。而政府的决策制定过程通常需要更长的时间，经过不同群体（包括官员、利益集团和普通民众）反复讨论和磋商，在彼此间达成一致后才能有最终结果。因此，政府制定决策要完成很多程序性步骤，以降低决策风险，提高决策效率和确保其效果。由此看来，大数据在政府部门和私有部门的应用具有很大不同。
数据集属性比较
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中国政府大数据应用行业现状调研与未来前景趋势报告（2014年）
大数据环境是以信息技术为基础的决策支持系统的演进：从上世纪60年代的数据处理，到7080年代的信息应用，再到90年代的决策支持模型，进入2000年后的数据存储和挖掘，再就是今天的大数据。大部分与大数据相关的技术和分析应用是从2010年左右开始出现的，故大数据时代正处于早期阶段发展初期。
大数据的属性和挑战已经用3v来描述：海量（volume）、速度（velocity）和多样性（variety）。海量是大数据的基本属性，各类机构和组织在业务活动过程中产生数以百万亿字节的数据，数据容量越来越大。速度是指数据量增长越来越快，对处理速度和响应速度提出更高要求，运用传统的信息技术手段难以有效处理，以及从中提取有价值的信息。多样性是指数据以各种各样类型的出现，包括结构化的（sql等传统的数据库）；半结构化的（具有关键字和规则，但数据结构不规则或不完整）和非结构化的（非组织性的数据，没有商业智能）。
大数据的概念已经表明，大数据不仅仅是海量的数据，还包括通过处理大数据从中获取价值。如今，大数据与商业智能、商业分析和数据挖掘是同义词，已经使商业智能从报告和决策支持转移到预测和制定未来行动纲领。新的数据管理系统旨在应对大数据带来的挑战，如分布式架构技术是一个开源平台，目前是在管理存储和接入，以及高速并行处理大规模数据集等方面应用最为广泛的技术。然而，对于很多企业，特别是不少中小企业来说，分布式技术是一个挑战。因为这些中小企业往往不具备应用大数据需要的专业人员和经验，他们需要外部资源帮助。应该看到，大数据应用需要的不是纯粹基于技术的技能，找到正确的分析大数据的技能，或许是企业应用大数据面临的最大难题。对于大部分企业来说，发现和选择胜任的数据专家（在数据挖掘、可视化、操作和发现等方面）是困难而昂贵的。
其他商业大数据技术包括casa
dra数据库，它是一个动态的数据库工具，采用行存储格式，每一行能存储二r