"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。

　　换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。

　　大数据的及时性

谷歌流感趋势

　　谷歌有一个名为"谷歌流感趋势"的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况（比如患者会搜索流感两个字）。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的，因为它的时效性极强，能够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。

　　大数据的预测性

亚马逊仓库

　　这一个案例就是亚马逊，他们会做一个预测性分析，把货物通过最短距离运送到客户家里。当你根本还没有做出采购选择时，他就预测到了你未来可能会做哪些采购。

　　这个过程中，需要强大的数据支撑，用于了解客户心理、客户想法，当你把货运到他们家时，他会觉得你懂他。

　　大数据遇上互联网

　　"下午1点钟，北京金融街的打车需求中，去往机场方向的几率更高；如果你是沈阳的出租车司机，想要生意好就要比其他城市的司机更早起……"这些交通运行的"秘密"，来自于一个大数据移动智能出行平台"苍穹"。

　　"苍穹"的推出这就是--滴滴。从2012年到2015年，滴滴从出租车到现在的专车快车顺风车服务，逐渐赢得了市场。几乎可以说，滴滴的成功构筑在大数据的运用上。

“苍穹”智能平台

　　"在行业野蛮生长阶段，大家只能烧钱争夺市场，但是以后比拼的就是技术和服务。" 滴滴快的智能出行平台的大数据负责人朱磊说。对于"滴滴快的"来说，大数据应用正是串起智能出行这盘棋的重要手段。

大数据遇上互联网

　　而在这个智能出行平台推出后，滴滴快的将进入"数据采集的3.0时代"。

　　近日，滴滴正在测试一套"推荐上车点"系统，即告诉乘客们应该再哪儿上车。该功能在几周前就开始在北京低调测试。

　　以前用户打车时输入的上车点更多是一个区域，以后滴滴会根据系统的大数据历史，同时结合用户常用上下车点，能为用户精准到点，解决乘客司机彼此找不着的问题。

推荐上车点靠谱吗？

　　大数据时代到来了，认同这一判断的人越来越多。透过大数据，商家更懂客户了，但如果对方过于懂得自己，难免会让客户觉得没有了"隐私"，缺乏安全感。

　　如何更好地运用大数据这个平台，发掘其商业价值，以用户为中心，以人为本用最舒服的方式，最符合规范的手段做出分析，是我们需要考虑的问题。