大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据通常具有以下特点：
1. 大量性（Volume）：大数据集合包含的数据量非常庞大，可能达到TB、PB甚至更大的级别。例如，社交媒体平台上每天产生的数据量可能达到数十亿条。
2. 多样性（Variety）：大数据集合中的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如，文本、图片、音频、视频等。
3. 高速性（Velocity）：大数据集合中的数据传输速度非常快，需要实时或近实时处理。例如，金融交易数据、交通监控数据等。
4. 真实性（Veracity）：大数据集合中的数据可能存在错误、重复或不完整等问题，需要通过算法和工具进行清洗、验证和整合。
5. 价值性（Value）：大数据集合中的数据具有潜在的价值，可以通过分析和应用发现规律、趋势和模式，为企业、政府和个人提供有价值的信息和决策支持。
大数据技术主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。数据采集主要通过传感器、网络爬虫等手段获取原始数据；存储主要采用分布式存储系统如Hadoop、Spark等；处理主要采用批处理和流处理技术如MapReduce、Spark Streaming等；分析和可视化主要采用机器学习、深度学习等方法对数据进行挖掘和分析。
大数据的应用范围非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
1. 商业智能（Business Intelligence）：通过对海量数据进行分析，帮助企业了解市场趋势、消费者行为、产品性能等，从而制定更有效的营销策略和产品改进方案。
2. 金融风控（Financial Risk Control）：通过对金融市场、信贷、保险等领域的数据进行分析，实现风险评估、信用评分、欺诈检测等功能，降低金融机构的风险。
3. 医疗健康（Medical Health）：通过对医疗数据进行分析，实现疾病预测、药物研发、个性化治疗等功能，提高医疗服务质量和效率。
4. 智慧城市（Smart City）：通过对城市基础设施、交通、环境等领域的数据进行分析，实现城市管理、资源优化、环境保护等功能，提高城市的可持续发展能力。
5. 社交网络（Social Network）：通过对用户行为、兴趣、关系等信息的分析，实现内容推荐、广告投放、舆情监控等功能，提高用户体验和平台价值。
总之，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，具有大量性、多样性、高速性、真实性和价值性等特点。大数据技术主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面，应用领域非常广泛，包括商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市和社交网络等。
