在當前的大資料時代，不僅it(網際網路)行業的人需要了解大資料相關知識，傳統行業的從業者和普通大學生也都應該了解一定的大資料知識，在產業網際網路和新基建計畫的推動下，未來大資料技術將全面開始落地應用，大資料也將重塑整個產業結構。
了解大資料首先要從大資料的概念開始，不同於人工智慧概念，大資料概念還是相對比較明確的，而且大資料的技術體系也已經趨於成熟了。解釋大資料概念，可以從資料自身的特點入手，然後進一步從場景、應用和行業來逐漸展開。
大資料自身的特點往往集中在五個方面，分別是資料量、資料結構多樣性、資料價值密度、資料增長速度和可信度，對於這五個維度的理解和認知，是了解大資料概念的關鍵。當然，隨著大資料技術的發展和在行業領域的應用，關於資料自身的維度也有了一定程度的擴充套件，這些擴充套件本身也是對大資料概念的一種豐富和完善。
資料量大是大資料的乙個重要特徵，但是資料量本身是乙個匯集的概念，並不是只有很大的資料才稱為大資料，傳統資訊系統所產生的「小資料」也是大資料的乙個重要組成部分，這一點一定要有清晰的認知。當前從大資料的資料**來看，主要集中在三個渠道，包括網際網路、物聯網和傳統資訊系統，物聯網資料當前佔據的比例比較大，相信在5g時代，物聯網將依然是大資料的主要資料**。
資料結構多樣性是大資料的另乙個重要特點，不同於創新資訊系統(erp)當中的資料，大資料的資料型別是非常複雜的，既有結構化資料，也有非結構化資料和半結構化資料，這對於傳統的資料處理技術提出了巨大的挑戰，這也是推動大資料技術產生的乙個重要原因。在工業網際網路時代，大資料的資料結構多樣性會進一步得到體現，這對於資料價值化過程也提出了新的挑戰。
資料價值密度往往是衡量資料價值的重要基礎，相對於傳統的資訊系統來說，大資料當中的資料價值密度是比較低的，這就需要有更快速和便捷的方式，來完成資料的價值化提取過程，而這也正是當前大資料平台所關注的核心能力之一。實際上，早期的hadoop、spark平台之所以能夠脫穎而出，乙個重要的原因就是其資料處理(排序)速度比較快。
資料增長速度快是大資料的另乙個重要表現，通常傳統資訊系統的資料增量是可以**的，或者說增長速度是可控的，但是在大資料時代，資料增長速度已經大大突破了傳統資料處理所能承載的極限。資料增長是乙個相對的概念，相對於消費網際網路來說，產業網際網路所帶來的資料增量可能會更加客觀，因此產業網際網路時代會進一步開啟大資料的價值空間。
最後，大資料還有乙個特點就是資料本身的真實性，大資料時代所帶來的乙個重要***就是資料真假難辨，這也是當前大資料技術所要重點解決的問題之一。從當前大型網際網路平台所採用的方法來看，通常是技術和管理相結合的方式，比如通過為使用者認證就能夠解決一部分資料的真實性(專業性)問題。
資料價值密度往往是衡量資料價值的重要基礎，相對於傳統的資訊系統來說，大資料當中的資料價值密度是比較低的，這就需要有更快速和便捷的方式，來完成資料的價值化提取過程，而這也正是當前大資料平台所關注的核心能力之一。
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