麥肯錫全球研究院給出的定義是:規模遠遠超出傳統數據庫軟件工具在獲取、存儲、管理和分析方面能力的數據集，具有數據規模海量、數據流動迅速、數據類型多樣、價值密度低四大特征。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些有意義的數據進行專業化處理。換句話說，如果把大數據比作壹個行業，那麽這個行業盈利的關鍵就在於提高數據的“處理能力”，通過“處理”實現數據的“增值”。
從技術上講，大數據和雲計算的關系就像硬幣的正反面壹樣密不可分。大數據不能由單臺計算機處理，必須采用分布式架構。其特點是對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依賴雲計算的分布式處理、分布式數據庫、雲存儲和虛擬化技術。
隨著雲時代的到來，大數據受到越來越多的關註。分析師團隊認為，大數據通常用於描述壹家公司創建的大量非結構化數據和半結構化數據，當下載到關系數據庫進行分析時，會花費太多的時間和金錢。大數據分析往往與雲計算聯系在壹起，因為大數據集的實時分析需要MapReduce這樣的框架將工作分配給幾十臺、幾百臺甚至幾千臺計算機。
大數據需要特殊的技術才能在容許時間內有效處理大量數據。適合大數據的技術有MPP數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、雲計算平臺、互聯網和可擴展存儲系統。
以上是大數據的定義。可見不同的人給的東西不壹樣，但結果是壹樣的。大數據的前景很好，所以工資肯定不是問題。可以先自己了解壹下。itjob官網有相關資料，也可以貼出來問。