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大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展成为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
大数据产业是指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动及相关信息技术服务。大数据产业包括三大类，一是大数据核心产业，即专门应用于大数据运行处理生命周期的软件、硬件、服务等；二是大数据关联产业，即在大数据运行处理过程中，为其提供基础设施、处理工具、相关技术等的产业；三是大数据衍生产业，即大数据与其他行业领域结合衍生而出的新兴业态、升级业态。
我国大数据产业生态系统日趋完善，大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等产业链纵向发展、逐步延伸，重点区域产业布局有效推进。
（1）我国大数据产业规模保持超高速增长 大数据产业作为新兴产业，目前统计口径没有统一标准，市场上对于大数据规模的统计数据各有不同。根据权威机构的统计数据，我国大数据产业规模呈现超高速增长态势。同时，随着智能硬件的快速推广和普及，大数据爆发式增长，数据量从TB级提升至PB乃至ZB级。
（2）大数据产业链具有极强的覆盖性 大数据产业是以大数据为核心资源，将通过采集、存储、处理、分析、应用和展示数据，最终实现数据的价值。整个大数据产业分为核心业态、衍生业态和融合业态。大数据核心业态以数据获取、存储、处理和应用为重点，对应大数据产业的存储层、分析层与应用层；大数据衍生业态，是指在运行处理过程中，提供基础设施、处理工具、相关技术等的产业，如软件、智能终端、集成电路、电子商务、互联网金融等；三是大数据融合业态，是指大数据与其他行业领域融合产生的新兴业态、升级业态，如智能制造、智慧农业、智慧健康、智慧教育、智慧旅游、智慧交通、智慧环保类业态。从数据采集—数据存储—数据处理—数据分析—数据应用进行梳理，涉及一个全域生态的产品和服务。
（3）城市集群效应初步显现 从区域来看，目前我国已形成了京津冀、长三角、珠三角、西部地区和东北地区五个各具特色的产业集聚区。其中，京津冀地区致力于打造大数据协同发展体系，凭借技术领先优势吸引大量投资和人才流入，分析服务、数据库开发等领域的企业分布较为密集；长三角地区城市成立了大数据联盟，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合；珠三角地区凭借数据资源优势，充分发挥大数据在产业管理、政府治理等方面的作用，呈现大数据企业加速聚集、配套服务体系不断完善的良好态势；中西部地区政府高度重视大数据产业发展，对企业扶持力度较大，快速集聚和培养了大量企业，已经成为大数据产业发展新增长地区；东北地区将行业大数据作为发展重点。
（4）形成以数据生命周期为主导的企业结构 数据生命周期管理是对信息系统的数据在整个生命周期内流动的管理。我国大数据企业竞争格局总体呈现数据资源型企业、技术拥有型企业和应用服务型企业“三分天下”的局面。数据资源型企业，即拥有或者以汇聚数据资源为目标的企业，这类企业将占据一定先发优势，利用手中的数据资源或挖掘数据来提升企业竞争力，或者主导数据交易平台机制的形成；技术拥有型企业是专注开发数据采集、存储、分析以及可视化工具的企业，包括软件企业、硬件企业和解决方案商；应用服务型企业主要是指以提供云服务和数据服务为主的企业。
（5）形成重点突出与全面落地的区域布局 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、强有力的政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模不断扩大。同时，以贵州、重庆、成都等为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是依托政府为大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及科技人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展；以重庆和成都为核心的成渝地区双城经济圈在新经济布局与新旧动能转换方面，不断强化布局，弯道超车优势正在显现。
（6）形成整体布局完整但局部竞争差异化明显的产业链体系 产业链是一个包含价值链、企业链、供需链和空间链四个维度的概念。这四个维度在相互对接的均衡过程中形成产业链，“对接机制”是产业链形成的内模式。从大数据产业链竞争态势来看，大数据产业链整体布局完整，主要由互联网数据、企业数据和政府数据构成，但局部环节竞争程度差异化明显，主要表现在互联网数据方面，基本由超大体量的互联网企业把持。产业链中游竞争集中度较高，数据存储及挖掘市场结构稳定，国际巨头垄断，寡头格局形成。位于产业链下游的数据展示与应用竞争集中度较低，尚未形成垄断，是国内新兴企业最有机会的领域。
（1）技术应用创新滞后 在大数据核心业态中，处于数据库及数据挖掘等技术领域支配地位的领军企业均为国外企业。市场上，由于国内大数据企业技术上的不足，用户更加青睐IBM、甲骨文、EMC、SAP等国外IT企业。以电子信息业为代表的大数据融合业态是打开大数据价值之门的钥匙，但长期以来，我国集成电路、电子材料和元器件等技术研发和创新能力较弱，影响了大数据产业优化升级发展。
（2）数据开放程度较低 发展以数据为关键要素的数字经济已经上升为国家战略，但不同部门数据标准不一致等导致数据流上游环节处于封闭状态，不能有效地释放和共享，直接影响大数据分析和处理的需求，导致大数据应用缺乏价值。
（3）安全风险日益突出 随着云计算、物联网和移动互联网等新一代信息技术的飞速发展，大数据应用规模日趋扩大，数据及其应用皆呈指数级增长态势。在企业用数据挖掘和数据分析获取商业价值的时候，黑客也在利用大数据分析向企业发起攻击，同时社交网站的隐私数据也可能被不法商家利用，这些都给数据安全带来了巨大的挑战。