“大数据（BIG DATE）”提了这么久，什么才能称为“大数据”，如何才能成为“大数据”？

　　IBM曾提出对于大数据的“5V”特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性），其基本回答了什么能成为“大数据”的问题；而BAT（百度、阿里、腾讯）大平台的三国演义也用行动标杆了如何成为“大数据”，包括后起之秀京东、58、嘀嘀、美团等。　　　

　　既然是大数据，基础数据仓库必须达到一定规模。在信息计量上最小的基本单位是Bit，按顺序给出所有单位：Bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。信息量是以DB还是以ZB为基础单位的数据仓库是可以称作为“大数据”？这个标准目前没有。　　　

　　“大数据”建立在基础数据仓储存储的基础上。“大数据”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。“大数据”的原始数据是客观存在的包括不变基础单元和变量基础单元。比如百度地图，就是有庞大的各种累信息单元组成的一个地图大数据的标本。很多人目前不理解为什么在百度地图导航时地图GPS能实事播报准确播报道路交通（拥堵情况）状况，这是基于庞大的海量基础信息数据处理之上。信息是不断变化的，流动的，即时的。其基本满足麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。　　　

　　撕开一角，为我所用。　　　

　　每一个个体单元和组织都是“大数据”的基础信息贡献者和使用者。　　　

　　大数据的核心资产是足够丰富和准确的海量信息。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，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”。　　　

　　人人都在参与和消费“大数据”，从完整市场的角度来讲，大数据的形成需要一个或多个核心的平台来组织建立，但是并不是每一个参与者都要去努力成为平台。简单来说，理想状态大数据应该是开源共享的，信息变化不断加速和膨胀。对于大数据的使用（价值最大化），大多是拿来主义。　　　

　　好比目前的BAT平台，你现在开始去做同样的平台意义已经不大了，而是如何针对自身需求去撕开大数据平台的一角，为己所用。　　　

　　打个比较实际的比方：嘀嘀和“昆仑山”水的合作。“加多宝”没有必要再去开发这样一个叫车服务平台和业务，只需要支付精准数据提取费用后，定向精准推送给目标业务数据端。　　　

　　数据挖掘行为就是在大数据中挖掘并提取出满足自己需要的信息，为己所用，创造价值。但是所谓的撕开一角并不是简单的数据买卖，而是建立在大数据仓库基础上的智能化精准运用。　　　

　　自然世界的规律一直都在，大数据会用数字（理性）化促进决策更智能并更正（精）确。　　　

　　给我一个接口，（付出资源使用的成本）这个接口就能连接我所要的一切！　　　

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