大數據時代的幾點思考

❶ 大數據時代怎麼理解

大數據是互聯網發展到一定階段的必然產物。由於Internet整合資源的能力在不斷提高，因此Internet本身必須通過數據反映其自身的價值，因此，從這個角度來看，大數據是Internet的價值體現。
隨著越來越多的社會資源被網路化和數字化，大數據可以承載的價值也將不斷被提及和提高，大數據的應用范圍也將不斷擴大。因此，在未來的網路時代，大數據本身不僅可以代表價值，而且大數據本身也可以創造價值。

從互聯網技術體系的角度來看，大數據正在成為整個互聯網技術發展的重要動力。一方面，大數據將通過數據價值來充分推動物聯網和雲計算的發展，另一方面，大數據為人工智慧的發展奠定了堅實的基礎。正是由於大數據技術的發展，人工智慧產品的當前應用才得到了顯著改善。

從工業互聯網的整體解決方案來看，大數據正在成為企業重要的生產資料之一。企業可以通過大數據完成產品（服務）的設計和創新。同時，基於大數據，它們還可以完美的協助企業運作，例如企業員工價值評估等管理是大數據的重要應用方向之一。

大數據目前處於被應用的初始階段。當前的大數據產業鏈需要進一步完善和發展。大數據本身打開的價值空間需要進一步探索。它可以從三個方面加深。數據和行業應用的結合可以從場景大數據分析開始；二是大數據與物聯網的深度融合。第三是大數據與人工智慧技術的深度融合。

所以，大數據和我們的生活緊密相連，無處不在，這就是大數據時代。

❷ 大數據時代的到來，中國需要面臨哪些機遇和挑戰

機遇方面1、（大數據的信息處理模式，無論是對政府的經濟管理調控還是對企業的經營決策，都是重要的工具，）它可以使政府和企業對市場信息建立更強的洞察力和決策力。
2、大數據對於內需的拉動也產生重要的推動作用。（舉個例子，今年春節期間，許多赴日旅遊的國人熱衷於在島國購買使用性能上更為舒適的馬桶蓋，但後來有消息傳出該馬桶蓋本是國內企業出口到日本的，只是由於市場信息不流通，才導致了這種「出口轉內銷」的事情發生。如果大數據得到更廣泛的運用，通過對用戶評價大數據的深入分析，企業就能夠更加有針對性地改善用戶體驗，企業的產品就能夠和市場需求實現「無縫對接」。）
3、大數據時代，我國對於國內數據的統計、存儲、分析等可通過網路技術來以此降低成本、降低成本消耗，以及提高數據的可靠性與真實性。
我近幾天都在弄這個論文，自己找資料整合到了前面兩點，還沒弄完全。第三點是我自己查資料看到相關字眼想到的，語言可能有點怪，湊合著看哈~括弧內的是無關的。只是方便你們看。
挑戰方面：http://www.360doc.com/content/13/0506/10/607082_283314695.shtml
我自己整合的就不放上來了，論文還沒寫完。
希望你還能用上場。

❸ 大數據時代 如何理解「大數據」

最早提出大數據概念的學科是天文學和基因學，這兩個學科從誕生之日起就依賴於基於海量數據的分析方法。
大數據可以說是計算機和互聯網結合的產物，計算機實現了數據的數字化;互聯網實現了數據的網路化;兩者結合才賦予了大數據生命力!
隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活，加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及，新的數據正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的數據是互聯網出現以後迅速產生的。
不過，拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象，我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變，這種質變表現在以下3個方面：
1)數據思維
大數據時代帶給我們的是一種全新的思維方式，思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!
- 分析全面的數據而非隨機抽樣;
- 重視數據的復雜性，弱化精確性;
- 關注數據的相關性，而非因果關系。
歷來的商業變革都是由思維方式的轉變開始的，舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候，如果大腦不能與時俱進，吸收並轉變為順應潮流的新思維，通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略，那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域，然後滲透到傳統的商業領域：黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!
當然，這些企業的沒落並不是因為沒有數據思維，但他們都是被新互聯網思維淘汰的昔日巨人。數據思維是最新的思想，其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是，如果不給予足夠的重視，下一波沒落王國的名單中，可能就會有你!
2)數據資產
大數據時代，我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度，因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種個人信息數據之外，我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能，這些家用電器在更好地服務我們的同時，也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街，商戶的路由器，運營商的WLAN和3G，無處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。
在互聯網領域，我們喜歡說入口這個詞，入口對應的直接意義是流量，而流量在互聯網領域就意味著金錢，這種流量變現可能是廣告，可能是游戲，也可能是電商。在大數據時代，入口這個詞還有更深刻的意義，那就是數據生產的源頭，用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事，也會留下一系列相關的數據，這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!所以，在大數據時代，意識到數據也是資產的公司都已經開始在各個數據生產的源頭進行布局，可能是一個解決剛興需求的WEB網站，也可能是一個單純的工具APP，還可能是一個可穿戴的數碼產品!
3)數據變現
有了數據資產，就要通過分析來挖掘資產的價值，然後變現為用戶價值、股東價值甚至社會價值。
大數據分析的核心目的就是預測，在海量數據的基礎上，通過機器學習相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。
預測事情發生的可能性繼續往下延伸，就可以通過適當的干預，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦商品，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為精準營銷，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

