大数据的 5V 特点： Volume( 大量 ) 、 Velocity( 高速 ) 、 Variety( 多样 ) 、 Value( 价值密度 ) 、 Veracity( 真实性 ) 。
大数据 (Big Data/ Data Science) ，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的应用
大数据的应用非常广泛 , 包括客户分析 , 营销分析 , 社交媒体分析 , 网络安全 , 设备管理 , 供应链渠道分析 , 欺诈行为检测以及互联网文件处理，还有像天文学和医疗方面 , 发展前景十分广阔。

全球优质的大数据公司有哪些？
国内： 阿里巴巴、华为、百度、腾讯、浪潮、探码科技、中兴通讯、神州融、中科曙光、华胜天成、用友等。
国际： IBM 、惠普、 Splunk 、戴尔、 Opower 、 Teradata 、甲骨文、微软、亚马逊、谷歌、 New Relic 、 Alation 等。

大数据相关岗位：
大数据开发工程师 开发，建设，测试和维护架构；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
数据分析师
收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力 。
数据挖掘工程师
数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
数据架构师
需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。
数据库管理
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
数据科学家
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
数据产品经理
把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用

数据整体就业薪资可观 作为 IT 类职业中的 “ 大熊猫 ” ，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的 TOP 。国内 IT 、通讯、行业招聘 中，有 10% 都是和大数据相关的，且比例还在不断上升。

在国内，大数据开发工程师在一线城市和大数据发展迅速的城市薪资是比较高的。 据了解，国内知名互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高 20%~30% ，且颇受企业重视。