尤其在今天的环境里，数据量的爆发和以前完全不一样，有90%的数据是在过去两年创造的，全世界要消化的数据量是现在的44倍以上。
　　而有越来越多的企业愿意投资在大数据的分析上，根据Gartner调查，目前有27%的企业已经投资了大数据分析系统，也有31%的企业预计在接下来的2年内投资，希望能加强大数据分析相关硬件和软件的能力。
　　如果能把大量的数据，用科学化的方式做到更优化的预估，那么，在面对复杂环境所带来的诸多挑战下，不管是企业或政府就有可能运用这些经过提炼的智慧，创造新的增长机遇以及全新的价值。
　　
　　1 能否通过大数据进行预测
　　大数据的核心就是预测，它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切的说是一种机器学习。在大数据时代，我们可以分析更多地数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。
　　案例：对冲基金通过剖析社交网络Twitter上的数据信息来预测股市的表现；亚马逊和奈飞（Netflix）根据用户在其网站上的类似查询来进行产品推荐；Twitter，Facebook和LinkedIn通过用户的社交网络图来得知用户的特别喜好。
　　2 能否将混杂的数据化繁为简
　　据估计，只有5%的数字数据是结构化的且能适用于传统数据库。如果不接受混乱，剩下的95%的非结构化数据都无法被利用，比如王业和视频资源。通过接受不精确性，我们打开了一个从未涉足的世界的窗户。
　　案例：2012年，让ZestFinance引以为豪的就是，它的贷款拖欠率比行业平均水平要低三分之一左右，制胜之道在于“拥抱”了混杂的数据。举个例子，有10%的客户属性信息显示“已经死亡”，但是依然可以从他们身上收回贷款。ZestFinance的数据显示，房贷给“僵尸”是一项不错的生意。
　　3 能否将数据“量化”
　　大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信息技术变革随处可见，但是如今的信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而不是在“I”（信息）上。现在，我们是时候把聚光灯打向“I”，开始关注信息本身了。
　　案例：UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时，这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车路线。2011年，UPS的驾驶员们少跑了近4828万公里的路程，节省了300万加仑的燃料并且减少了3万公吨的二氧化碳排放。
　　4 能否利用数据创新挖掘真正价值
　　数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。
　　案例：Farecast利用机票销售数据来预测未来的机票价格；谷歌重复使用搜索关键词来监测流感的传播；麦格雷戈博士用婴儿的生命体征来预测传染病的发生；莫里重新利用老船长的日志而发现了洋流。
　　5 是否拥有独立的数据“中间商”
　　在未来，我们可以利用数据做更多的事情，而数据的拥有者们也会真正意识到他们所拥有的财富。因此，他们可能会把他们手中的数据抓的更紧，也会以更高的价格再出售。
　　案例：微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌则以7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITASoftware公司。

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