随着云计算时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，目前对于如何描述大数据还没有统一的意见，但是我们可以知道的是，大数据总是伴随着数据分析和价值挖掘。现在移动互联网、新兴社交网络等正使得数据量越来越大，通过分析这些海量的数据，会得出许多令人震惊的结论，大数据所蕴含的商业价值将无可限量。

        所谓的大数据主要涵盖3V面向，分别是处理时效(Velocity)、数据格式(Variety)与数据量(Volume);所以大数据并非单一技术，而是众多技术项目的集合体，它们的共同目的，都是在一定时间内处理完大量的结构化、半结构化或非结构化数据。唯有驾驭个中关键技术，方能分析处理大数据，建立商业应用价值。

        谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。

       一个简单的例子就是，日本的一家制药厂，通过分析twitter上人们发布的信息，准确预测了一场流感的发生。由此可见，倘若善用巨量资料实时性分析，这些看似枯燥琐碎的资料，立即就能蜕变为饶富价值的资产，造就无穷无尽的商机。它可以帮助商家快速洞察顾客的喜好变化，掌握市场风向，提前做出针对性的准确的生产销售决策，继而创造源源不断的营收增长动能，它可以帮助投信业者，从微博中分析大众的情绪变化和观点，藉以提高股市行情预测的精准度，创造远远优于同业的基金投资报酬率。

       巨量资料的价值在吸引着各方的眼球，美国政府就在2012年3月决定将投入高达2亿美元的研究与开发经费，藉以改善巨量资料时代中，所需之开发、搜集、储存、管理、分享与分析工具与技术，以期利用这些技术加速科学及工程上的发现脚步、强化国家安全，并改善相关的教育及学习模式。

       虽然这些神乎其神的大数据应用，无不让企业心生向往，然而多数IT主管却对于个中技术一知半解，因此不能有效的发挥作用，提升企业效益。

       虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益;其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。

       据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。