❹ 如何看待大數據時代的到來

大數據雖好，但有人擔心隱私泄露、社會變得不真實，甚至擔心智商呈現下降的趨勢。對此，維克托認為，需通過社會監管，通過安全的工具和措施來確保大數據的未來更明亮。

❺ 怎樣看待大數據時代的到來呢

大數據時代的到來，意味著多媒體的不斷變化，使人們的生活與世界連為一體。有利於拓寬人們的視野，接受更多的新知識。

❻ 大數據時代有哪些主要特點

最早提出"大數據"時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱:"數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。"
"大數據"在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
1.數據量大
大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。
2.類型繁多
包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
3.價值密度低
如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
4.速度快、時效高
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。[6]

❼ 怎麼理解現今時代是「大數據時代」

一切都可以以數據的形式表現出來，人們可以通過大數據手段做到許多曾經難以做到的事。

隨著信息技術的不斷發展，我們已經開始進入所謂的“大數據時代”。在這個時代當中，大資料庫對一切行為都有了一個數據化的表達，用量化的方式來分析我們生活中所遇到的一切。

這其實就是大數據在生活當中的表現，雖然我們還沒有意識到自己已經被影響，但是大數據確實無時無刻不在影響著人們的人生進程。

在生活可以被數據化的今天，大數據時代已經悄然來到。

❽ 什麼是大數據時代的思維

什麼是大數據時代的思維

一百多年前，汽車行業是第一個真正引入大規模生產概念的行業。那些以前買不起車的美國工薪階層，突然承擔得起汽車這個富人的專屬玩具了。福特T型車讓成千上萬美國家庭擁有汽車。但大規模製造也有其局限性，福特先生說過，你可以買到各種色彩的車，但紅色、綠色都不可能，只能是黑色。大規模生產讓數以百計的人買得起商品，但商品本身卻是一模一樣的。

我們面臨這樣一個矛盾：手工製作的產品漂亮無比卻非常昂貴；與此同時，量產化的商品價格低廉，但無法完全滿足消費者的需求。

我認為下一波的改革是大規模定製，為大量客戶定製產品和服務，成本低、又兼具個性化。比如消費者希望他買的車有紅色、綠色，廠商有能力滿足要求，但價格又不至於像手工製作那般讓人無法承擔。

因此，在廠家可以負擔得起大規模定製帶去的高成本的前提下，要真正做到個性化產品和服務，就必須對客戶需求有很好的了解，這背後就需要依靠大數據技術。

數據能告訴我們，每一個客戶的消費傾向，他們想要什麼，喜歡什麼，每個人的需求有哪些區別，哪些又可以被集合到一起來進行分類。大數據是數據數量上的增加，以至於我們能夠實現從量變到質變的過程。舉例來說，這里有一張照片，照片里的人在騎馬。這張照片每一分鍾，每一秒都要拍一張，但隨著處理速度越來越快，從1分鍾一張到1秒鍾1張，突然到1秒鍾10張後，就產生了電影。當數量的增長實現質變時，就一張照片變成了一部電影。

