对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
在这个信息爆炸的时代，数据采集正以惊人的速度发展，但我们不一定了解这些数据。目前，大数据就像是一种肆无忌惮的“野兽”--非常复杂、无结构。传统2D屏幕条形图和饼状图已无法分析大数据，也无法帮助我们有效处理大型数据集。根据Forbes研究显示，我们的眼睛每秒仅能处理传统计算机屏幕中100字节的信息，所以我们需要新技术来解决大数据带来的多重挑战，幸运的是，虚拟现实可能正好可以帮助我们解决这些挑战。
自20世纪90年代以来，虚拟现实(或者说VR)就以某种形式开始出现。然而直到最近，VR在商业和工业领域才变得可行。近年来，虚拟现实技术正在快速激增，去年超过百万人在使用三星VR耳机。VR已经渗透到了视频游戏、电影甚至社交媒体，它迅速推动用户进入3D世界。可视化对数据理解至关重要，VR让用户以更自然和直观方式将自己沉浸在数据中。我们可以想象，大数据可视化的这场革命可能带来相当大的变化。
下面是VR将改变大数据的四种方式：
大数据将变为沉浸式
在2D屏幕可视化大量数据几乎是不可能完成的任务，但VR提供了一种替代方法。如果你能够站在海量数据的中心、走向一个数据点，然后飞向异常值，你觉得怎么样?通过VR技术，你真的可以走向你的数据，让你可以以不同的角度查看数据点。
很多资源丰富的大公司已经在使用VR的沉浸功能来解决复杂问题。几年前，在VR最早倡导者之一CreveMaples的帮助下，Goodyear公司利用虚拟现实技术来分析他们为何在比赛中表现不佳的原因。Maples博士及其团队创建了一个虚拟缓解，在这个环境中，Goodyear的车辆和轮胎被复制，他们实时放大了轮胎的变化，例如轮胎压力变化。这种沉浸体验让很多重要数据变得更容易识别，Goodyear很快发现是其轮胎的问题。
分析将变成交互式
交互性是理解大数据的关键。毕竟，如果没有动态处理数据的能力，拟真并没有太多意义。几十年以来，我们一直在使用静态数据模型来了解动态数据，但VR为我们提供了动态处理数据的能力。通过使用VR，你可以触摸数据，大数据将成为一种触觉体验，这使得它更容易理解和操纵。
我们会以更快的速度了解更多信息
当数据以更自然和拟真方式呈现时，人类更容易理解数据。这甚至可提高我们在特定时间内处理的数据量，以及提高数据发现。根据GE公司表示，VR有能力以更“同理”方式组织数据，因为3D数据不太可能向用户大脑加载不可理解的事实和数字。
交叉引用数据将变得超高效
MasterofPie展示了他们的VR技术，在他们的演示中，他们强调用户可即刻修改数据的能力。根据可测试该技术的大数据研究员表示，她可在“一瞥之下”看到四倍的信息量。
大数据已经是我们生活的重要组成部分，而VR可帮助我们重塑与大数据的关系，并可能增强我们的数据分析能力。VR正让数据变得拟真和交互，此外，它还可增加我们可摄取的信息量，并让我们更好地了解数据。随着可用信息量的扩大，我们必须找到更有效的技术来分析数据，而VR可帮助我们做到这一点。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。[5]
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[2]
随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
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