“大數據”其實質是以冗雜多元化的海量數據為基礎，結合“大數法則”和“大概率事件”理念，進行相關性、非精準的預測和目標探索。與事件式營銷、清單精準銷售等商業領域常見數據挖掘方式不同，“大數據”更具前瞻性、普適性?？梢哉f，“大數據”既是一種分析手段，也是一種思維方式。在虛擬經濟、網絡生活日益豐富的今天，不難預見，“大數據”勢必引發生活、工作與思維的大變革。

    “云計算”還未走下神壇，“大數據”便已洶涌來襲，從馬云[微博]的卸任演講到《大數據時代》的熱銷，再到“大數據營銷”、“大數據分析”、“大數據挖掘”等熱詞紅極一時，“大數據”一夜間倍受世人矚目。
    然而，就當今中國信息化發展水平而言，論述“大數據”理念主導市場行為、引領時代潮流為時尚早。
    首先，信息化基礎薄弱。相較發達國家，我國尚處于電子化進程階段，雖然PC技術、網絡通訊日漸成熟，但規范化管理、集成式應用不足。同時，各行業信息化水平參差不齊，金融、通信、商貿領域水平較高，民生、行政、生產領域相對滯后。
    其次，數據共享環境亟待完善。一是數據量龐大但標準化不足。各領域數據規格、統計口徑、信息維度、存儲方式等大相徑庭，致使數據的跨行業應用難以形成規模。二是法律與監管環境尚不完善。在我國個人隱私的私密性保護、數據使用者的責權認定、信息共享環節的事權劃分、流通與應用環節的監管等都處于探索階段，跨行業的大數據分析尚且游走在法律邊緣。
    最后，非精準模式“逐利”性不強，原動力不足。當前，數據挖掘、行為分析、清單式管理等精準銷售模式已經在網絡購物、信息通訊等領域廣泛應用，因其數據源要求單一、挖掘模型相對簡單且因果性強，短期內仍將是各類商業機構的應用主體。而依靠海量數據相關性分析而產生的預測或目標，對數據基礎要求高、過程復雜、見效相對緩慢，商業機構對“大數據”的應用往往是雷聲大雨點小。
    如果說發達國家處于“大數據”時代的早期，我國則尚處于“大數據”的探索期。必須從數據基礎、數據管控、數據治理、數據處理、數據應用等維度做好前瞻性籌備，才能順應時代潮流，緊隨“大數據”時代步伐。
    首先，提高社會信息化水平。按照國家“十二五”規劃的信息化建設目標，重點關注經濟、社會、政務、文化和軍事領域的信息化建設。同時，著力提高信息的標準化水平。規范結構性數據采集，廣泛積累沉淀非結構性數據，適時開展數據質量治理，提高信息的標準化程度。
    其次，健全法律和監管機制。一方面，要豐富和完善法律法規，重點解決個人隱私保護、數據使用責權、反數據壟斷等問題，使數據和信息的使用有法可依、有規可循。另一方面，應確立監管部門，完善監管機制、建立數據共享體系、執行數據管控職責。
    最后，著力發展專業化的“大數據”行業。與美國擁有farecast、ITA Software等公司不同，我國在“大數據”分析咨詢領域尚屬空白，“大數據”運行體系孕育著巨大的市場潛能。一是數據的采集與存儲。境外分析機構多以互聯網搜索、商業貿易、社交通訊為主體，未來百度[微博]、淘寶、騰訊等行業代表在數據源采集方面將大有可為。二是數據的分析與應用?！按髷祿钡纳虡I價值毋庸置疑，競爭激烈和有著較高行為分析性需求的消費、民生、金融、行政領域必將成為“大數據”探索的先驅者。三是“大數據”的專業化創新。一方面，要加強信息處理、模型分析、數據應用方面的專業人才儲備，培養懂得市場、了解數據、會用工具的綜合型人才，由關注信息向關注技術轉變。另一方面，大數據分析不僅是個人才華的展示，更是團隊智慧的體現，思維創新型公司作為跨行業數據分析的專業機構，可以為商業部門提供專業咨詢和可行性方案，深入探索“大數據”領域的行業價值。