那一个个关于大数据的传奇故事，一桩桩争夺大数据制高点而展开的并购案，一个接一个轮流发布大数据战略的IT厂商，还有那一场场以大数据为主题的各种研讨会，无一不在宣告，IT界又迎来了新的兴奋点、新的机遇，同时，也是新的挑战。
“数”中自有黄金屋
严格地说，大数据并非一个新词，被誉为“数据仓库之父”的Bill Inmon早在上个世纪90年代就经常将“Big Data”挂在嘴边了。大数据之所以在近一两年迅速走红，要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算的迅猛发展，使得人类每分每秒都在产生巨量数据——从出现文明到2003年，人类总共才创造 5 EB(5 ExaBytes)的数据，但是我们现在仅在两天内就创造出相同的数据量。来自IDC全球存储及大数据研究项目副总裁Benjamin Woo表示，到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。35ZB是什么概念呢？ (1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB，1073741824TB×35=37580963840TB)，也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。
但是大数据并非单指数据量之大。对于大数据，IDC的定义是：“为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。”人们普遍将该定义概括为四个V，即更大的容量(volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级)、更高的多样性(variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据)，以及更快的生成速度(velocity)。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值(value)。
关于大数据所蕴含的价值，有许多为人所津津乐道的故事可以佐证：
美国印地安那大学和英国曼彻斯特大学的学者通过提取Twitter上的非结构化数据分析公众情绪，再将情绪曲线与道琼斯工业指数进行对照分析，发现可以提前3~4天预测股市大盘走势。基于此，他们已经推出了欧洲第一只基于社交媒体的对冲基金。
(单位：百万美元)
又例如，英国的科学家根据Twitter的数据来跟踪流感的爆发。他们主要基于用户发布信息中的关键词，例如“我头痛”等，并结合用户的发布地点，按区域与英国卫生部的官方数据进行了比较，最终建立起一个预测模型。创业团队“SickWeather”甚至以预测疾病为主题开展了自己的创业项目。
象这样的大数据经典案例还有不少，而整个商业社会对大数据将带来的影响给出了极高的评价。
