《数学的应用》：
华尔街根据民众情绪抛售股票；
对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；
银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；
投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；
美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；
美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。
IBM提出，上一个十年，他们抛弃了个人电脑，成功转向了软件和服务，而这次他们将远离服务与咨询，更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源”。麦肯锡在一份名为《大数据，是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出，“对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”。“大数据”的影响不仅只在经济领域，它对政治、文化乃至社会生活的方方面面都会产生深刻的影响。智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧城市等的蓬勃兴起，都与大数据技术与应用的发展息息相关。大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式。三分技术，七分数据，得数据者得天下。
大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题。
除了数据量大之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。第一个特征是数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第二个特征是数据价值密：度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。维克托的专著《删除》专门就这一问题做了详细的研究。第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。大数据社会还包含以下四个特性。社会性：世界范围的计算机联网，数据流通取代商品流通；商品可通过计算机网络大量复制和分配，不需要离开它的原始占有者而被交换。广泛性：数据技术不仅融入经济、科技等各个领域，而且全面进入人们社会生活的各个方面，改变着人们的工作和生活方式。公开性：出现大量公开的开放的网络平台。动态性：数据资料可随时随地产生；数据处理技术也可能随时更新。
无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，数理统计和应用数学的发展，为我们提供了各种有效的统计和数学模型，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的数据处理能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。
在中国的传统学问——儒释道——中，重概括、重形象，轻数据、轻逻辑；在当下的政府和企业的管理决策部门，也多习惯于进行定性分析，缺乏“数据精神”。
目前我们国家不少相关部门已经意识到大数据时代带来的机遇和挑战，开始从战略高度进行顶层设计。科技部组织召开了两次香山会议：2012年的“大数据科学与工程”和2013年的“数据科学与大数据的科学原理及发展前景”；大数据研究已列入国家重点基础研究发展计划（973计划）；国家自然科学基金委2013年组织了双清论坛“大数据技术与应用中的挑战性科学问题”，计划设立大数据的重点项目；国家社科基金设立了大数据的重大项目。但是由于大数据课题涉及众多学科、行业和部门，如何通过有效的协作对其中的理论问题和实用问题进行研究和开发，似乎尚属探索阶段，但现在的发展势头说明我们有可能站在这波科技浪潮的前列，不再像前几波科技浪潮那样处于落后被动的局面。
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