如果仅仅从数据量的角度看，大数据早已存在，天文、生物基因等领域数据量就非常庞大。大数据的本质特征在于其不仅产生于特定领域，而且全方位地产生于每天的生产生活过程中。

大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。只有通过对大数据进行分析，才能获取深入的有价值的信息。因此，广义的大数据是一个综合性的概念，不仅包括由于具备以上特征而以传统方式难以进行管理的数据，而且包括对这些数据进行存储、处理和分析的技术，例如大规模数据分布式处理的框架Hadoop、具有良好扩展性的NoSQL数据库，以及机器学习和统计分析等，甚至包括能够通过分析这些数据获得实际意义和观点的人才和组织，即数据科学家，以及能够对大数据进行有效运用的组织。

大数据的典型来源有：①接入互联网的终端覆盖率不断提高，形成了一个覆盖大部分人口的信息网络，在互联网上，一切行为都可能被记录和分析，包括交易信息、社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息，立体完整地刻画出个体的各种特征；②在物联网技术条件下，各种传感器的廉价化和部署覆盖率大大提高，智能设备每时每刻都在产生着数据；③随着信息化的深入、工业互联网的发展，大型企业和政府机构搭建的软件系统，产生大量的生产、经营和决策数据，积累了大量的行业和客户数据。

大数据具有以下基本特征：①数据体量巨大；②数据类型多样，除了结构化数据，还包括大量半结构化和非结构化数据，如文本、图片、视频、音频、地理位置信息等；③处理速度快；④价值密度低，以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

对大数据的处理分析已成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等应用不断产生大数据，云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台，通过数据挖掘和数据分析，将结果反馈回应用中，创造出巨大的经济和社会价值。

大数据技术和应用的发展对社会治理、产业变革、组织管理和科学研究等领域都将产生巨大影响。①大数据与智能化有利于提高政府感知能力、行政效率、决策水平、监管能力和应急处置能力；加强与公众的沟通，提高公众参政议政水平；推动权力监督，建设更开放、透明的政府。②大数据是信息产业持续增长的新引擎，面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。③大数据及其利用成为组织核心竞争力的关键因素，组织决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”，业务拓展、客户画像、个性化产品和服务、精准营销、预测预警等都依赖于数据资源的挖掘和利用。④数据时代科学研究的方法手段也将发生重大改变，并催生了以计算机科学、统计学、信息管理与信息系统等学科为基础的新兴学科“数据科学与工程”。

大数据发展面临的挑战主要有个人隐私保护问题、数据产权和交易问题、大数据安全问题。