IT历史上有很多昙花一现的名词，网格计算、ASP等等，大数据是不是也是如此呢？可以肯定的说不是，数据是信息化的核心，过去几十年买计算机、路由器、交换机，都是信息化外围的事情，大数据时代的来临，标志人类真正进入信息化的核心。大数据的核心是数据而不是大，业界常引用的4V中的2V，大和快都不是大数据的必要条件，从某种程度上说是以讹传讹，大数据只是这个时代的数据的标签而已，大数据的核心思想是数据思维、数据决策、数据行动。大数据就在你我身边。各位分析师都爱买书吧，当你在当当网上购买《如何从商品期货交易中获利》的时候，当当同时向您推荐推荐鼠标、路由器等似乎与书风马牛不相及，其实他就是根据你的浏览行为、购物习惯、购物爱好、其他人购物方式等构建的一套大数据推荐系统，当当测试的结果是利用这套大数据推荐系统能增加10%的销售。当你看书累时玩会极品飞车的时候，游戏开发商和运营商会根据你的操作动作，不断改进游戏，促进你从一个海豚性网络游戏玩家，变成一个鲨鱼型网络游戏玩家。各位大部分是乘飞机来的吧，飞机更是与大数据息息相关，也就是所谓的工业互联网概念，南航波音787每飞一趟来回产生的数据就是几个TB，A380每30分钟就产生10TB的数据，这些数据对于维修和运营至关重要。
我们目前处在信息爆炸的时代，数据摩尔定律显示，人类数据信息每年翻翻。数据快速增长与存储成本持续下降、带宽持续增加密切相关，即使现在，火力发电设备的数据、汽车发动机运行的数据等等已经产生出来、可以存储的数据因为成本问题还是被大量抛弃了。人们对本可以被量化的数据利用率尚不到1%，大数据无论从规模还是利用程度都有很大的利用空间，不要说这些贫矿数据，即使金融、电信的富矿数据，各企业的应用也非常有限。
互联网是大数据的活化剂。数据多还不够，更重要的是数据要流动起来，也就是数据要有活性。过去半个世纪的IT历史表明，当互联网来的时候，IT产业才焕发青春。2012年，美国国家科学院（United States National Academy of Sciences, NAS）对IT历史的研究表明，移动通信、微处理器、PC、互联网、企业IT系统和个人娱乐等多个领域尽管早在20世纪80年代前后便已形成产业化，但形成100亿美元规模产业却基本都是在1995年互联网爆发之后。微处理器在1980年开始批量进入市场，在1986年左右形成10亿美元产业，在1995年形成100亿美元规模产业；PC虽然在1983年便已形成10亿美元规模，但在1998才达到100亿美元；企业IT系统在1982年产业化，在1990年才形成10亿美元产业，1997年突破100亿美元；个人娱乐更是早在1970年便已产业化，在1977年就形成10亿美元产业，但在2004年才达到100 亿美元。
云计算大家都感觉晕，不知所云。很简单你把他理解成计算电厂好了，与电厂不同的是，电厂输送的是同质电子，而云计算电厂传输的是异质比特。云计算天生为消费IT而生，企业IT只不过是被动适应罢了，但这个适应需要个长期过程，系统迁移有成本、有风险，这也是目前云计算叫好不叫座的原因。云计算为大数据提供了价格低廉、不竭的动力。
管理流程数字化是企业信息化的IT1.0阶段，简称企业IT1.0，核心是（管理）流程驱动。
生产和产品数字化是企业信息化的IT2.0阶段，简称企业IT2.0，企业IT2.0的核心是数据驱动，数据不仅是企业的战略资产，更是一种关键的生产要素。企业IT2.0时代，通过比特与原子的融合，工业产品成为高度数字化、网络化、智能化的产品，也就是所谓的软件定义世界（SDX），不仅仅是IT产品，如加了操作系统的路由器、更加富有业务弹性SDN等，更包括传统的工业产品，如耐克的鞋子、谷歌的眼镜、特斯拉的汽车、谷歌的无人驾驶汽车等。产品数字化之后，产品从设计、生产、运营到服务全生命周期均可得以量化，并向生产者和使用者反馈大量的数据，进而对产品和使用者提供更好的服务、优化和再设计，形成反馈经济，衍生出制造业服务等新业态和新模式。
产品的数字化进程也在不断深化。1993年，奥迪A8仅使用5个ECU，而到了2010年，奥迪A8使用的ECU数量超过100个。目前欧美主流家庭轿车中，集成电路的价值超过300欧元，而且比例还在不断上升，汽车中70%的创新来自IT。
数据是人类活动在网络空间的映射，蕴含人类生产、生活的规律，挖掘数据潜在价值，对国家治理、社会管理、企业决策和个人生活影响深远。世界经济论坛的报告认为大数据为新财富，价值堪比石油；商业版图由此被重新划定，通晓如何利用这些数据的企业将成为最强者。
随着互联网、移动互联网和物联网的广泛而深入地应用，人类活动的踪迹加快在网络空间的映射，网络浏览、行车轨迹、购物行为等等均留下数据记录。
