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：
客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
大数据的类型大致可分为三类：
传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
从理论上来看：所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于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，我国国家统计局明确地把我国产业划分为三大产业：
农业（包括林业、牧业、渔业等）定为第一产业。
工业（包括采掘业、制造业、自来水、电力、蒸汽、煤气）和建筑业定为第二产业。
把第一、二产业以外的各行业定为第三产业。
第三产业即除第一、第二产业以外的向全社会提供各种各样劳务的服务性行业，主要是服务业。其中第三产业可具体分为两大部门：一是流通部门；二是服务部门。再细分又可分为四个层次：
第一层次，流通部门。包括交通运输行业、邮电通讯行业、物资供销和仓储行业。
第二层次，为生产和生活服务的部门。包括金融业、商业饮食业、保险业、地质普查业、房地产业、公用事业、技术服务业和生活服务修理业务；
第三层次，为提高科学文化水平和居民素质服务的部门。包括教育文化、广播电视事业、科学研究事业、卫生、体育和社会福利事业；
第四层次，为社会公共需要服务的部门。包括国家机关、党政机关、社会团体、以及军队和警察公安司法机关等。
我们可以看出，由于某些客观原因，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例子，当前新形势下与三大产业密切相关的大数据应用。
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。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
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，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。
而大数定理告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。
举个例子，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一。偶然中包含着某种必然。
随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。
实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。
如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。
如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。
如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。
如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。
如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。
如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。
最终，我们都将从大数据分析中获益。
四、结束语。
Here's the thing about the future.关于未来有一个重要的特征
Every time you look at it,每一次你看到了未来
it changes because you looked at it.它会跟着发生改变 因为你看到了它
And that changes everything else.然后其它事也跟着一起改变了
数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。
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