大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
大数据正在进入一个成熟的新阶段，在未来的十年中，这将带来更大的业务影响。随着大数据计算的成熟，现在正在将大数据流程的敏捷性与人工智能（AI）功能的规模相结合，以加快业务价值的交易，那大数据时代的发展趋势和现状怎么样？
大数据与AI的融合已成为非常重要的发展，它正在塑造企业通过其数据和分析功能推动业务价值的未来。更大数量和数据源的可用性首次使AI和机器学习功能一直处于休眠状态，这归因于缺乏数据可用性，有限的样本大小以及无法在毫秒内分析大量数据。数字功能已将数据从批处理转移到实时处理。
尽管许多AI技术已经存在了几十年，但直到现在它们才能够利用足够大小的数据集来提供有意义的学习和结果。通过敏捷性和即时访问来访问大量数据的能力正在导致AI应用程序和机器学习应用程序的快速发展。尽管统计学家和早期数据科学家通常仅限于处理“样本”数据集，但大数据使数据科学家能够不受限制地访问和处理海量数据。
数据科学家不再依赖代表性的数据样本，而是可以依靠数据本身的所有粒度和细节。这就是为什么许多组织已从基于假设的方法转变为“数据优先”方法的原因。组织现在可以加载所有数据，让数据本身指明方向并讲故事。可以收集不必要或冗余的数据，并可以使用“分析沙箱”或大数据“卓越中心”来分析更多指示性和预测性数据，这些数据可以利用数据管理方法的灵活性和敏捷性。
现在，大量数据发生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判别，提高精准度。同时，选用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断添加的用户，发生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
大数据运用通常将他们的方法称为“加载和运行”。大数据提供了一种鼓励通过迭代发现数据的环境。结果，企业可以更快地行动，进行更多实验并快速学习。换句话说，大数据使组织能够快速失败并更快地学习。
