期货大数据是指通过收集、整理和分析期货市场相关数据，获取市场信息、监测市场风险、预测市场走势等方面的工作。它利用现代计算机技术和数据挖掘方法，处理庞大的期货市场数据，从中提取出有用的信息，帮助投资者、交易员、机构等决策者做出明智的决策。

期货大数据的概念包括以下几个方面：

1. 数据收集：通过各种渠道，如期货交易所、金融机构、第三方数据提供商等，收集各类与期货市场相关的数据，包括历史交易数据、市场行情数据、基本面数据等。

2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理，以便后续的分析和应用。这包括数据去重、格式转换、数据校验等工作，确保数据的准确性和一致性。

3. 数据分析：利用统计学、机器学习、人工智能等方法对期货市场数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律和趋势。通过对历史数据的回溯分析和对当前市场数据的实时监测，帮助决策者做出更准确的预测和决策。

4. 信息提取：从海量的期货大数据中提取出有用的信息，如市场趋势、风险因素、交易机会等，为投资者和交易员提供决策支持。通过数据可视化、报告和推荐系统等方式，将信息以直观、易懂的形式呈现给用户。

5. 风险管理：通过对期货市场数据的分析和监测，帮助投资者和机构识别和评估市场风险，制定合理的风险管理策略。例如，通过监测市场波动性、筛选出风险因子、评估交易策略的风险等，帮助投资者降低风险并提高收益。

总之，期货大数据的目标是通过对期货市场数据的收集、整理和分析，提供决策支持和风险管理工具，帮助投资者和交易员更好地理解和把握期货市场的动态，并做出有利的投资决策。