大数据是通过多种来源和过程产生的，主要由用户交互、自动化系统和联网设备驱动。其核心是个人和系统进行活动时留下的数字足迹，这些活动会产生结构化或非结构化数据。例如，网站上的每一次点击、数据库中的每一笔交易或物联网设备的每一次传感器读数都促成了数据的累积。这些数据通常是大规模地、跨分布式系统地、实时地收集的，这导致了大数据所特有的体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）特征。
大数据的一个主要来源是用户生成的内容和交互。社交媒体平台、电子商务网站和移动应用程序通过用户活动产生海量数据。例如，社交媒体帖子包含时间戳、位置和参与度指标（点赞、分享）等元数据，而在线购物则会产生交易记录、产品浏览记录和客户行为日志。在这些系统上工作的开发者通常会设计数据管道，将这些信息捕获并存储到数据库或数据湖中。Apache Kafka 或 AWS Kinesis 等工具常用于处理此类数据的实时流式传输，以确保高效处理。
另一个重要的贡献者是来自传感器、物联网设备和自动化系统的机器生成数据。带有嵌入式传感器的工业设备、智能家居设备和可穿戴设备持续产生遥测数据，例如温度读数、运动检测或健康指标。例如，制造工厂每天可能产生数 TB 的传感器数据来监控机器性能。在这些环境中工作的开发者经常使用时序数据库（如 InfluxDB）或边缘计算框架来管理高速和大量的日志。此外，来自服务器、应用程序和网络设备的日志——例如错误日志、API 调用跟踪或系统性能指标——会创建结构化数据，这些数据被输入到监控和分析工具（如 Elasticsearch 或 Splunk）中。这些系统需要强大的基础设施来处理持续的信息流，同时支持实时分析。