人们在描述大数据时，通常表明其具备4个“V”特征，即4个以“V”为首字母的英文描述：Volume体量大、Variety模态多、Velocity速度快及Value价值大。前三个“V”本质上是为第四个“V”服务的。试想一下，如果大数据里没有我们希望得到的价值，我们为何还辛辛苦苦这么折腾前3个“V”？

英特尔中国研究院院长吴甘沙先生说，“鉴于大数据信息密度低，大数据是贫矿，投入产出比不见得好。”《纽约时报》著名科技记者Steve Lohr在其采访报道“大数据时代The Age of Big Data”中表明，大数据价值挖掘的风险还在于，会有很多的“误报”发现，用斯坦福大学统计学教授Trevor Hastie的话来说，就是“在数据的大干草垛中，发现有意义的“针”，其困难在于“很多干草看起来也像针。

针对大数据的价值，李国杰院士借助中国传统的寓言故事《园中有金》，从另外一个角度说明大数据的价值，寓言故事是这样的：

“有父子二人，居山村，营果园。父病后，子不勤耕作，园渐荒芜。一日，父病危，谓子曰：园中有金。子翻地寻金，无所得，甚怅然。是年秋，园中葡萄、苹果之属皆大丰收。子始悟父言之理。”

人们总是期望，能从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。可李国杰院士认为，实际上，大数据的价值主要体现在它的驱动效应上，大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。

大数据是典型的通用技术，理解通用技术的价值，要懂得采用“蜜蜂模型”：蜜蜂的最大效益，并非是自己酿造的蜂蜜而是蜜蜂传粉对农林业的贡献——你能说秋天的累累硕果没有蜜蜂的一份功劳。

回到前文的小故事，儿子翻地的价值，不仅在于翻到园中的金子，更是在于翻地之后促进了秋天果园的丰收。

对于大数据研究而言一旦数据收集、存储、分析、传输等能力，提高了即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，也极大地推动了诸如计算机软硬件、数据分析等行业的发展，大数据的价值也已逐步体现。

李国杰院士认为我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些“朴实无华”的事，实际的进步就会体现在扎扎实实的努力之中。一些媒体总喜欢宣传一些抓人眼球的大数据成功案例，但从事大数据行业的人士应保持清醒的头脑，无华是常态精彩是无华的质变。

如果把“大数据”比作农夫父子院后的那片土地，那么土地的面积越大会不会能挖掘出的“金子”就越多呢，答案还真不是。