讓我來告訴大家，美國有一家創新企業Decide.com。它可以幫助人們做購買決策，告訴消費者什麼時候買什麼產品，什麼時候買最便宜。預測產品的價格趨勢。這家公司背後的驅動力就是大數據。他們在全球各大網站上搜集數以十億計的數據，然後幫助數以十萬計的用戶省錢，為他們的采購找到最好的時間，提高生產率，降低交易成本，為終端的消費者帶去更多價值。

在這類模式下，盡管一些零售商的利潤會進一步受擠壓，但從商業本質上來講，可以把錢更多地放回到消費者的口袋裡，讓購物變得更理性。這是依靠大數據催生出的一項全新產業。這家為數以十萬計的客戶省錢的公司，在幾個星期前，被ebay以高價收購。

再舉一個例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在該平台上的每一筆交易都可以進行大數據的分析。他們可以預測一個經濟體的健康性和增長性。比如，該公司現在為全球性客戶提供經濟指數，這又是一個大數據服務。

大數據有三大特點: 更多，更亂，但內部有關系可循。

如果拍一張照片，我需要對著某一個人，好比說拍陳部長的照片，如果焦點只對准他，那其他的人物在照片里就會模糊掉。我會得到陳部長的所有信息，但是其他觀眾的信息就過濾掉了。我們採集信息的時候也要做決策，到底要回答什麼問題，採集什麼數據，因為一旦數據採集完畢，就無法重新問另外的問題。

但今天我們已經擁有全新的照相技術了，一張照片里可以把對角所有事物，包括所有的數據、光線都會被拍攝進去。這樣，我任意點一個地方，它都能變得清晰。

為什麼要這么做呢？方便決策。

我可以在照片生成之後再決定我究竟要什麼，因為這些數據包含所有的答案。不要把自己限制於眼前的問題，要為有前瞻性，把其他有可能出現的問題也給囊括進去。這是一個非常創新的辦法，同時很清晰地告訴我們大數據能夠做什麼。我可以跟大家分享一個秘密，如果你把照相機拿出來仔細看，可以看到這是中國製造。

在擁有如此多的數據以後，接下來我們面對的數據質量問題。

為了避免混亂，我們需要找到數據之間的關聯性。

舉個實際生活中的例子，大約20年前，亞馬遜剛成立時，傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書，他意識到不僅僅可以請人來寫書評，還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據，不是大數據，把客戶進行分類，比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣，系統會自動提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開始使用這個數據推薦時，使用體驗並不好；在進一步分析後，亞馬遜決定不對人進行分類，而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功，以至於到今天，推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。

這就是數據收集和再處理。亞馬遜有交易數據，每買一本書就是一個交易，然後對這個數據進行分析。但今天我們已不再滿足於交易數據了，轉而收集起溝通數據。你看了某一個書評、某一個交流會給商家更多的信息和細節。

同時，大數據也重構了傳統零售業，是未來零售業變革的催化劑。比如使用谷歌眼鏡，消費者不需要屏幕了，因為下一代的眼鏡會更好地理解消費者看到什麼，知道如何更好地抓住人們的視線。對於零售商而言，消費者眼中看到的信息是極具價值的資產。賣家就可以了解大家在看什麼樣的廣告，什麼樣的產品，在路過櫥窗時究竟看了一些什麼。

數據的產生和收集本身並沒有直接產生服務，最具價值的部分在於：當這些數據在收集以後，會被用於不同的目的，數據被重新再次使用。

大數據的一大優點就是數據可以被重復使用。比方說這家公司實時車輛交通數據採集商Inrix，該公司目前有1億個手機端用戶。Inrix可以幫助你開車，避開堵車，為司機呈現路的熱量圖，紅的就表面堵車。如果只提供數據，這個產品沒什麼特色，

但值得一提的是，Inrix並沒有用交警的數據，這個軟體的每位用戶在使用過程中會給伺服器發送實時數據，比如走的多快，走到哪裡，這樣每個客戶都是探測器。

這里還有更大的秘密，Inrix可以重復使用數據。比如它了解到周末堵車時，哪裡有堵車哪裡有更好的銷售，他們就可以把這樣的數據提供給投資公司，投資公司根據這些數據對零售業再投資，這樣的服務以前是從來不存在的。

