大数据指的是过于庞大或复杂(或两者兼具)、无法用标准软件高效管理的数据集。金融市场是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是它的来源。
IBM称，全球所有计算机每天产生250亿个字节的数据。这相当于每人每天产生大约半张CD的数据量。无数激动人心的会议展示和咨询报告都以“大数据”为主题。那么，它对经济学可能有何帮助?
每个人所说的“大数据”含义不尽相同，但以下为一些共识：
第一：如果不依赖某些可视化软件的帮助，人类不可能理解如此大的数据量。用散点图寻找规律或异常情况的传统办法，在这里毫无作用。
第二：数据从产生到被利用往往只有很短的时间。至少对一些人如此，你的手机运营商能够实时获悉你手机所在位置。
第三：数据可能高度互相关联。理论上，苹果可掌握你的电子邮箱和手机位置信息，知道你在社交网络上有哪些好友，并了解你的搜索记录。
第四：数据是杂乱无章的：你储存在手机上的视频属于“大数据”，但它与整齐有序的分类数据库(按照生日、就业状况、性别、收入等分类)还相去甚远。
综上所述，有人认为大数据有两个方向。一个是大家比较熟悉的，把数据收集起来做分析，以了解客户需求 ，明确产品方向等等。但现在大多数情况是人们在思考怎样把这些像人工智能、机器学习等科技领域的先进技术和数据技术综合在一起，让大数据不仅能帮人做决策，而且能够真正自己做一些简单决策，来让人有时间和精力去做更复杂的决定。
现在往往很多企业，是在出现问题以后，再想解决方案。但其实在预警中就可以准备好所需要的数据，以缩短时间，用自动化来提高效率。这点现在做的很少。不只是信息安全，运维、防欺骗领域都可以应用。
有人认为数据可划分为大数据和小数据之分，大数据概念有3v：数据量很大( volume )、数据速度很快( velocity )、数据种类多( variety )。小数据就是说，点点滴滴的数据都很重要。比如人的心跳，数据不大，但对健康很重要。大小数据的概念不重要，重要的是什么样的数据给我们带来最大的价值，怎么把这个价值体现出来。
从这个角度讲，我们要关心的数据，不是说只单纯的建立一个大的数据中心，而是让这些数据在市场化信息化的现代社会能“开口说话”，能讲的故事非常有价值。我们生活的时代是个数据科学和互联网的时代。数据是一个新的能源，怎么开发是最重要的事情，无论是大数据还是小数据，只有把数据开发利用完善，才能彻底的把这个“新能源”转化为真正的“新经济”。
