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九十年代中期，隨著互聯網時代的到來。人們通過社交媒體、文件傳輸、電子郵件等行為產生了海量的數據，這些是大數據形成的基礎。

未來，我們將會進入萬物相連的時代，也就是物聯網時代。

物聯網的數據量是呈幾何級數增長的。最有說服力的一點是：過去 12 個月產生的數據已經超過了之前所有數據的總和。

大數據的 4 個 V：量(Volume)、速度(Velocity)、多樣性(Variety)、價值(Value) ，價值是最重要的一部分，是驅動整個大數據應用的核心。

數據是重要的資源，也是未來企業和信息架構的中心。把數據變成知識，知識變成理解，理解變成行動，行動變成結果，是企業的新生產力。

大數據其實并不是一個新的概念，它是通過過去 30 多年政府、企業在互聯網上的實踐，從而在信息化基礎之上建立起來的決策支持系統。所以說，大數據的前提是先有信息化，然后通過價值及投資回報驅動的大數據項目，尤其是在企業里面。

專業、平臺、分析是大數據的三個支柱。在未來，數據科學家將會是越來越重要的一個角色。數據科學家需要在大數據的三個支柱上融會貫通。在大數據里找到有用的小數據，發現并利用規律。

大數據是一個科學的方法論，是工業管理的中心和新工業革命的基石。30年前的工業管理主要是指全面質量管理，今天則是以實時數據為中心和驅動的數據化的管理。目的就是要實現實時和非實時的監控，進行自動化管理及不斷地優化?，F在，我們在這方面已經可以做到更便宜、更快、更好，因此，大數據技術得以在各行各業被廣泛推廣和應用。

大數據的項目費用結構就像是一座冰山，數據管理是冰山的底部，是最主要的工作。

關于數據，一定要全面、一致、準確，同時要及時、可信、有價值。

工業互聯網和物聯網將引領工業大數據時代。在大工業方面，可預測的設備維護是一個重要的應用方向。

政府層面：美國政府在過去的20年里投入大量的人力和物力進行數字化、信息化轉型。通過建立信息系統，利用互聯網、大數據、自服務等開展更有效的電子政務，如福利、健保、環保、反恐、國防、網絡安全、信息共享、互聯合作。

積極推動各機構建立成熟的企業及信息架構，這些架構更靈敏，更有彈性，可以重復利用，讓商務模式和商業架構可以無縫對接。

大數據在反恐領域也被廣泛應用，網絡安全和網絡戰爭也成為日益重要的課題。

企業層面：IT 成為企業成長最快的部門以及提高競爭力的利器。在企業數字化升級過程中，成立并逐步完善企業和信息架構團隊，根據投資回報來重點分配資源。

大數據，云計算，IT服務成為各企業關注的重點。通過系統整合、數據集成來支持企業整合、轉型、優化、運營、提高客戶滿意度等。

大數據成為提高效率、降低費用，優化運作及推動個性化客戶服務的小工具?？蛻魹橹行牡脑O計也日益成為主流。

作為全球的技術中心，在硅谷，大數據產業鏈發展得很快。下面這張圖是 2013 年的大數據產業鏈分布圖。

接下來幾張圖是大數據的一些具體應用，包括在智慧醫療、車聯網等等目前非?；馃岬囊恍╊I域的實際案例。