4、价值密度低，但是商业价值高，因为大数据信息采集的密集度极高，拿道路上的摄像头为例，每时每刻拍摄的影像都会作为数据进行存储，如果不发生事故一般是没有什么用的，但是一但出现问题就具有非常大的价值 。
所以，大数据作为一种信息资产，包含了对信息数据的获取、存储、管理、分析，具有很强的战略意义 。
首先一点，大数据颠覆了传统科学研究和决策处理的思维方式，科学实验一直是科技发展的核心手段，而过去由于数据有限，一般是通过采样的方式进行实验，而大数据时代，可以实现全样分析 。
第二，大数据对信息的快速处理技术极大的提高了决策效率，人们不需要过于去关注一些理论或计算问题，而是直接通过数据分析就可以直接做出决策 。
第三，大数据对社会各行各业都产生了深远的影响和推动作用，大数据技术可以对行业现状和发展进行精确的分析和预测，而且效率极高，比如谷歌通过对庞大的用户数据进行分析，能够非常准确的判断出当前是否爆发流感，预测结果和美国疾病控制中心的专家预测一致，但是实时性却要高的多 。
大数据技术与云技术关系非常密切，可以说是相辅相成，这两者共同构成了物联网的基础设施建设，所以要想更好的对大数据深入理解，还需要对相关概念进行全面学习 。
我是洋宁，学文的理科生 。了解科技概念、探索科技内涵、分析科技现象、发现科技本质，欢迎关注与留言，让我们一起来寻找科技中的平衡 。
1.什么是大数据？首先我们来看不同的机构对大数据的定义 。
根据维基百科的定义：
所谓大数据,麦肯锡全球研究所给出的定义是：
对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义：
看明白了吗？简单来讲，大数据就是使用新一代创新技术（不仅仅指Hadoop)，来收集、存储、处理和分析海量、多样化的数据，它可以精益化企业管理，实现企业业务创新，推动企业数字化转型 。
为了便于更深的理解，我们来了解一些未来会有哪些传统行业会用到大数据？
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一 。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等 。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人 。
图像识别是机器学习获得的重大突破之一，使用大量的图片数据进行深度机器学习训练，机器可以识别出特定的图像元素，比如猫或者人脸，当然也可以识别出病理特征 。在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库 。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库 。
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用 。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹 。
通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命 。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程 。
社交媒体
在美国总统大选期间，候选人就曾雇佣大数据公司利用社交媒体的数据进行分析，发现选票可能摇摆的地区，有针对性前去进行竞选演讲 。并利用大数据分析选民关注的话题，包装自己的竞选主张 。Facebook也因为授权大数据公司滥用自己用户的数据而遭到调查和谴责，市值蒸发了数百亿美元 。

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