大数据包含了多个层面的含义。首先，数据量巨大，从TB级到PB级乃至EB级的数据需要进行分析和处理。其次，响应速度要求高，市场变化迅速，因此数据分析需要快速完成，这要求在性能上有较高的要求。再次，数据多样性显著，来自不同来源的数据日益增多，其中非结构化数据的比例也在上升，这些数据需要经过清洗、整理和筛选，转换为结构化数据。最后，数据的价值密度相对较低，由于数据采集不及时、样本不全面或数据不连续等原因，可能会导致数据失真，但当数据量达到一定规模时，可以通过更多的数据来获得更真实和全面的反馈。

大数据的应用广泛，不仅限于电信和互联网行业，任何行业都可能产生大量数据并有大数据需求，如医药、教育、采矿、电力等。随着业务的不断扩展和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。为了处理大数据，可以使用如Hadoop等开源大数据项目，或者使用Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。这些工具能够帮助企业在面对大规模数据时，更有效地进行分析和决策。

电信行业是一个典型的例子，通过大数据分析，可以更好地理解用户行为，优化网络性能，提升服务质量。同样，互联网行业也依赖于大数据技术来提供个性化服务，增强用户体验。对于医药行业，大数据可以帮助研究人员分析疾病趋势，加速新药研发。教育行业则可以通过大数据分析学生的学习习惯，提供个性化的学习建议。采矿业利用大数据优化资源管理，提高开采效率。电力行业通过大数据预测能源需求，优化电网运行。

总的来说，大数据已经成为各行各业不可或缺的一部分，它为企业带来了前所未有的机遇，同时也带来了挑战。如何高效地管理和利用大数据，成为了企业在信息化时代必须面对的重要课题。