大数据（Big Data）是指由于数据量太大、数据增长速度太快、数据类型太多而不能用传统的计算机处理技术来管理和处理的一类数据问题。因此，如何处理这类数据是当今IT行业中最重要的技术之一。
下面我将分多个方面详细讲解大数据是什么，包括：定义、特点、技术、应用等，并附上实例说明。
1. 定义
大数据即指由于数据量太大、数据增长速度太快、数据类型太多而不能用传统的计算机处理技术来管理和处理的一类数据问题。一般认为，数据达到P字节级别时，就可以称之为大数据。
2. 特点
大数据有以下三个特点：
- 数量巨大：数据存储量超出个人、企业单机程序的处理能力；
- 处理速度快：数据处理极为复杂，需要使用大量的计算资源；
- 数据多样：大数据瞬息万变，其数据结构、内容、来源、处理方式都是非常多样的。
3. 技术
大数据的处理技术主要有以下几种：
- 分布式存储：将数据存储在多台服务器中，提高数据存取效率；
- 分布式计算：基于Hadoop等分布式计算框架，将数据分成若干个小块，进行分布式处理，以提高处理速度；
- 数据挖掘：通过机器学习等方法，对数据进行分析、建模、挖掘，以发现数据背后的业务价值；
- 人工智能：通过深度学习、自然语言处理等技术，让计算机可以更好地理解和处理大数据。
4. 应用
大数据的应用领域非常广泛，主要包括以下几个方面：
- 金融：利用大数据技术对金融交易进行分析和预测，提高决策效率；
- 智慧城市：基于大数据技术实现城市的精细化治理和管理，提供更好的公共服务；
- 医疗健康：基于大数据技术对医疗的诊断、治疗和预防进行精细化管理，提高医疗效率和质量；
- 电商：利用大数据技术对交易、用户、商品进行分析和挖掘，提高用户体验和销售额；
- 物流：利用大数据技术对物流信息进行分析和处理，提高物流效率和成本控制。
以上只是大数据应用领域的冰山一角，还有诸如人工智能、智慧农业、智能制造等领域也涉及大数据技术。
5. 实例说明
以电商行业为例，电商企业拥有庞大的交易数据、用户数据和商品数据，如何利用大数据技术挖掘数据价值，提高用户体验和销售额是一项非常重要的任务。
电商企业可以基于用户的浏览、搜索、购买等行为，对用户进行分析和挖掘，并通过个性化推荐、时序分析等方式为用户提供更好的购物体验；同时，电商企业也可以通过对交易和商品数据的分析和挖掘，进行价格调整、库存管理等决策，以提高销售额和利润。
总之，大数据技术为电商企业带来了无限商机，电商企业只需要通过数据探索，挖掘出潜藏在大数据背后的商业价值即可。