大数据发展分为三个阶段：
第一个阶段是萌芽期，在这一阶段随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等，方便企业、机构对内部数据进行统计、分析、挖掘利用。
第二个阶段是成熟期，这一阶段非结构化数据大量产生，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道。
第三阶段是大规模应用期，大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高，同时将出现跨行业、跨领域的数据整合，甚至是全社会的数据整合，从各种各样的数据中找到对于社会治理、产业发展更有价值的应用。
目前，数据已成为重要的生产要素，大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎，大数据行业发展已上升至国家层战略。
大数据也已广泛应用于各个领域，如医疗大数据、营销大数据、公安大数据、工业大数据等。其中，公安行业利用大数据技术已有效解决实战场景智能化支撑问题，实现算力--能力--战力的演进，但仍存在体制机制缺乏突破、警务模式缺乏创新、队伍能力匹配不足、数据数量质量遭遇瓶颈等问题。大数据发展尚处于成长期。未来，在公安大数据领域，将以实战场景和通用能力为核心，以场景+数据+技术一体化融合设计，系统建设公安大数据体系。
大数据行业目前面临高端人才的缺失，研发工程师的需求量极大，数据工程师、数据分析师更是稀缺。在大数据中，可以从事的岗位非常多，而且处于高度稀缺的状态，人才供不应求，物以稀为贵，工资自然也是极高的。所以大数据方向就业前景一直被人们看好。