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在我国“十三五”发展规划中，有众多值得被注意的亮点，而“大数据”作为其中之一，首次被提出推行至国家战略
在我国“十三五”发展规划中，有众多值得被注意的亮点，而“大数据”作为其中之一，首次被提出推行至国家战略。正如我国顶层所言，发展大数据是一种趋势也是一种潮流，推进大数据是大势所趋，可见大数据将对未来的全球竞争起到至关重要的作用测评视频内容脚本。
继物联网、云计算、互联网、移动互联网之后，大数据主题投资在业内引发高度关注，掀起投资热潮。其实，大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
业界也有云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
有业界人士把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
在投资者眼里大数据是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
维克托·迈尔·舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。
Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1、拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2、还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据产品分类目录，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，根据缴获的短枪与长枪的比例，缴获和击毁的小车与大车的比例产品分类目录，俘虏和击毙的军官与士兵的比例断定了敌人的指挥位置。果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘产品分类目录，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
一是云计算。大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业时期的发动机的角色，而大数据则是电。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。
1、在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
2、大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。
和大数据相关的技术其二是分布式处理技术。分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务—这就是分布式处理系统的定义。
例如，淘宝的海量数据技术架构有助于我们理解对于大数据的运作处理机制：淘宝的海量数据产品技术架构分为五个层次，从上至下来看它们分别是数据源测评视频内容脚本，计算层，存储层，查询层和产品层。
和大数据相关的技术其三是存储技术。大数据可以抽象的分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止，还是两种截然不同的计算机技术领域：大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。
和大数据相关的技术其四是感知技术。大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术产品分类目录，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，都会产生海量的数据信息。
其实，这些感知被逐渐捕获的过程就是就世界被数据化的过程，一旦世界被完全数据化了，那么世界的本质也就是信息了。
互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测，到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量测评视频内容脚本。互联网是大数据发展的前哨阵地，随着WEB2.0时代的发展，人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化，方便分享以及记录并回忆。
企业最关注的还是报表曲线的背后能有怎样的信息，该做怎样的决策，其实这一切都需要通过数据来传递和支撑。在理想的世界中，大数据是巨大的杠杆，可以改变公司的影响力，带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。
那么，哪些传统企业最需要大数据服务呢？1、对大量消费者提供产品或服务的企业（精准营销）；2、做小而美模式的中长尾企业（服务转型）；3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业（生死存亡）。
随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。
对于提供大数据服务的企业来说，等待的是合作机会，就像微软史密斯说的：“给我提供一些数据，我就能做一些改变。如果给我提供所有数据产品分类目录，我就能拯救世界。”
未来大数据的身影应该会无处不在，因为当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器产品分类目录、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。
当然，发展大数据还要紧紧围绕创新驱动战略，以技术引领作为支撑，依靠互联网技术的创新和大数据技术，以大数据为突破口，围绕大数据延链、强链、补链，并积极融入“一带一路”、“互联网+”等国家战略，加强区域交互合作，提升外向度，提高辐射带动力。返回搜狐，查看更多
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