大数据是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。
Gartner对大数据的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡对大数据的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
移动信息化研究中心对大数据的定义：大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。
大数据行业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游；大数据行业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等；大数据行业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。据资料显示，2019年全球大数据储量为41ZB，同比2018年增长24.24%。
从大数据储量各地区占比来看，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。
随着互联网技术的快速发展以及数字技术的不断成熟，大数据的应用和服务将持续深化。与此同时，市场对大数据基础设施的需求也在持续升高，我国大数据产业也迎来发展迅速。据资料显示，2019年我国大数据市场规模为5386.2亿元，同比2018年增长，预计到2021年将达到8242亿元。
2015年前后，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。
我国目前大数据领域的企业超过3000家，其中有大部分的大数据企业为10人至100人规模的小型企业，中小企业在产业蓬勃发展过程中发挥着重要作用。随着全球经济形势的变化和行业政策的实施，大数据中小企业面临的外部市场环境和依托的基础设施也发生重大变化从而影响企业规模分布。据资料显示，大数据企业中，小型企业（10-100人）的占比为71%，中型企业（100-300人）的占比为17%，大型企业（300人）的占比为10%。
我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。广东和上海市场环境开放，产业布局上以科技创新为重点，大数据相关企业布局较多，广东省大数据企业数量占比为18%，上海市占比为16%。
目前我国大数据行业下游的应用领域十分广泛，几乎涉及到了我们日常生活的各个领域。据资料显示，我国大数据行业应用领域占比前三的分别为金融、医疗健康和政务等领域，占比分别为30%、14%和13%。
从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开。其中企业服务领域的企业获融资占比高达62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。
随着我国不断发展，大数据已然成为推动经济转型发展的新动力。党中央、国务院高度重视大数据在推进经济社会发展中的地位和作用，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。
相关报告：华经产业研究院发布的《2022-2027年中国大数据行业市场全景评估及投资方向研究报告》；
随着大数据相关产品及应用的不断普及，在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，应用市场规模份额达到40%，衍生层规模达18.5%，硬件层规模达17.5%，技术层规模达15%，数据源规模达5%，交易规模达4%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于他的存在，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。
数据分析方法受算法、理论的限制和影响，随着相关技术和领域的发展，数据分析方法也将面临革命性的改变。例如深度学习，极有可能成为未来数据分析的核心原理。将更多人脑功能融入到人工智能当中，带来更高效的数据分析方法。在数据分析方法革新上，医药、金融、智慧城市等领域备受瞩目，成为拉动数据分析方法创新的主要动力。
数据收集是大数据技术应用的基础环节，随着社会信息爆发式增长，数据收集工作压力剧增。各行业、企业均有其专门的数据资源，若能实现数据资源的高度共享，将促使大数据技术得到更广泛的利用。
大数据与商业价值开发相挂钩，其自身也表现出资源化发展的趋势，即大数据已成为一种新的社会生产力。推进大数据的产业化发展，以保证其在企业发展过程中得到充分的利用，为企业提供更稳定的数据支持，进而帮助企业进行生产方案优化及战略决策的制定。为保证大数据技术的应用质量，数据的分类整理和整合也将成为未来大数据技术的一大发展趋势。
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