随着计算性能的不断提升以及网络技术的迅速发展，人们可以获取从数百上千个来源，产生大量、多样化的数据，这就是大数据。大数据技术能够帮助企业获得更多客观而可靠的数据，加强企业数据管理能力，从而帮助企业发现更多有价值的信息，激发更多智能分析，从而向企业提供更有效的决策支持，改善企业运营管理水平。
因此，对于大数据的研究体系和研究现状，越来越多的专家和学者开始投身到这一领域的研究当中去。根据国际上的研究机构，大数据的研究体系已经清晰划分，可以分为数据收集阶段，数据预处理阶段，数据挖掘阶段，数据可视化阶段，及数据应用阶段。
数据收集阶段主要实现互联网或传统系统中数据的收集，以便后续做进一步数据分析处理；数据预处理主要指对收集到的原始数据进行清洗、校验、标准化等工作，目的是将收集到的原始数据转化为统一的数据格式，以便后续进行进一步的数据挖掘分析；数据挖掘阶段，则是依据企业的要求和需求，使用先进的数据挖掘算法，通过对数据库中的大量数据进行深入分析，提取出隐藏在数据背后的规律，甚至发现未知的知识；数据可视化阶段，则是将获得的结果以图表或其他可视化表示形式呈现出来，以便更直观、更易懂的展现结果；最后，数据应用阶段，则指将获得的结果再次转化为可以直接使用的行动指引，用来提升企业的管理绩效和经营效果。
随着企业对大数据的需求日益增加，大数据的研究现状也得到了进一步的推动和发展，特别是在云计算和移动互联网的大力发展下，大数据技术变得更加成熟和完整，在政府、企业和个人等多个领域有着越来越广泛的应用，为数据分析及管理带来了极大的便利。
