IT歷史上有很多曇花一現的名詞，網格計算、ASP等等，大數據是不是也是如此呢？可以肯定的說不是，數據是信息化的核心，過去幾十年買計算機、路由器、交換機，都是信息化外圍的事情，大數據時代的來臨，標志人類真正進入信息化的核心。大數據的核心是數據而不是大，業界常引用的4V中的2V，大和快都不是大數據的必要條件，從某種程度上說是以訛傳訛，大數據只是這個時代的數據的標簽而已，大數據的核心思想是數據思維、數據決策、數據行動。大數據就在你我身邊。各位分析師都愛買書吧，當你在當當網上購買《如何從商品期貨交易中獲利》的時候，當當同時向您推薦推薦鼠標、路由器等似乎與書風馬牛不相及，其實他就是根據你的瀏覽行為、購物習慣、購物愛好、其他人購物方式等構建的一套大數據推薦系統，當當測試的結果是利用這套大數據推薦系統能增加10%的銷售。當你看書累時玩會極品飛車的時候，游戲開發商和運營商會根據你的操作動作，不斷改進游戲，促進你從一個海豚性網絡游戲玩家，變成一個鯊魚型網絡游戲玩家。各位大部分是乘飛機來的吧，飛機更是與大數據息息相關，也就是所謂的工業互聯網概念，南航波音787每飛一趟來回產生的數據就是幾個TB，A380每30分鐘就產生10TB的數據，這些數據對于維修和運營至關重要。
我們目前處在信息爆炸的時代，數據摩爾定律顯示，人類數據信息每年翻翻。數據快速增長與存儲成本持續下降、帶寬持續增加密切相關，即使現在，火力發電設備的數據、汽車發動機運行的數據等等已經產生出來、可以存儲的數據因為成本問題還是被大量拋棄了。人們對本可以被量化的數據利用率尚不到1%，大數據無論從規模還是利用程度都有很大的利用空間，不要說這些貧礦數據，即使金融、電信的富礦數據，各企業的應用也非常有限。
互聯網是大數據的活化劑。數據多還不夠，更重要的是數據要流動起來，也就是數據要有活性。過去半個世紀的IT歷史表明，當互聯網來的時候，IT產業才煥發青春。2012年，美國國家科學院（United States National Academy of Sciences, NAS）對IT歷史的研究表明，移動通信、微處理器、PC、互聯網、企業IT系統和個人娛樂等多個領域盡管早在20世紀80年代前后便已形成產業化，但形成100億美元規模產業卻基本都是在1995年互聯網爆發之后。微處理器在1980年開始批量進入市場，在1986年左右形成10億美元產業，在1995年形成100億美元規模產業；PC雖然在1983年便已形成10億美元規模，但在1998才達到100億美元；企業IT系統在1982年產業化，在1990年才形成10億美元產業，1997年突破100億美元；個人娛樂更是早在1970年便已產業化，在1977年就形成10億美元產業，但在2004年才達到100 億美元。
云計算大家都感覺暈，不知所云。很簡單你把他理解成計算電廠好了，與電廠不同的是，電廠輸送的是同質電子，而云計算電廠傳輸的是異質比特。云計算天生為消費IT而生，企業IT只不過是被動適應罷了，但這個適應需要個長期過程，系統遷移有成本、有風險，這也是目前云計算叫好不叫座的原因。云計算為大數據提供了價格低廉、不竭的動力。
管理流程數字化是企業信息化的IT1.0階段，簡稱企業IT1.0，核心是（管理）流程驅動。
生產和產品數字化是企業信息化的IT2.0階段，簡稱企業IT2.0，企業IT2.0的核心是數據驅動，數據不僅是企業的戰略資產，更是一種關鍵的生產要素。企業IT2.0時代，通過比特與原子的融合，工業產品成為高度數字化、網絡化、智能化的產品，也就是所謂的軟件定義世界（SDX），不僅僅是IT產品，如加了操作系統的路由器、更加富有業務彈性SDN等，更包括傳統的工業產品，如耐克的鞋子、谷歌的眼鏡、特斯拉的汽車、谷歌的無人駕駛汽車等。產品數字化之后，產品從設計、生產、運營到服務全生命周期均可得以量化，并向生產者和使用者反饋大量的數據，進而對產品和使用者提供更好的服務、優化和再設計，形成反饋經濟，衍生出制造業服務等新業態和新模式。
產品的數字化進程也在不斷深化。1993年，奧迪A8僅使用5個ECU，而到了2010年，奧迪A8使用的ECU數量超過100個。目前歐美主流家庭轎車中，集成電路的價值超過300歐元，而且比例還在不斷上升，汽車中70%的創新來自IT。
數據是人類活動在網絡空間的映射，蘊含人類生產、生活的規律，挖掘數據潛在價值，對國家治理、社會管理、企業決策和個人生活影響深遠。世界經濟論壇的報告認為大數據為新財富，價值堪比石油；商業版圖由此被重新劃定，通曉如何利用這些數據的企業將成為最強者。
隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的廣泛而深入地應用，人類活動的蹤跡加快在網絡空間的映射，網絡瀏覽、行車軌跡、購物行為等等均留下數據記錄。
