大数据的处理和分析需要特殊的技术，如大规模并行处理数据库、数据挖掘工具、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台和可扩展的存储系统。大数据的特点包括数据量大、数据种类多、实时性要求高以及数据价值大。
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据时代的价值：在当前时代，大数据不仅是互联网技术发展的驱动力，而且对各行各业的创新和转型产生深远影响。 大数据对物联网的促进作用：通过分析物联网设备产生的海量数据，可以优化物联网设备的智能管理和决策支持系统。
大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。在餐饮、电信、金融、娱乐、体育等领域都能够感受到大数据对各行各业带来的影响。
大数据分析可以挖掘出不同要素之间的相关关系。人们不需要知道这些要素为什么相关就可以利用其结果，在信息复杂错综的现代社会，这样的应用将大大提高效率；第与之前的数据库相关技术相比，大数据可以处理半结构化或非结构化的数据。这将使计算机能够分析的数据范围迅速扩大。
例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人。
从知识结构上来看，学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。最后，学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高，所以如果数学基础比较薄弱，可以考虑一下开发方向和运维方向。
大数据（big data），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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
方法/步骤 就业方向不同 大数据开发工程师 分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
1、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。 大数据分析的方法 Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2、大数据分析是指对包含多种数据类型的大型数据集（即大数据）进行深入检查的过程。这一过程旨在揭示隐藏的模式、未知的关联性、市场趋势、客户行为偏好以及其他有价值的信息。
3、大数据分析是一种对规模庞大的数据集合进行深入探索的过程。这一领域的特点可以用五个“V”来概括：数据量大、速度快、类型多、价值以及真实性。在当今的IT行业中，大数据分析无疑是最热门的词汇之一。