大数据和大数据挖掘是两个密切相关但又有区别的概念。大数据是指无法在合理时间内用传统数据库管理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，它通常具有“3V”特征，即数据量（Volume）、数据类型（Variety）和数据速度（Velocity）。而大数据挖掘则是从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程，它依赖于大数据分析技术，如机器学习、统计分析等。
大数据和大数据挖掘的关系主要体现在以下几个方面：
1. 数据来源：大数据挖掘需要从大数据中获取数据，而大数据则包含了这些数据。没有大数据，就没有大数据挖掘的对象。
2. 数据处理：大数据挖掘需要对大数据进行处理，包括数据的清洗、转换、归约等操作，以便从中提取有价值的信息。这个过程需要利用大数据技术，如分布式计算、云计算等。
3. 结果分析：大数据挖掘的目标是从大数据中提取有价值的信息和知识，以帮助企业或组织做出决策。这个过程需要对挖掘结果进行分析，评估其准确性、可靠性和有效性。
4. 应用价值：大数据挖掘的结果可以应用于多个领域，如商业智能、市场分析、客户关系管理等。这些应用都需要利用大数据挖掘的结果来提高业务效率和效果。
5. 技术支撑：大数据挖掘需要依赖大数据分析技术，如机器学习、统计分析等。这些技术可以帮助我们从大数据中提取有价值的信息和知识。
总之，大数据和大数据挖掘是相辅相成的。大数据为大数据挖掘提供了丰富的数据资源，而大数据挖掘则可以从这些数据中提取有价值的信息和知识，为企业或组织创造价值。同时，大数据挖掘也需要依赖大数据分析技术，以实现从大数据中提取有用信息的目标。
