大数据（Big Data）是指那些传统数据处理工具无法在合理时间内有效处理的海量、高速度和多样性的信息资产。它不仅涉及数据的容量，还包括数据的处理速度和多样性。大数据的出现是由于现有的数据存储和处理技术无法应对不断增长的数据规模，因此引发了一个新的技术领域，提升数据处理能力和洞察力。大数据分析的重要步骤之一是预处理，包括数据的抽取、清洗和转换。数据抽取从不同来源和格式的数据中提取有价值的信息，然后转换成统一的格式以便后续处理。数据清洗确保分析结果的准确性和可靠性，它涉及去除重复、错误、不完整或无关的数据。大数据在数学层面提出了挑战，包括采样、数据表示、不一致性和超高维问题。数据的不确定性和不适定性增加了决策的复杂性。大数据的特征包括稠密与稀疏共存，冗余与缺失并存，显式与隐式信息同时存在，静态与动态特性交织，以及多元与异质性共处。大数据的应用范围广泛，从科学研究到商业决策，再到政府数据开放战略。大数据悖论指出，其价值尚未完全实现，未来的潜力在于预测未知领域和解决复杂的社会问题。市场推广中的鸿沟需要跨越，以满足主流市场的需求，提供切实的解决方案和价值。