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今天的互联网巨头们，已经完全可以通过它们掌握的数以百万计、千万计甚至亿计的数据，经由“超级计算”
，准确推断消费者的习惯、电影的票房、流感疫情等发展趋势。
商业如此，在政治、经济、军事等方面的用途和潜在利益当然也不遑多让。
京东大数据部副总经理邢志峰言之凿凿地说：“最近刚刚上线的‘京东到家’APP，就是通过大数据挖掘，提前预判用户的消费需求，提前在离用户最近的社区储备这些商品，用户下单后，我们能保证在两小时内送达。”
记得在2014我在北京参观一家即将上市的大数据公司，乍一进去，感觉那里面就像富士康的流水线工厂一样，一排排的电脑、分析师，就像数据处理的流水线一样。
他们的产品就是海量用户数据分析成果，广告主亟需要获得这些。
软银的孙正义曾说：“我想在未来的几年、十几年之间，我们所创造的信息就会超过过去300年的信息总量，或者是说一天创造的信息量就已经超越了几百年的信息总量，所以信息量或者数据的总量上升是非常快的。”
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”
，通过“加工”
实现数据的“增值”
。
对天量的大数据进行“加工”
的技术，是后面要谈到的云计算技术。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据的魔力
大数据有数据量大、数据多样性等特征。
实际是将各个维度的数据进行综合分析进而进行一定的预测。
当不同的数据流被整合到大型数据库中后，预测的广度和精度都会大规模的提高。
例如，当一个数据库从不同的数据来源获得了你使用手机的时间和地点、信用卡购物、银行卡电子收费系统、使用QQ等聊天工具的对象、你的QQ好友关系图、你在新浪或腾讯微博的收听及被收听关系图谱、你交纳的水电燃气费等各方面的数据，数据分析师就能通过匹配获得你生活的不同侧面。
通过大数据，数据分析可以发现各种各样的关联。
通过分析，可以发现你多方面的需求，并不仅仅是诸如怀孕书籍和尿不湿之间的简单关联了。
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