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大數據是傳統數據軟體應用無法處理的巨大且複雜的數據集。傳統軟體處理大數據主要的難點在於採集，存儲，分析，數據規劃，搜索，共享，傳輸，可視化，查詢，更新和信息隱私等方面。通常行業中的大數據是指利用預測分析、用戶行為分析或其他高級分析的方法從數據中獲取價值，並非特定大小的數據集。大數據大到無法統計 目前全球每年產生的數據量已經開始以ZB為單位，而且隨著物聯網的普及和諸多廉價的數據收集產品誕生，數據增量還將不斷加速。全球數據不斷爆發的情況下，大數據究竟可以有多大已經超出了我們的想象，而對於大數據的定義也有著多種多樣的解釋，綜合來看不難發現，大數據是一種大到不僅我們無法直接統計和分析，也是讓其在各方面都超出傳統軟體處理能力的存在。那麼大數據行業的發展就需要新的工具來幫助處理和解決大數據所面臨的種種難題，而最能夠幫助大數據發展的無疑就是雲計算。大數據的結構 大數據太大而無法使用傳統的軟體及工具進行處理，因此想要把大數據這一產業提升並且盈利，那麼就在於提高對數據的處理能力，經過處理的數據才能實現增值，雲計算對於大數據來講就是其不可分割的一部分。大數據和雲計算是不可分割的兩部分 大數據無法使用單台計算機進行處理，因此必然需要使用分散式架構進行處理。基於雲計算的分散式處理、分散式數據、雲存儲及虛擬化等技術，大數據的處理能力有了顯著的提升，而對於這些數據的專業化處理正在形成一個新的行業。 一般來講，大數據包括了結構化、非結構化和半結構化數據，目前數據的絕對主體是非結構化數據，一般來講，企業中的數據超過80%都是非結構化數據，而且其增長速度還在不斷攀升，在雲計算的幫助下，更難處理的非結構化數據開始逐步被利用起來，各行各業中大數據的地位也在提升。 在多維角度來看，大數據可以表示為一種張量，通過基於張量的計算，如多線性空間學習的方法來進行處理會變得更為有效。同時，如MPP資料庫、數據挖掘、分散式文件系統、分散式資料庫、機器學習等技術都可以對大數據的處理有所幫助。大數據的主體是非結構化數據 而細緻來看，大數據可以分為三個層面，理論、技術和實踐。理論是認知大數據的必經途徑，也是其被認可接受和傳播的基礎;技術是大數據價值體現的必要手段和發展的基礎;而實踐則是大數據價值的最終體現，也是大數據發展前景的體現。大數據的價值 隨著數據量的不斷增加，以大數據為驅動促進業務增長的模式越來越適用於各個行業領域中，大數據是這個時代的產物，也是這個時代最有價值的部分之一。 阿里巴巴的創始人馬雲此前已經提到，未來並不是IT時代，而是DT時代，也就是Data Technology數據科技的時代。大數據的價值不在於大，而在於利用大量數據來獲取數據背後的信息，大量的數據為用戶提供了找到市場發展規律的機會，讓用戶在市場競爭中獲得先人一步的決策力。 ​DT時代的大數據價值所在 目前，大數據常常被視為企業決策者的利器。針對消費者提供產品及服務的企業可以利用大數據進行精準營銷，中小型企業可以利用大數據進行企業轉型，而傳統企業則可以利用大數據確定企業未來的主要發展方向，將優秀力量集中獲得讓企業煥發新生。 大數據對於企業的價值還在於迅速找到企業存在的問題、故障以及缺陷的根源，幫助企業節省開支。及時的發現企業外部環境問題，亡羊補牢;確定最佳定價方案，幫助企業獲得最大利潤;精準分析企業客戶購買習慣，穩固客戶關係;利用數據挖掘和分析避免商業陷阱。 儘管大數據的價值有這麼多，但是大數據並不能代替決策者。大數據只是一個工具，能夠善於運用工具的決策者才能帶領企業發展的更為順利