在数据“爆炸”的时代，常常被寄予厚望。到底什么样的数据才算大数据，怎么样才可以用好大数据？很多没有接触过大数据的人，都很难清楚地知道，究竟多大的数据量才可以称之为大数据。什么是大数据呢？西安弈聪信息技术有限公司（简称：）CEO认为,量的增多是人们对大数据的第一个认识。依据数据收集的端口，企业端与个人端之间，大数据的数量级别是不同的。企业端数据近十万的级别，就可以称为大数据;个人端(C端)的大数据要达到千万级别。收集渠道没有特定要求，PC端、移动端或传统渠道都可以，重点要达到这样数量级的有效数据，形成数据服务即可。
卓建超表示，有些小公司数据只有千到万级的规模，但经过收集分析，也能从中有明确的目的性的总结出这一群体的原则，同样能指导公司进行某些特定的程度的用户分析、获取或者是服务工作，但这并不是大数据，而是一般性的数据挖掘。数据分析虽然脱胎于此，但大数据面向的是更海量的一个数据，借助了更广义的知识数据库的分析方法。大部分的数据公司的数据来源是海量的，它的收集和分析，并不是局限于个体，而是以一个非常十分普遍的群体为对象展开的。
通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会持续健康发展的始终。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，本质上说许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。随着我们面临的问题慢慢的变复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。这就使得数据归纳的方法慢慢的变重要，数据的重要性也越发凸显出来。
大数据是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿来使用。大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。卓建超指出，“没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。其次全数据的概念本身很难经得起推敲。全数据，顾名思义就是全部数据。这在某些特定的场合对某些特定的问题确实可能实现。”
在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构较为复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇，有一定的概率会产生新的思想、方法和技术。
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