- 大量化（每年50%的速度增加）
- 快速化
- 多样化（科学研究、企业应用、文本图像、查询日志、微博等）
运用图解
- 科学研究（从实验、理论、计算到数据）
- 社会发展（提供决策形式、提升国家治理新途径、促进信息技术和各行业的融合、推动新技术和新应用的涌现）
- 就业市场
- 人才培养
大数据应用
- 制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断和预测、分析工艺流程、改进生产工艺等
- 金融业：大数据高频交易、社交情绪分析、和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重要作用
- 汽车行业：利用大数据和物联网的无人驾驶
- 互联网行业：分析客户行为，进行商品推荐和广告投放等
- 餐饮行业：实现餐饮O2O等模式
- 电信行业：精准掌握客户离网倾向
- 能源行业：智能电网
- 物流行业：提供效率，降低成本
- 城市管理：智能交通，环保监测、城市规划、智能安防
- 生物医学：流行病预测、智慧医疗、健康管理等
- 体育和娱乐
- 安全领域：国家安全保障体系，抵御网络攻击
- 个人生活
大数据产业
- IT基础设施层（提供硬件、软件、网络基础设施和提供咨询、规划、信息集成服务的企业，比如，提供数据中心解决方案的IBM等，提供存储解决方案的EMC，提供虚拟化管理软件的微软等）
- 数据源层（大数据生态圈的数据提供者，生物大数据、交通大数据、医疗大数据、政务大数据、电商大数据、社交网络大数据、搜索引擎大数据）
- 数据管理层（包括数据抽取、转换、存储、管理等服务的各类企业，比如分布式文件系统、数据库和数据仓库）
- 数据分析层（提供分布式计算、数据挖掘、统计分析、等服务，比如数据可视化工具等）
- 数据平台层（提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台）
- 数据应用层（提供智能交通，智慧医疗、智能物流、智能电网企业）
