现在是数据王国的时代，数据王国的“公民”由数字、文字、图像、声音任意组合，千人千面。
地球上的每个人及其所做的每件事，都意味着数据王国诞生数不清的新“公民”，可谓“海量”。为此，有人把数据王国的“公民”数量称为“大数据”。
大数据到底有多大？仅从数据规模无法定义大数据。2008年，聪明的人类用“4V”概括了大数据的特征：Volume（数据规模：大量）、Variety（数据类别：多样）、Value（数据价值：低价值密度）、Velocity（更新速度：高速）。
大数据的第一个特征是数量巨大。
数据每天都在激增，一个省的月通话记录数据高达0．5～1拍字节（PB），有一些网站每天处理网页的数据达到10～100拍字节（PB），还有些购物平台的交易数据量高达100拍字节（PB）。历史上全人类说过的话数据量大约是5艾字节（EB），需要500万台万亿字节（TB）量级个人计算机才能装下。再看看石油行业，几十万口油井的监测设备实时产生的数据、炼油化工企业各类分析测试的数据、加油站产生的数据、考勤系统产生的数据等，总量非常巨大。
大数据的第二个特征是种类繁多。
数据被分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，易于存储的文本形式是结构化数据，而音频、视频、图片订单、地理信息等都属于非结构化信息，后者对数据处理技术提出了更高要求。例如，油藏数值模拟中涉及的数据种类繁多，包括物探、测井等测试数据，也包括油井生产数据，还有井口和地面的各类测试数据、地面和井筒装置数据、油价等市场信息。
大数据的第三个特征是价值密度低。
价值密度高低与数据总量大小成反比，时长为一小时的监控视频片段可能仅含一两秒有用数据。就像油井井口的监控数据，正常生产时数据一直稳定不变，只有出现问题时才会有波动。因此，要想在海量数据中找到自己想要的数据，就需要通过强大的算法迅速完成数据的价值提纯。
大数据的第四个特征是处理速度快。
中国信息通信研究院预测，到2035年，全球数据产生量将达到2142泽字节（ZB）。面对如此海量的数据，“天下武功唯快不破”，因而处理速度快是大数据最显著的特征之一。
讲起数据王国的故事，一定绕不开云计算。云计算是提供基础架构平台支撑大数据的应用和运行。具体而言，大数据需要的云计算技术包括虚拟化技术、分布式处理技术、海量数据的存储和管理技术，还有非关系型数据库（NoSQL）、实时流数据处理、智能分析技术等。在企业应用中，大数据偏于业务层，云计算偏于技术层。
大数据和云计算如同一对血脉相连的双胞胎，总是形影不离。如果说大数据是油，云计算就是燃油发动机。没有大数据的信息积淀，云计算的能力再强大，也难有用武之地；没有云计算的处理能力，大数据的信息积淀再丰富，也终究是无用之才。大数据和云计算一结合，既能提供更多基于海量业务数据的创新型服务，又能通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。
数据王国在不断壮大，人人都是数据的生产者，更是使用者。生逢大数据时代，基于大数据做决策，更注重全样本而非粗糙的抽样，更聚焦效率而非准确性，更在意相关性而非因果性。例如，沃尔玛在分析销售记录时发现一个有趣的现象：在美国的飓风季节，蛋挞和防灾物品的销量同步剧增，看似相差十万八千里的两类商品竟有了千丝万缕的关联。工作人员把蛋挞货架转移到了防灾物品销售区域，蛋挞销量再度提高。如今，加油站销售预测、医院挂号预判、网站好物推荐、企业售后优化等，都在借助大数据分析实现精准预测。
地壳的运动是数据，油田的生产也是数据，数据无处不在，数据王国无国界。大数据时代，人们要做的就是学会与数据相处，通过吸收大量的数据产生新的智慧。