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据集合具有大量的数据量，并且以高速度产生，需要新的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。
大数据通常具有以下几个特点：
大量（Volume）：数据的数量非常庞大，从TB级到PB级甚至EB级。
高速（Velocity）：数据产生速度极快，可能来自各种传感器、社交媒体等实时或准实时的数据流。
多样（Variety）：数据的种类和来源多样化，包括结构化数据（如关系型数据库中的数据）、半结构化数据（如XML文件）以及非结构化数据（如电子邮件、视频、音频、日志文件等）。
价值（Value）：尽管大数据中蕴含着巨大的商业价值和社会价值，但是价值密度相对较低，需要通过复杂的分析才能提炼出有用的信息。
真实性（Veracity）：数据的质量，包括准确性、完整性、一致性和及时性等方面。
复杂性（Complexity）：处理大数据的技术挑战，比如数据存储、计算、查询、共享、转移、分析和可视化等。
为了处理大数据，通常会采用分布式计算框架，例如Apache Hadoop或者Spark等技术，它们能够将大数据集分割成小块并分配给多台计算机进行并行处理。此外，还有专门用于数据分析的工具和技术，如机器学习算法、数据挖掘技术等，用于从海量数据中提取有价值的信息。大数据的应用领域广泛，涵盖了金融、医疗、教育、交通等多个行业。
