大数据（big data），通常指的是在传统数据处理应用软件难以处理的大量、高增长率和多样化的信息资产。它已经从一种描述性的术语转变为一个实际的技术概念，用于描述那些传统数据管理工具无法有效处理的数据集。
大数据的定义可以从多个角度来理解：
1. 数据量：大数据首先指的是数据的规模，即数据量巨大，远远超出了传统数据库处理能力的范围。这包括结构化数据、半结构化数据、以及非结构化数据等多种类型。
2. 数据类型：大数据不仅包括传统的数值型数据，还包括文本、图像、视频等非结构化或半结构化数据。这些数据类型往往需要特殊的处理技术才能被有效分析。
3. 数据速度：大数据的另一个特征是数据的生成速度快，更新频繁，这对数据的存储和管理提出了新的挑战。
4. 价值密度：大数据的价值在于其背后蕴含的信息和知识。虽然数据本身可能很大，但真正有用的信息可能只是其中的一部分，因此，如何从海量数据中提取有价值的信息，是大数据的核心问题之一。
5. 多样性：大数据还体现在数据来源的多样性上，包括社交媒体、传感器、移动设备、互联网交易等，这些来源的数据往往是异构的，需要统一的管理和分析。
6. 实时性：随着物联网的发展，很多数据的产生是实时的，这就要求数据分析不仅要快速，还要能够反映最新的数据变化。
7. 真实性：大数据的真实性也非常重要，因为如果数据存在偏差或错误，那么基于这些数据的分析结果也会存在偏差。
8. 隐私和安全性：随着数据量的增加，个人隐私和数据安全成为了大数据应用中的一个关键问题。如何在保护个人隐私的同时，合理利用这些数据，是一个亟待解决的问题。
9. 技术挑战：大数据的处理和分析需要依赖特定的技术和工具，如分布式计算、云计算、机器学习、人工智能等，这些技术的快速发展也为大数据的处理提供了更多的可能。
总之，大数据不仅仅是指海量的数据，而是一种包含了数据规模、数据类型、数据速度、价值密度、多样性、实时性、真实性、隐私与安全性以及处理技术等多个方面的概念。理解和把握这些特点，对于有效利用大数据资源、推动社会经济发展具有重要意义。