那麼，大數據可以如何為創新企業所用？

你覺得之前成立新公司需要大筆資金，但事實並非如此。Inrix一開始並沒有錢，如果你想在大數據時代獲得成功，你已經不需要大的生產基地，大的倉庫了。你只需數據，只要擁有數據，對其進行分析就可以了。有雲存儲的話，這個成本就更低。Inrix在成立之初根本沒有伺服器和電腦，他們只是租用了雲服務，也不需要很多的啟動資金，他們只是有這樣一個產品想法。

大數據時代的思維方式是：每天早上起來想一下，這么多數據我能用來干什麼，這些價值在哪裡可以找到，能不能找到一個別人以前都沒有做過的事情。你的想法和思路，是最重要的資產。

大數據的思維方式也可以幫助政府為大家提供更好更有效的服務，好比說我們可以通過大數據來確定哪些地方會有火災。以前防火檢查員只有13%的時間可以准備預測，現在他們找到火災隱患的概率達到了70%，比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個巨大無比的進步，未來的公共服務業可以由此獲得更多便利。

Target是一家非常大的美國零售公司，他們已有大數據的分析。

有一天，一個電話打進來，是一位非常生氣的客戶，這個客戶說公司送給他17歲的女兒一個折扣券，這個產品是尿布或者是避孕葯，這位客戶說：「我17歲的女孩子根本不需要，我需要你來道歉。」幾天以後，客戶自己跑來道歉，他說你說的很准，我的女兒真的懷孕了。因為懷孕的女性會有不同的生活習慣，會買不同的東西，我們自己有時候都不知道他們已經懷孕了，而Target反而知道了。

這家公司就用這些信息為客戶推薦產品，然後給折扣券。為什麼要講這個例子呢？因為美國很多客戶感到緊張，Target有這樣的能力來了解他們的生活中究竟發生了一些什麼。

這意味著大數據的另一個關鍵點，要提高客戶對你的信任。

舉個例子，大數據時代美國運通有這樣一個功能，你給他們打電話的話，他們會知道你是誰，好比說你的電話號碼跟你的姓名相關。如果在電話里說：你好嗎？維克托先生，我能為你做什麼，這會嚇著客戶，因為他不知道為什麼你知道他的名字。營造信任很重要。我相信你的過程中，也希望你們相信我，所以我們做大數據分析的時候，客戶需要能夠信任服務供應商，而服務供應商也需要表現出來為什麼他是值得信任的。

這樣一個信任也不應該被打碎，企業應該要知道哪些事情可以做，哪些事情不能做，客戶的信任將是最珍貴的資產。

什麼樣的服務行業會從大數據中獲益？

其實所有的服務行業都可能從中獲益，即便是你覺得和大數據沒有關系的也可以從中獲益，好比說醫療服務、教育、學習。

我正在寫一本新的書，明年的上半年會出版，還是大數據以及相關的服務業。明年你就知道了，這本書裡面會提到大數據對服務業很重要，因為服務業將會面對巨大的改變，這不僅僅是效率，大數據會為各行各業帶來效率，而大數據對於服務業來說不僅僅是效率，我們更多看到將是創新。我們會有越來越多的創新想法，來提供新的產品和服務，這樣的話可以讓經濟更好地發展，我們以前是從來沒有看到過的。

