大数据、数据研究、数据挖掘的区分都是，大数据都是因特网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多都是针对内部公司产业小众化的数据挖掘，数据研究都是进行做出针对性的研究与判断，大数据需要研究的都是前景与前景，数据挖掘主要发现的都是问题与判断：

1、大数据（big data）：

指无法有可以承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理与处理的数据集合，都是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力与流程优化能力的海量、高增长率与多样化的信息资产；

有维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机研究法（抽样调查）这样的捷径，而应用所有数据进行研究处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性） 。

2、数据研究：

都是指用适当的统计研究方法对收集来的大量数据进行研究，提取有用信息与形成结论而对数据加以详细研究与概括总结的过程。这一过程也都是质量管理体系的支持过程。有实用中，数据研究可以帮助人做出判断，以便采取适当行动。

数据研究的数学习基础有2零世纪早期就已确立，可是一直到计算机的有才使得实际控制成可以能，并使得数据研究得以推广。数据研究都是数学习与计算机科学习相结合的产物。

3、数据挖掘（英语：Data mining）：

又译为资料探勘、数据采矿。它都是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般都是指从大量的数据中根据算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学习有关，并根据统计、有线研究处理、情报检索、机学习习、专家系统（依赖过去的经验法则）与模式识别等诸多方法来实现上述目标。