大數據是領域相關的，如今大數據在各個領域都有著卓越的表現。比如，政府、企業與醫療等機構的數據涉及到安全、利益與隱私問題，要開放與共享是有難度的。但是如果研究大數據的處理技術，而不是去挖掘具有商業價值的大數據，不妨換個思路，用不涉及安全、利益與隱私問題的大數據作為數據源。

被譽為“大數據時代的預言家”維克托?邁爾?舍恩伯格的國外大數據系統研究的先河之作《大數據時代:生活、工作與思維的大變革》書里“大數據先鋒”一節中寫到：“天文學，信息爆炸的起源“。

只有考慮到社會各個方面的變化趨勢，我們才能真正意識到信息爆炸已經到來。我們的數字世界一直在擴張。以天文學為例，2000年斯隆數字巡天（Sloan Digital Sky Survey）項目啟動的時候，位于新墨西哥州的望遠鏡在短短幾周內收集到的數據，已經比天文學歷史上總共收集的數據還要多。到了2010年，信息檔案已經高達1.4×242字節。不過，預計2016年在智利投入使用的大型視場全景巡天望遠鏡（Large SynopticSurvey Telescope，LSST）能在五天之內就獲得同樣多的信息。天文學領域的變化在各個領域都在發生?！?

從上可知，天文學是最早迎接大數據挑戰的領域。隨著天文觀測技術的發展，天文學已經進入了一個信息豐富的大數據時代，天文數據正在以TB級甚至PB量級的速度不斷增長。目前國際上已有多個國家進行了大規模的巡天項目，除SDSS（Sloan Digital Sky Survey）外，還有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 –郭守敬望遠鏡）等等，這些巡天項目每天都在產生著海量的天文數據。目前，業界對大數據的看法不盡相同，但大數據應具備的4V特征已達成共識，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Veracity（精確）或 Value （價值）。天文數據具備4V特征，因此天文數據是大數據。在難以獲取其他大數據時，不妨考慮根據天文學領域的需求，結合計算機科學、模式識別、系統科學等相關學科領域的理論與方法，研究與發展天文大數據的處理技術。

不同于其他具有商業價值的大數據應用領域，研究天文大數據是面向基礎自然科學研究領域的應用。相信可以推動對大數據研究的的發展，在研究技術上形成百花齊放的局面。