如何认知大数据的价值和效益？

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。大数据对企业产生的一个重要价值就是分析数据的质量，此外，企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛，数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力，导致数据不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。

什么是大数据？

举个例子，在一个空间里一共有10个人，对于其他人9个人都有自己的看法，我们假设每个人都对另一个人有10个看法，那么一个人对其余九个人就有九十条看法。对于评估一个人来讲，在没有大数据的时代，我们会随机抽取一个人问他对另一个人的看法，这样总体一共有90个意见，其中一条，概率是90分之1，然后随机抽取几个，最后产生对一个人的大致评价。

那大数据是怎样计算的呢？他把其他九个人每个人10条的想法全部收集起来，整合计算后得到对一个人全面的评估。这个过程计算，我们最后得到的结果就更精准，这就是大数据的价值。只要存在的数据全部收纳其中再进行计算。大量、高速、多样、价值。而怎样计算呢？这就需要把云计算拿出来了，和大数据息息相关的另一技术（一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式）

大数据的经济效益

大数据其实主要指使用全量数据去洞察隐藏在数据背后的规律和趋势，进而指导我们的决策和生产或者投资等等。因为以前受限与数据采集存储加工能力，无法用全量数据去做分析，导致分析的结果和预测的趋势出现偏差。

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

2、数字经济是振兴实体经济的精兵利器

站在一名AI领域研究者的角度来思考，大数据是提升人工智能算法模型的基础。数量多质量高的某一特定领域的数据，能帮助我们(无论人或机器)更好地分析事物的本质。例如当你想分析人脸特征进行人脸识别时，你就需要海量真实的人脸图像样本供AI模型进行学习，然后就可以依据所学到的本质去进行新的人脸识别。关于大数据相关的技术交流，欢迎留言评论。