大数据在消费IT领域的作用更加明显。只要你用PC上网或手机浏览信息，你便在网络上处处留照了，性别、年龄、爱好、踪迹、信用等等便被大数据刻画的一览无余，恭喜你已经成为数字透明人了！可能你都不知道自己下一步要干什么，产品经销商借助搜索引擎、电子商务平台、旅游网站的数据根据你的浏览行为已经在为你张罗生日、餐饮、旅游、结婚、生子、购房、购车了，特价机票、婚纱、尿不湿、奶粉、海景房等广告已经为你编排好了。
受益于网络画像运动，精准营销成为目前大数据应用的经典应用领域。2012年，北京大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。大悦城根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单，将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类，将会员喜好的个性化品牌促销信息精准地进行通知。通过一系列的数据为决策基础的营销策划，店庆当日销售集中爆发，比历史前高增长142%，销售额达到了1715万元。
利用用户和设备反馈的数据信息，售后服务人员 做到有的放矢，从而大幅提高服务能力和服务水平。日本小松利用通过安装在工程机械设备上的KOMTRAX系统，对工程机械设备当前所处位置、工作时间、工作状况、燃油余量、耗材更换时间等数据进行收集，从而有效进行维修保养和售后服务。工程机械装备安装KOMTRAX 系统后服务成本下降60%、索赔投诉下降50%。
工业时代生产商和经销商以售出产品为己任，希望卖出产品后顾客不再打电话，除非是第二次购买，因为烦人的售后服务。数据为制造业赋予了新的含义，设备运行的数据蕴含财富，以数据为基础的服务成为制造业的新的金矿。丰田公司监控售出并行使在道路上汽车的实时交通信息，提供针对本地政府和企业的大数据服务，并在灾难发生的时候对驾驶员起到帮助作用，这项服务的费用是每月200000日元。通过每年千元左右的信息套餐服务费，安吉星能够为汽车用户提供碰撞自动求助、安全气囊爆开自动求助、车门远程应急开启、被盗车辆定位、车况检测报告以及实时按需检测等服务。
福特、宝马、通用汽车都在积极发展车联网服务，寻找新的业务增长点。国内的福田汽车专门成立福田智科信息技术服务公司，开发iFoton系统，为卡车、客车和工程机械的全生命周期管理和物流车队管理提供车联网服务。
目前，大数据已经在各行各业展开应用，成效显著。美国通用电气公司通过每秒分析上万个数据点，融合能量储存和先进的预测算法，开发新型风机，效率与电力输出分别比现行风机提高了25%和15%。UPS通过行车整合优化和导航系统（On-Road Integrated Optimization and Navigation，ORION），利用安装在上千辆运输车辆上的传感器不断发回的数据流来优化线路，UPS公司运输路线缩短了530万公里，引擎闲置时间减少了1000万分钟，节省了65万加仑的油，碳排放量减少了6500多公吨。
互联网征信同样继承互联网金融“开放、分享、民主、个性化与分布式合作”的精神。互联网征信开放性，使征信不受时间和地域限制，能满足任何人在任何时间任何地点提出的征信需求；互联网征信分享性，使得信用数据不再只局限某一机构或个人，任何人均可通过确定的途径获得其他机构或个人收集的信用数据；互联网征信民主性，使得任何人均可以对互联网征信系统、征信方法提出自己的意见，并促进系统不断进步；互联网征信个性化，能够满足征信需求者任何个性化的征信需求；互联网征信分布式合作，使得征信需求者、供给者及中间征信机构紧密合作，征信需求者也是征信供给者，中间征信机构负责收集分享、数据挖掘、生成征信产品，从而提高征信效率并降低征信成本。
Climate公司的平台汇总了250万个地点的气象测量数据和各个主要气候模型的天气预报，同时综合1500亿个土壤观测记录，对这些数据进行处理，生成出10万亿个天气模拟数据点，这就要求Climate公司的平台必须在任何给定的时间下都能管理50TB的实时数据。不用说，Climate公司给竞争对手制造了令人生畏的进入壁垒。”
Bloomberg Venture发布了大数据产业地图2.0版本，其中将数百个大数据创业公司和IT厂商根据产品和商业模式划分为38种，这有助于我们更好地梳理和了解大数据产业的发展现状和市场热点。
从图中可以看出，大数据产业可划分为六大类，共38种产品/商业模式：
1. 大数据基础设施类（NoSQL数据库、Hadoop相关产品、NewSQL数据库、MPP受苦、管理监控等）
2.大数据分析类（分析解决方案、数据可视化、统计计算、社交媒体、舆情分析、分析服务、IT分析等）
3.大数据应用类（广告优化、出版工具、市场营销、行业应用、大数据应用服务提供商）
4.大数据数据源类（数据市场、数据源）
5.跨基础设施分析（主要为传统IT巨头业务延伸）
6.开源项目（框架、查询/数据流、数据访问、协作/工作流、实时、统计工具、机器学习、云部署）