大数据是海量的数据。一般只有达到TB级别才能算大数据。与传统的企业内部数据相比，大数据的内容和结构更加多样，有值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等。都可以作为大数据的内容。
说到大数据，最常见的应用就是大数据分析。大数据分析的数据来源不仅仅局限于企业内部的信息系统，还包括来自政府、银行、国计民生、行业、社交网站等各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据。大数据分析技术和工具对海量数据进行统计汇总后，以图形和图表的形式展示数据，实现数据的可视化。这里，
在应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。大数据分析的应用场景是行业特有的，不同行业呈现的内容和分析维度是不一样的。具体场景包括:传统企业中的互联网行业、政府行业、金融行业、房地产、医疗、能源、制造、电信等等。
1.大数据在互联网行业的应用表现在电子商务、社交网络、网络检索等领域。它可以根据销售数据、客户行为(活跃度、商品偏好、购买率等)刻画用户画像。)数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据、搜索数据，根据客户的喜好推荐相应的商品给客户。
2.政府行业包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等。在大数据分析部分。质检部门包括收集、核实、检查商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息，确保食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型和气象变化相关性分析，可以准确预测气象变化，找到最佳方案，规划抢险救灾工作。
3.金融行业大数据分析多用于银行、证券、保险等细分领域。在大数据分析中，通过结合各种渠道的数据进行分析，如社交媒体上的客户行为数据、网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好对客户群体进行精准定位，分析其在金融行业的需求。
4.传统行业包括:能源、电信、房地产、零售、制造业等。电信行业借助大数据应用，分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征和消费规律，提高能源需求的准确性；房地产行业通过对内外部数据的挖掘和分析，使管理者能够掌握和了解房地产行业的潜在市场需求，把握经营情况和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价。通过大数据分析，制造业可以预测和维护设备，优化生产流程，控制能源消耗，发现潜在问题并给出预警。
随着信息技术的飞速发展和数据量的不断增加，我们已经进入了数据时代。相信未来大数据在行业间的应用会越来越深入。
