云计算，再一次改变了数据的存储和访问方式。之前，数据大多分散保存在每个人的个人电脑中，每家企业的服务器中。云计算，尤其是公用云计算，把所有的数据集中存储到“数据中心”，也即所谓的“云端”，大家通过浏览器或者专用应用程序来访问。一些大型的网站，通过提供基于“云”的服务，积累的大量的数据，成为事实上的“数据中心”。“数据”是这些大型网站最为核心的资产。他们不惜高昂的费用，来保管这些数据，付出巨大的努力，以便于让大家更快的访问数据。谷歌公司甚至在购买单独的水力发电站，为其庞大的数据中心，提供充足的电力。根据一些公开资料显示，Google在全球分布着大约有36个数据中心。下图是谷歌位于爱荷华州的数据中心。

中国这几年各地兴起建设云计算基地的风潮，客观上为“大数据”的诞生准备了必备的储存空间和访问渠道。各大银行、电信运营商、大型互联网公司、政府各个部委都拥有各自的“数据中心”。银行、电信、互联网公司都绝大部分都已经实现了全国级的数据集中任务，部委数据条条块块分割的现象比较严重。

物联网是另一个信息技术领域的热词。物联网究其本质是传感器技术进步的产物。遍布大街小巷的摄像头，是大家可以直观感受到的一种物联网形态。事实上传感器几乎无处不在，监测大气的温度、压强、风力，监测桥梁、矿井的安全，监测飞机、汽车的行驶状态。一架军用战斗机上的传感器，多达数千个。现在大家常用的智能手机中，就包括重力感应器、加速度感应器、距离感应器、光纤感应器、陀螺仪、电子罗盘、摄像头等各类传感器。这些不同类型的传感器，有些无时无刻不在产生大量的数据。某些数据被持续的收集起来，成为大数据的重要来源之一。

社交网络是互联网发展史上的又一个重要的里程碑。它把人类真实的人际关系完美的映射到互联网空间，并借助互联网的特性而大大升华。广义的看，社交网络使得互联网具备某些人类的特质，譬如“情绪”。人们分享各自的喜怒哀乐，并相互传染传播。社交网络为大数据带来一类最具活力的类型，人们的喜好和偏爱。更重要的，我们还知道在社交网络中，如果利用网民的关系链，传播这些喜好和偏爱。这为研究消费者行为打开了另一扇方便之门。如果我们深入的分析社交网络，就会发现，大型的社交网络平台，事实上构成了以“个人”为枢纽的不同的数据的集合。借助“分享”按钮，人们在不同网站上的购物信息、浏览的网页都可以“分享”的社交网络上。想想上文提到的雪地上的脚印，社交网络把网民在不同网站上留下的“脚印”链接起来，形成完整的行为轨迹和“偏好”链。

云计算、物联网、社交网络的兴盛和繁荣，产生了大量的、各种各样的数据。全球手机用户超过46亿；截止到2011年，20亿互联网用户；2005年仅有13亿个RFID标签，但是到2010年RFID标签数量超过了300亿；2006年资本市场的数据比2003年增长了1750%；新浪微博上每天上传的微博超过1亿条；Facebook每天处理10T的数据；世界气象中心积累了220T的Web数据，9P其他类型数据……。苹果公司在ipad mini发布会上，公布了一组运营数据：其中 iMessage 功能目前每秒为用户传递28000条信息，iCloud 已经为用户提供了总计1亿多份的文档，GameCenter 的账号创建数达到了1亿6000万个目前，iOS 应用总数突破70万，支持 iPad 的应用则达到了27.5万。苹果 AppStore 的应用下载量突破350亿次大关，通过分成付给应用开发商的分成总额已达65亿美元。iBooks 中的图书总数已达150万册，下载量也超过了4个亿。

“量”的积累，终于引起“质”的飞跃。大数据的概念应运而生。

麦肯锡（美国首屈一指的咨询公司）是研究大数据的先驱。在报告《Big data: The next frontier for innovation, competition,and productivity》中给出的定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但他同时强调，并不是说一定要超过特定TB值的数据集才能算是大数据。

国际数据公司（IDC）从大数据的四个特征来定义，即海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）和巨大的数据价值（Value）。

亚马逊（全球最大的电子商务公司）大数据科学家John Rauser给出了一个简单的定义：大数据是任何超过了一台计算机处理能力的数据量。（Big data is “ any amount of data that’s too big to be handled by one computer”.）

看了这些定义，估计大家印象最深的，就是“大”字。诚然“大”的确是大数据的一个重要特征但远远不是全部。我们在调研多个行业后，给出了自己的定义。大数据是“在多样的或者大量数据中，迅速获取信息的能力”。前面三个定义都是从大数据本身出发，我们的定义更关心大数据的功用。它能帮助大家干什么？在这个定义中，重心是“能力”。大数据核心能力，是发现规律和预测未来。