大数据——很少有IT界不启动，地址，或结束的话题交谈。有些谈话是有远见的性质，有些关键的了解如何应对大数据的过程中需要克服的挑战，我们会考虑很多。
大数据的定义几乎是平行的。速度、体积和各种大数据，我们可以称之为海量数据增长的副产品，价格便宜的技术，我们能够保存。 我们可以解决巨大的社交媒体、智能电网，以及其他在线交易产生的数据量。
然而，我们还需要压缩成一种形式，作为我们讨论的基础，我们可以理解并使用这些想法。为了简单起见，我们将使用Gartner的定义，“大数据的大容量，高流速，和需要新形式的处理，以便增强决策制定，洞察力发现和流程优化的各种信息资产。”
增强决策？ Insight发现的流程优化？把握机会以提高我们的决策支持过程。只需将所有数据提供给我们，我们在全球范围内的竞争力。
麦肯锡全球研究院（MGI）在引用的研究，提出数据支持这个想法的大数据最终将成为竞争的关键因素，在所有公共和私营部门的竞争力。该研究还指出，在美国我们将有一个深分析，编码器，和数学能力。
澳大利亚Workspend研究所承认是人才短缺，短缺越来越严重。说明澳大利亚采矿，石油和天然气行业已经确定了短缺100,000熟练的工程师，“人才争夺战”进一步办好劳动力成本为员工深入分析技能全面的。
波士顿公司NewVantage合作伙伴公布的结果执行调查中领先的“财富”1000强公司只增加2％的上市公司认为，他们没有寻找人才和熟练的人力资源，需要了解和利用大数据的挑战。
2012年3月新闻发布执行办公室的总裁（美国）推出全国的“大数据研究和发展倡议”表示“通过提高我们从庞大而复杂的数字数据的集合中提取的知识和见解的能力，主动承诺解决国家的一些最紧迫的问题。“
BBC地平线的一个特殊的大数据在2013年初播出，洛杉矶警察局（LAPD）的使用大数据和分析预测犯罪突出的努力。在洛杉矶超过30万条记录、人口统计、地理空间，从洛杉矶和世界各地的其他历史数据收集的犯罪数据，LAPD使用分析预测300sqft何时何地可能会发生犯罪。鬼斧神工，几乎令人毛骨悚然的结果。
卫生信息？气候变化？挖掘？地震？行星可能支持人类生活的？
由于可用的数据量，数据被创建，智能数据科学家的能力，创建模型的数据值，大多数人认为那些可以收获大数据的，将获得显着的优势。
