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以下是一些长篇的讨论。这里我把大数据的核心价值理解为核心商业价值。
“非常多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲
本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。
首先例举一些大数据的典型应用。然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。
我们知道：
空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。可是眼下可以预測的是，数据和内容作为互联网的核心。不论是传统行业还是新型行业，谁领先与互联网融合成功。可以从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就行抢占先机，成为技术改革的标志。
一、大数据的应用
大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》
从理论上来看：全部产业都会从大数据的发展中受益。但因为数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。
1985年。我国国家统计局明白地把我国产业划分为三大产业：
包含教育文化、广播电视事业、科学研究事业、卫生、体育和社会福利事业；
我们能够看出。因为某些客观原因，相对于第一产业和第二产业来说。第三产业凭借自身的优势，大多汇聚了当前最海量的数据以及大批的科研中坚力量。接下来让我们看一些典型样例，当前新形势下与三大产业密切相关的大数据应用。
(1).第一产业
孟山都是一家美国的跨国农业生物技术公司，其生产的旗舰产品抗农达。即年年春（Roundup）是全球知名的嘉磷塞除草剂，长期占领市场第一个位置。该公司眼下也是基因改造（GE）种子的率先生产商，占领了多种农作物种子70%–100%的市场份额，而在美国本土。更占有整个市场的90%。已经统治了生物project种子业务超过十年。
典型的应用如农场设备制造商John Deere与DuPont Pioneer当前联合提供“决策服务(Decision Services)”。农民仅仅需在驾驶室里拿出平板电脑。收集种子监视器传来的数据。然后将其上传给server，终于server返回化肥的配方到农场拖拉机上。
前不久从Google Ventures、Founders Fund等多家公司获得超过5000万美元的风险投资。 2013年被孟山都收购。
农户既能够通过公司开发的No Wait Nitrate系统在田间进行分析即时获取数据；也能够把土壤样本寄给该公司的实验室进行分析。2012年获得Andreessen Horowitz 领投的1700万美元投资后。已累计融资近2000万美元。
实施物联网发展专项。在重点行业组织开展试点示范。以传感器和传感器网络、RFID、工业大数据的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检測、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用。促进经济效益提升、安全生产和节能减排。
因此工业大数据所面临的问题和挑战非常多。所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh觉得相对于工业大数据来说，工业互联网（Industrial Internet）才是当前急需的，由于大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的样例：
Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data produced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.
At a very simplistic level, there are many individuals working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.
Wonderware 的实时数据管理软件可以提供一个工厂所须要的从建立到报废的全部实时数据。眼下已经退出移动版本号，project总监在手机上就行随时随地监控设备的执行状况。眼下全球超过三分之中的一个的工厂应用Wonderware公司的软件解决方式。
(3).第三产业
这一个部分的内容比較多。
这里仅仅提出一些典型的应用样例，欢迎补充。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.
用户仅仅需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据採集商INRIX-Traffic的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据比如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析。而后计算出最佳线路，让用户可以避开拥堵。
（了解很多其它能够看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）
FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务。提高了客户忠诚度和盈利率、降低欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并高速获取市场份额。
想了解很多其它的企业能够看看附录中《经济学人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。
美国AT&T 公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。
比方当用户距离商家非常近时，就有可能收到该商家提供的折扣非常大的电子优惠券。英国BT - Broadband公司公布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—BT news releases，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。
宇宙就是一座黑暗森林。每一个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间。轻轻拨开挡路的树枝。竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，由于林中到处都有与他一样潜行的猎人，假设他发现了别的生命。能做的仅仅有一件事：开枪消灭之。在这片森林中。他人就是地狱。就是永恒的威胁，不论什么暴露自己存在的生命都将非常快被消灭。这就是宇宙文明的图景。这就是对费米悖论的解释。
二、大数据的定义
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
”业界通经常使用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
看看专家们怎么说。
随着越来越多的数据被记录和整理，未来预測分析必然会成为全部领域的关键技术。
从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户採用非传统处理方法的数据集。
三、大数据的价值
了解了大数据的典型应用。理解了大数据的定义。这时相信在每一个人的心中。关于大数据的价值都有了自己的答案。2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，尽管人们的出行的模式有非常大不同。但我们大多数人相同是可以预測的。这意味着我们可以依据个体之前的行为轨迹预測他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预測。
Limits of Predictability in Human Mobility
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of individuals, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each individual’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.
举个样例，我们向上抛一枚硬币。硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的。但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后。我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之中的一个。偶然中包括着某种必定。
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