巨量資料(Big Data)通常是指非常巨大的資料量，像2011年資料量高達1.8ZB
順便提一下未來可能會常看到的數字表示，Zetta=2^70(或10^21) ,Exa =2^60 , Peta=2^50=1024Tera(2^40)，Tera現在最常在硬碟容量的標示上

這張圖簡單的說明目前資料產生的幾個例子，十分驚人！

關於巨量資料帶來的挑戰，可分為容量、速度與多樣性。
容量很容易理解，不過要注意是非結構性的資料會大量成長，所需要的儲存空間也需要很多。速度的部分則是說明即時的分析將取代過往批次處理方式，而多樣性則是指資料格式多樣，除了文字之外，還包括影像，視訊等等。要完成這些需求，需要強大的軟硬體配合

Intel認為要解決巨量資料的問題需要從硬體與軟體雙方配合，為加速資料的分析，他將會推出更有效率的CPU、儲存設備，同時也會強化I/O與網路平台。
他也將提供最佳化的軟體與服務來驅動與創新處理巨量資料的應用軟體，當然也會與夥伴密切配合與合作，並投入更多資源在巨量資料相關的研發與服務。

這是應用不同等級處理器來處理不同階段的分析需求，從資料的擷取一直到資料中心都有不同的應用與處理