随着电子信息技术的飞速发展，各种电子设备和数据终端迅速走进了寻常百姓的家庭，以移动通信发展为代表的手机等客户端产生了大量的数据，pc端代表的微机时代产生大量的计算机数据，因此大数据的产生源与信息技术的发展和普及，遍布全球的移动互联网，手机，平板电脑，每一个都是数据的来源和承载的方式。

就是因为大数据存在的形式丰富多彩，这也造成了大数据的处理困难，需要运用多方面的知识进行全方位的研究。大数据包括的形式很多，可以使军事侦察，医疗记录等等，还有我们平常上某宝逛一下，这也会产生数据，留下痕迹。

大数据不仅用来描述大量的数据，还更进一步指出数据的复杂形式、数据的快速时间特性以及对数据的分析、处理等专业化处理，最终获得有价值信息的能力。

大数据可以分为大数据技术，大数据应用，大技术工程几个部分，每个方向的侧重点不同，目前人们关注的最多的还是大数据技术和大数据应用，在这个信息化时代，数据是必不可少的。

大数据解决的核心问题

与传统海量数据的处理流程相类似，大数据的处理也包括获取与特定的应用相关的有用数据，并将数据聚合成便于存储、分析、查询的形式;分析数据的相关性，得出相关属性;采用合适的方式将数据分析的结果展示出来等过程。大数据要解决的核心问题与相应的这些步骤相关。

1.获取有用数据

对于实际应用来说，并不是数据越多越好，获取大量数据的目的是尽可能正确、详尽的描述事物的属性，对于特定的应用数据必须包含有用的信息，拥有包含足够信息的有效数据才是大数据的关键。有了原始数据，要从数据中抽取有效的信息，将这些数据以某种形式聚集起来，对于结构化数据，此类工作相对简单。而大数据通常处理的是非结构化数据，数据种类繁多，构成复杂，需要根据特定应用的需求，从数据中抽取相关的有效数据，同时尽量摒除可能影响判断的错误数据和无关数据。

2.数据分析

数据分析是大数据处理的关键，大量的数据本身并没有实际意义，只有针对特定的应用分析这些数据，使之转化成有用的结果，海量的数据才能发挥作用。数据是广泛可用的，所缺乏的是从数据中提取知识的能力，当前，对非结构化数据的分析仍缺乏快速、高效的手段，一方面是数据不断快速的产生、更新，一方面是大量的非结构化数据难以得到有效的分析，大数据的前途取决于从大量未开发的数据中提取价值。

3.数据显示

数据显示是将数据经过分析得到的结果以可见或可读形式输出，以方便用户获取相关信息。利用计算机图形学和图像处理的可视计算技术成为大数据显示的重要手段之一，将数据转换成图形或图像，用三维形体来表示复杂的信息，直接对具有形体的信息进行操作，更加直观，方便用户分析结果。若采用立体显示技术，则能够提供符合立体视觉原理的绘制效果，表现力更为丰富。

4.实时处理数据的能力

数据的实时处理要求实时获取数据，实时分析数据，实时绘制数据，任何一个环节慢都会影响系统的实时性。当前，互联网络以及各种传感器快速普及，实时获取数据难度不大;实时分析大规模复杂数据是系统的瓶颈，也是大数据领域亟待解决的核心问题;数据的实时绘制是可视计算领域的热点问题，GPU以及分布式并行计算的飞速发展使得复杂数据的实时绘制成为可能，同时数据的绘制可以根据实际应用和硬件条件选择合适的绘制方式

数据的价值在于将正确的时间交付到正确的人当中，通过对数据的运用可以洞察新的方式，帮助他们找出竞争的优势。

大数据的出现，开启了一次重大的时代转型。在IT时代，以前技术才是大家关注的重点，是技术推动了数据的发展;如今数据的价值凸显，信息的重要性日益提高，今后将是数据推动技术的进步。大数据不仅改变了社会经济生活，也在影响了每个人的生活和思维方式，而这样的改变才刚刚开始。