随着物联网、云计算、移动互联网、手机、平板电脑、PC以及遍布各处的各式各样传感器的涌现，数据源呈现指数级增长，信息数量及复杂程度快速扩大，从海量数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展方向和要求。大数据可以在大规模数据的基础上挖掘分析获得新的认知、创造新的价值，并以此改变市场、组织机构，以及政府与公民关系。大数据同过去海量数据的区别不仅仅在于数据量大，更在于数据类型繁多、价值密度低、处理速度要求快和时效性要求高，大数据与传统数据挖掘有着本质的不同。目前大数据技术 在经济、金融、农业、交通和科研等领域都有广泛应用。
大数据应用类型主要处理模式可以分为直接处理的流处理(Stream Processing)和先存储后处理的批处理(Batch Processing)。流处理即实时处理，数据流的理论及技术研究目前是研究领域热点，很多实际系统也已开发和得到广泛应用，如Storm、Yahoo和Kafka等。批处理模式较有代表性的是MapReduce编程模型。大数据的应用类型很多，特别是在医疗卫生领域实际的数据处理过程中，常常是将多种应用类型相互结合起来。
在经济和商业领域，互联网新闻中影响制造业的480项经济数据，被用于构建经济预测指标,分析经济发展趋势。一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。通过分析销售数据，能够了解到顾客购物习惯，细分顾客群体，提供个性化服务。
在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪信息的源头。另外，在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算 科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。在农业领域，有公司从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，预测农场来年产量。交通方面也有大数据的经典应用，通过融合传感器、监控视频等设备产生的海量数据，与气象监测设备等数据相结合，提取出有效信息推送给用户。
虽然目前可以真正利用上大数据的企业并没有太多，但是随着时间的推移，技术的发展以及市场的需求，相信用不了多久，它便会慢慢的普及起来，通过大数据的分析来使企业的措施更加合理，高效。
NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
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