近期，美國政府發布《大數據研究和發展倡議》，擬投資兩億美元，增強從大量復雜數據集合中萃取信息的能力�！按髷祿备拍钍艿綇V泛關注。麥肯錫公司研究表明，人們對于海量數據的運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。
我國一些專家認為，“大數據”是指對海量數據進行智慧化處理和決策，這不僅是技術層面的問題，還涉及管理層面、互信機制等問題。建議在專門機構領導下，尋找“大數據”研究切入點，應對信息時代挑戰。
具有戰略性的智慧化數據處理和決策
據有關專家介紹，“大數據”是一個戰略層面的概念，因此，下一個準確定義比較難，認識“大數據”需要從它的特征入手�！按髷祿本邆渌膫�基本特征：數據體量大，從TB(萬億字節)級別，躍升到PB(千萬億字節)級別；數據類型繁多，包括網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等；價值密度低，以視頻為例，連續不間斷監控過程中，有用的數據可能僅僅一兩秒；處理速度快。
我國某“大數據”研究團隊的專家研究認為，相較于其他數據分析、處理和研究，“大數據”具有戰略導向性，具有更高的應用價值。
第一，“大數據”不是指數據量大或不大，而是處理數據的能力與所能獲得數據量之間的差距。汪斌強這樣闡釋：“假如我一天可以處理兩三個PB，產生的數據量只有幾十兆，那么數據量再大也不算‘大數據’，因為盡在掌握之中�！�
“大數據”技術手段相對以往的數據處理有根本性突破。以往通常是設置關鍵詞，在數據庫中海量搜索，然后請智囊團分析，通過人腦進行判斷和預測。這種方法存在的問題在于，用來分析的數據來自關鍵詞搜索，難以達到完備性。而“大數據”采取反向思路，先剔除掉數據庫中的無用信息，這是“大數據”處理跟目前大海撈針式數據處理的本質不同。
第二，“大數據”意味著數據處理從智能走向智慧。該研究團隊的專家介紹說，以前的海量數據處理，僅僅是信息資料收集過程，最終的決策和判斷由另外的系統負責；而“大數據”的數值搜索和處理是一體化，邊搜索邊即時處理，需要數據可隨對再找。
同時，“大數據”技術將促成數據智慧化的決策和判斷。以烏魯木齊“7.5”事件為例，如果該地區原先發郵件的只有幾十個人，某個時間段突然數量激增，說明有異常情況，“大數據”智慧化的即時計算技術能夠做到預警。
如果說云計算為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，那么如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，則是“大數據”的核心議題，也是云計算的升級方向。
“大數據”產業鏈各環節面臨發展機遇
該“大數據”研究團隊認為，“大數據”的重要影響是，對數據采集從源頭上進行控制，擋住一些不具戰略意義、沒有價值的數據。當前的數據收集工作沒有數據分析系統，基本是不經分析過濾全扔進數據庫，一來數據庫容量有限，二來信息蕪雜，有效樣本信息獲得難度較高。
“大數據”產業鏈有很多環節，未來都可能面臨較大發展機遇。如信息數據的產生環節，公眾每天使用的互聯網和無線通信，即時通信、微博、手機電話、短信、彩信甚至是每一個互聯網點擊，都是數據的產生，企業依靠這些數據，可以進行自我分析提升效率，也可以出售數據給專業分析機構。同樣，信息數據的存儲和采集整理環節也不容忽視。而信息數據的分析產出作為整個“大數據”產業鏈的最末端，可能將成為具有技術含量和產業附加值的子行業。
“大數據”一問世，便迅速成為計算機行業的熱門概念，也引起金融界高度關注。隨著互聯網技術的不斷發展，數據本身即是資產，這一點在業界已經形成共識。最早提出“大數據”時代已經到來的全球咨詢機構麥肯錫公司認為，數據已經滲透到每個行業和業務職能領域，逐漸成為重、要的生產因素；而人們對于海量數據的運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。
全球多家互聯網巨頭都意識到“大數據”時代來臨的重要意義�；萜�、IBM、微軟等紛紛通過收購“大數據”相關廠商來實現技術整合。美國政府更是發布《大數據研究和發展倡議》，把“大數據”研究上升為國家意志。
既是技術問題也是管理問題
目前在中國，“大數據”尚未直接以專有名詞被政府提出。不過，工業和信息化部發布的物聯網“十二五”規劃中，把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一提出來，其中包括海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是“大數據”的重要組成部分。
國內一家大學的“大數據”研究團隊建議，中國發展“大數據”需重視以下幾個問題：
一是“大數據”的研究和發展工作可由國家層面的部門主導，成立一支核心研究團隊，提供合適的研究環境。目前我國純商業的數據處理尚未形成行業。
二是積極應對“大數據”挑戰。研究“大數據”不單是技術層面的問題，管理層面、互信機制的建立都要跟上，要在頂層設計指導下分重點解決。
三是找準切入點。這家大學的研究團隊認為，在信息時代，如何給龐大的數據消腫，把價值密度低的數據庫瀝掉水分，是研究關鍵。
數據安全和保密，也是專家關注的問題。在一些專家看來，美國通過星球大戰使蘇聯解體，2005年又拋出“控域”概念，號召發展物聯網。但是，美國的信息智能化存儲容量和采集水平是我國的兩倍，在如此繁雜的數據中搜索出有用數據非常困難。有關專家特別強調說，“美國自己碰到問題了，就拋出來讓全球幫它解決，我們必須重視‘大數據’研究過程中的安全性”。