大數據在消費IT領域的作用更加明顯。只要你用PC上網或手機瀏覽信息，你便在網絡上處處留照了，性別、年齡、愛好、蹤跡、信用等等便被大數據刻畫的一覽無余，恭喜你已經成為數字透明人了！可能你都不知道自己下一步要干什么，產品經銷商借助搜索引擎、電子商務平臺、旅游網站的數據根據你的瀏覽行為已經在為你張羅生日、餐飲、旅游、結婚、生子、購房、購車了，特價機票、婚紗、尿不濕、奶粉、海景房等廣告已經為你編排好了。
受益于網絡畫像運動，精準營銷成為目前大數據應用的經典應用領域。2012年，北京大悅城在商場的不同位置安裝了將近200個客流監控設備，并通過Wi-Fi站點的登錄情況獲知客戶的到店頻率，通過與會員卡關聯的優惠券得知受消費者歡迎的優惠產品。大悅城根據超過100萬條會員刷卡數據的購物籃清單，將喜好不同品類不同品牌的會員進行分類，將會員喜好的個性化品牌促銷信息精準地進行通知。通過一系列的數據為決策基礎的營銷策劃，店慶當日銷售集中爆發，比歷史前高增長142%，銷售額達到了1715萬元。
利用用戶和設備反饋的數據信息，售后服務人員 做到有的放矢，從而大幅提高服務能力和服務水平。日本小松利用通過安裝在工程機械設備上的KOMTRAX系統，對工程機械設備當前所處位置、工作時間、工作狀況、燃油余量、耗材更換時間等數據進行收集，從而有效進行維修保養和售后服務。工程機械裝備安裝KOMTRAX 系統后服務成本下降60%、索賠投訴下降50%。
工業時代生產商和經銷商以售出產品為己任，希望賣出產品后顧客不再打電話，除非是第二次購買，因為煩人的售后服務。數據為制造業賦予了新的含義，設備運行的數據蘊含財富，以數據為基礎的服務成為制造業的新的金礦。豐田公司監控售出并行使在道路上汽車的實時交通信息，提供針對本地政府和企業的大數據服務，并在災難發生的時候對駕駛員起到幫助作用，這項服務的費用是每月200000日元。通過每年千元左右的信息套餐服務費，安吉星能夠為汽車用戶提供碰撞自動求助、安全氣囊爆開自動求助、車門遠程應急開啟、被盜車輛定位、車況檢測報告以及實時按需檢測等服務。
福特、寶馬、通用汽車都在積極發展車聯網服務，尋找新的業務增長點。國內的福田汽車專門成立福田智科信息技術服務公司，開發iFoton系統，為卡車、客車和工程機械的全生命周期管理和物流車隊管理提供車聯網服務。
目前，大數據已經在各行各業展開應用，成效顯著。美國通用電氣公司通過每秒分析上萬個數據點，融合能量儲存和先進的預測算法，開發新型風機，效率與電力輸出分別比現行風機提高了25%和15%。UPS通過行車整合優化和導航系統（On-Road Integrated Optimization and Navigation，ORION），利用安裝在上千輛運輸車輛上的傳感器不斷發回的數據流來優化線路，UPS公司運輸路線縮短了530萬公里，引擎閑置時間減少了1000萬分鐘，節省了65萬加侖的油，碳排放量減少了6500多公噸。
互聯網征信同樣繼承互聯網金融“開放、分享、民主、個性化與分布式合作”的精神。互聯網征信開放性，使征信不受時間和地域限制，能滿足任何人在任何時間任何地點提出的征信需求；互聯網征信分享性，使得信用數據不再只局限某一機構或個人，任何人均可通過確定的途徑獲得其他機構或個人收集的信用數據；互聯網征信民主性，使得任何人均可以對互聯網征信系統、征信方法提出自己的意見，并促進系統不斷進步；互聯網征信個性化，能夠滿足征信需求者任何個性化的征信需求；互聯網征信分布式合作，使得征信需求者、供給者及中間征信機構緊密合作，征信需求者也是征信供給者，中間征信機構負責收集分享、數據挖掘、生成征信產品，從而提高征信效率并降低征信成本。
Climate公司的平臺匯總了250萬個地點的氣象測量數據和各個主要氣候模型的天氣預報，同時綜合1500億個土壤觀測記錄，對這些數據進行處理，生成出10萬億個天氣模擬數據點，這就要求Climate公司的平臺必須在任何給定的時間下都能管理50TB的實時數據。不用說，Climate公司給競爭對手制造了令人生畏的進入壁壘。”
Bloomberg Venture發布了大數據產業地圖2.0版本，其中將數百個大數據創業公司和IT廠商根據產品和商業模式劃分為38種，這有助于我們更好地梳理和了解大數據產業的發展現狀和市場熱點。
從圖中可以看出，大數據產業可劃分為六大類，共38種產品/商業模式：
1. 大數據基礎設施類（NoSQL數據庫、Hadoop相關產品、NewSQL數據庫、MPP受苦、管理監控等）
2.大數據分析類（分析解決方案、數據可視化、統計計算、社交媒體、輿情分析、分析服務、IT分析等）
3.大數據應用類（廣告優化、出版工具、市場營銷、行業應用、大數據應用服務提供商）
4.大數據數據源類（數據市場、數據源）
5.跨基礎設施分析（主要為傳統IT巨頭業務延伸）
6.開源項目（框架、查詢/數據流、數據訪問、協作/工作流、實時、統計工具、機器學習、云部署）