[10]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重！[11]有人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.对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键！

　　[7]其次，想要系统的认知大数据，必须要面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：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!在这里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；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.在这里分别从云计算、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！

　　大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作!大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据.适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据智能分析

　　”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点!企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等.例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元!（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵.

　　大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产！在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理！大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）!

　　（3）分析所有SKU，以利润大化为目标来定价和清理库存.（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息!（5）从大量客户中快速识别出客户!（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注！分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和钱！