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❾ 關於會展業大數據的幾點認識

關於會展業大數據的幾點認識

會展業與大數據結合的話題常被業內提及，但是大數據如何影響和服務於會展業、兩者之間關系目前處於什麼狀態，至今還沒有看到詳盡的闡述。我們寄希望於技術人士對大數據之於會展業的話題作詳細的解讀，因為泛泛而談總有「忽悠」的感覺。在此，筆者從非技術的角度嘗試對會展業的大數據問題談幾點認識，藉以拋磚引玉。首先，一個最基本的判斷是，會展業仍處在大數據運用的初級階段。會展業是最重視數據的行業之一，但是在從一般數據向大數據過渡的過程中，會展業仍處在探索的初級階段。大數據的主要用途之一在於預測，即基於消費者洞察的分析和推斷。因此，理想情況下產品的研發、設計應該基於大數據對消費者偏好的「捕捉」和歸納。具體到展覽，在「展覽立項」分析上，大數據還很少發揮作用。在營銷方面，會展業對大數據的利用也乏善可陳。無論在營銷渠道的拓展和對營銷渠道有效性的評估方面，都沒有看到典型的案例。此外，大數據時代的一個重要特徵是對數據的專業分析。即便從技術手段上可以實現海量數據的收集，沒有專業的數據分析人員，對大數據的分析解讀也無法完成，實現大數據效應最大化更無從談起。在這方面，會展業還「任重道遠」。在會展大數據方面值得稱道的領域主要體現在會展現場的管理方面。通過觀眾「跟蹤」技術（RFID技術或藍牙NFC技術），優化門禁系統，特別是跟蹤觀眾在會展場館的活動軌跡和規律，分析人們對產品及企業的關注度，並調整展覽的運營管理。這方面已經有一些很好的實踐和探索。利用上述技術，一方面，展商和買家（終端）可以在現場利用相關技術實現對彼此位置的准確感知，嘗試更高效率的貿易合作；在展後，展商也可以查詢哪些客戶到過展台，對哪些產品感興趣，以實現精準營銷和產品結構及功能的調整。另一方面，主辦方通過大數據了解客戶喜好和感興趣的產品信息，可以更好地對展覽項目進行調整，為客戶服務。其次，會展業大數據面臨的問題還有很多，主要涉及以下幾點：一、從數據來看，精準的資料庫仍是會展項目主辦方的主要工具，原因在於數據量。對比其他諸多行業，會展業支配的數據量並不大。大數據之所以比數據多了個大字，是因為在數據的數量上、獲取數據的速度和方式上、包括對數據的分析處理上的差異。其中，量是大數據的一個維度。從舉辦單個展覽項目來看，目前主辦方處理數據的量是有限的，即使規模達到幾萬平方米的大型展覽項目，通過傳統資料庫以及傳統的數據處理方式也能從容應對。大數據關於樣本=全部、重關聯不求因果的理念，更多的是基於海量數據的現實。筆者個人觀點：一旦數據數量可控，人們自然會回到因果分析上來。因果分析是人類探索自身和自然的終極理想，過去是將來也是。從這個意義上說，傳統資料庫通過因果分析實現精準營銷和精細化運營仍然是會展業的主要操作方式。二、大數據需要專業的數據分析能力。筆者曾看過勵展對中國部分行業出口目標市場的分析，總體感覺是，即使在對傳統數據的挖掘和分析上，很多展覽企業做得很不夠，需要提高的地方還有很多。對於大數據，分析技術和能力要求更高。業內目前有一種傾向，過度關注數據採集技術和大數據的意義，對於數據分析能力關注極少。對於大多數企業而言，不要好高騖遠，即便是踏踏實實地做好對傳統數據的分析，也是個挑戰。三、在展覽場館的數據基礎設施建設方面目前還有令人困惑的地方。一方面，主辦方對基礎設施要求逐漸提高，最基本的帶寬要求在很多場館都沒有達到；另一方面，一旦場館對IT基礎設施進行大幅度升級，學習重慶會展中心的做法，又會造成主辦方的矛盾心理，對數據安全的擔心增加。當然，這是個具有中國特色的問題，中國的場館經營方對自辦展的喜好或者說「情結」，盡人皆知。在中國的誠信環境下，主辦方產生疑慮難以避免。四、投入產出問題。不同的企業對於大數據應該有不同的態度和方式。考慮問題的原則應該是投入產出比。總的說來，由於投入巨大，無論場館方還是組織方只有比較有實力的企業才可以考慮在大數據方面進行投入。小企業即使有在大數據方面探索的雄心，也只能退而求其次，尋求與第三方服務商的合作。最後，對會展大數據的研究和應用，目前所做的只是「九牛一毛」，遠談不上窮盡。大數據除了在會展立項、營銷、管理和運營等方面將產生積極作用之外，圍繞人員流動密集、物流集中的會展活動應該還有其他層面的應用。其中，關鍵是投入產出比和利潤模式問題。在利潤模式方面，是有了清晰的利潤模式再去收集數據，還是在數據的收集之後再去挖掘數據的其他使用價值和利潤模式，是很多行業都會碰到的、令人困惑的問題。

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❿ 大數據時代在數據的應用中存在什麼問題

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管版理和處理的數據集合權。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
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