随着互联网的日益发展，海量的网络信息成为如今庞大的信息资源，要想从海量的数据中获取有价值的数据就需要用到大数据技术了，那么什么是大数据？大数据是近几年随着网络计算机发展而诞生的产物，有着三个重要的特征：数据量大、结构复杂、数据更新速度快。大数据通常是指无法在可承受的时间段上用常用工具软件完成捕获、管理和解决的数据信息集合，是需用新解决方式才可以具备更强的决策力、洞悉发觉力和流程优化能力的海量、高增长率和多样性的信息内容资产。

在著名的维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不使用随机性分析方法（抽样调查）这种的捷径，而选用所有数据信息完成解析解决。所以目前大数据由IBM提出的5V特点：Volume（大批量）、Velocity（髙速）、Variety（多样化）、Value（价值）Veracity（真实度）。而数据采集是大数据的重中之重，目前各个行业领域特别是涉及到互联网和物联网的相关的企业都在致力于数据信息的采集，挖掘数据中的价值。

数据分析：指的是用合适的数据统计分析方法对搜集来的大批量数据信息完成解析，获取有价值信息内容和生成报告而对数据信息对其进行具体探究和慨括汇总的过程。这一过程页叫做质量管理模式的支撑过程。在实用中，数据分析可协助我们做出判断，以便于采用适度行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

数据挖掘：又译为资料探勘、数据信息开采。它是数据库知识发觉中的一个方法步骤。数据挖掘通常指的是从大批量的数据信息中经过算法检索隐藏于在其中信息内容的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并经过统计分析、线上解析解决、情报检索、机器学习算法、专家系统（借助以往的经历定律）和模式识别等诸多方式来实现上述目标。