大数据没有唯一定义，但有两处定义得到普遍承认：来自Gartner 和来自Mckinsey 的定义。大数据的两处定义隐含两个关键特征：“超出常用典型数据库或软硬件环境”，以及“需要处理这些数据”。“拥有大量数据”并非大数据的精髓，只有“需要处理数据”、“超出常用软硬件环境并需要处理（例如分布式处理和列式存储）”的大量数据，才称为大数据。这两个关键特征容易被投资者忽视。
大数据产业链可分为硬件平台、软件平台、分析平台、行业应用、辅助应用五大环节。视频处理、语音处理、各行业数据的应用是A 股热议的“大数据”公司，但不严格符合“超出常用软硬件环境”或“需要处理数据”的大数据定义。
网络安全和运维也是A 股热议的“大数据”公司，但不符合“需要处理数据”的定义。它们并非大数据产业链的重要环节。
国外厂商发展大数据即符合两个定义，也各有裨益。Google 在大数据中处于技术先导的地位，它发展大数据在于领先技术和挖掘商业机会。IBM 发展大数据提升数据分析收入，它预测到2015 年大数据分析方面的收入将有望达到160亿美元。SAP 在大数据领域的努力体现在推出HANA 和整合Sybase 产品线，农夫山泉上线HANA 的案例印证了SAP 在该领域的需求。Teradata 是数据仓库及数据分析软件的领导者。它发展大数据的意义在于推销数据仓库和数据分析解决方案。发展大数据既可以保持EMC 的技术领先，也提升存储系统和数据处理系统的销量，因而EMC 极力推崇大数据。
国内与大数据相关的公司从事数据存储、数据挖掘、财务数据处理、数据平台、视频数据处理、网络安全、运维等业务。存储厂商机会来自是否能拓展数据处理能力。国内数据平台厂商的大数据业务占比低。国内行业应用和财务软件公司只拥有大量数据。国内视频数据不是大数据。国内网络安全和数据运维与大数据相关性低。国内的大数据公司需要培育。
