与大数据同为新基建下重点发展的技术高地，因技术落地的实际需要和场景需求，二者有着天然紧密的联系。大数据提供给用户的服务需要对数据进行处理，主要落脚在对数据的加工上；而中的重要组成部分既是基础设施还是数据存储设备。因此，与大数据两者密不可分。

大数据特征有“三个V”，主要体现在体量（Volume）大，数据类型多样（Variety）和速度（Velocity）要求高等方面。

“大数据”首先是指数据量非常庞大，其次是指数据类型特别多，第三是要求非常高的数据处理速度。

大数据和近年来成为炙手可热的新技术，主要原因在于二者结合后能够在4个方面挖掘出巨大的商业价值：

1 对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般地采取独特的行动。

云存储的海量数据和大数据分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2 运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。

现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。和大数据分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地将这些数据连同交易行为数据进行储存和分析。

交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。大数据技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量的情况下何种方案投入回报最高。

3 提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。

大数据能力强的部门可以通过、互联网和内部搜索引擎将大数据成果与大数据能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用大数据创造商业价值。

4 进行商业模式、产品和服务的创新。

大数据技术使公司可以加强已有的产品和服务，创造新的产品和服务，甚至打造出全新的商业模式。

大数据能够产生出巨大的商业价值，无怪乎麦肯锡说大数据将是传统4大生产要素之后的第5大生产要素。大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用，大数据优势将成为企业最值得倚重的比较竞争优势。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长，生产效率将会实现年均0.5%～1%的增长。