麦肯锡是最早提出大数据年代现已到来：“各个职业和范畴都现已被数据给渗透了，现在数据已成为非常重要的出产要素了。关于大数据的处理和发掘将意味着新一波的出产率不断增加和顾客盈利浪潮的到来。”

　　大数据概念最早是IBM界说的，将大数据的特征概括为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特色有四个层面：榜首，数据体量巨大。大数据的开始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁复。比方，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。终究这一点也是和传统的数据发掘技能有着实质的不同。

　　有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭依照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的发掘本钱又不相同。与此相似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、发掘本钱比数量更为重要。

　　哪些传统企业最需求大数据服务呢?抛砖引玉，先举几个比如：1)对很多顾客供给产品或服务的企业(精准营销);2) 做小而美形式的中长尾企业(服务转型);3) 面对互联网压力之下有必要转型的传统企业(生死存亡)。

　　关于企业的大数据，还有一种猜测：跟着数据逐步成为企业的一种财物，数据工业会向传统企业的供给链形式开展，终究构成“数据供给链”。这儿特别有两个显着的现象：1) 外部数据的重要性日益超越内部数据。在互联互通的互联网年代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来仅仅九牛一毛;2)能供给包含数据供给、数据整合与加工、数据使用等多环节服务的公司会有显着的归纳竞赛优势。