大数据是领域相关的，如今大数据在各个领域都有着卓越的表现。比如，政府、企业与医疗等机构的数据涉及到安全、利益与隐私问题，要开放与共享是有难度的。但是如果研究大数据的处理技术，而不是去挖掘具有商业价值的大数据，不妨换个思路，用不涉及安全、利益与隐私问题的大数据作为数据源。

被誉为“大数据时代的预言家”维克托•迈尔•舍恩伯格的国外大数据系统研究的先河之作《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》书里“大数据先锋”一节中写到：“天文学，信息爆炸的起源“。

只有考虑到社会各个方面的变化趋势，我们才能真正意识到信息爆炸已经到来。我们的数字世界一直在扩张。以天文学为例，2000年斯隆数字巡天（Sloan Digital Sky Survey）项目启动的时候，位于新墨西哥州的望远镜在短短几周内收集到的数据，已经比天文学历史上总共收集的数据还要多。到了2010年，信息档案已经高达1.4×242字节。不过，预计2016年在智利投入使用的大型视场全景巡天望远镜（Large SynopticSurvey Telescope，LSST）能在五天之内就获得同样多的信息。天文学领域的变化在各个领域都在发生。”

从上可知，天文学是最早迎接大数据挑战的领域。随着天文观测技术的发展，天文学已经进入了一个信息丰富的大数据时代，天文数据正在以TB级甚至PB量级的速度不断增长。目前国际上已有多个国家进行了大规模的巡天项目，除SDSS（Sloan Digital Sky Survey）外，还有Pan-STARRS1（The Panoramic Survey Telescope and Rapid Response System）、WISE (Wide-field Infrared Survey Explorer)、 2MASS (Two Micron All Sky Survey)、Gaia 、UKIDSS （UKIRT Infrared Deep Sky Survey）、NVSS（The NRAO VLA Sky Survey）、FIRST(Faint Images of the Radio Sky at Twenty-cm)、 2df (Two-degree-Field Galaxy Redshift Survey)、LAMOST（The Large Sky Area Multi-ObjectFiber Spectroscopic Telescope –郭守敬望远镜）等等，这些巡天项目每天都在产生着海量的天文数据。目前，业界对大数据的看法不尽相同，但大数据应具备的4V特征已达成共识，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）或 Value （价值）。天文数据具备4V特征，因此天文数据是大数据。在难以获取其他大数据时，不妨考虑根据天文学领域的需求，结合计算机科学、模式识别、系统科学等相关学科领域的理论与方法，研究与发展天文大数据的处理技术。

不同于其他具有商业价值的大数据应用领域，研究天文大数据是面向基础自然科学研究领域的应用。相信可以推动对大数据研究的的发展，在研究技术上形成百花齐放的局面。