这里我把大数据的核心价值理解为核心商业价值。
本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。
首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。
我们知道：
空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。
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：
大数据的类型大致可分为三类：
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：
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：
(1).第一产业
孟山都是一家美国的跨国农业生物技术公司，其生产的旗舰产品抗农达，即年年春（Roundup）是全球知名的嘉磷塞除草剂，长期占据市场第一个位置。该公司目前也是基因改造（GE）种子的领先生产商，占据了多种农作物种子70%–100%的市场份额，而在美国本土，更占有整个市场的90%。已经统治了生物工程种子业务超过十年。
孟山都首先发起“GreenDataRevolution”运动，建立农业数据联盟(OpenAgDataAlliance)来统一数据标准，让农民不用懂“高科技”也能享受大数据的成果。典型的应用如农场设备制造商JohnDeere与DuPontPioneer当前联合提供“决策服务(DecisionServices)”，农民只需在驾驶室里拿出平板电脑，收集种子监视器传来的数据，然后将其上传给服务器，最终服务器返回化肥的配方到农场拖拉机上。
TheClimateCorporation为农民提供TotalWeatherInsurance(TWI)——涵盖全年各季节的天气保险项目。利用公司特有的数据采集与分析平台，每天从250万个采集点获取天气数据，并结合大量的天气模拟、海量的植物根部构造和土质分析等信息对意外天气风险做出综合判断，然后向农民提供农作物保险。前不久从GoogleVentures、FoundersFund等多家公司获得超过5000万美元的风险投资。2013年被孟山都收购。
(2).第二产业
2013年9月，工业和信息化部发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》的通知。明确提出推动物联网在工业领域的集成创新和应用：
大数据的业务多是数据驱动型，具有数据量大、种类多、实时性高的特点。工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。
随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（GeneralElectric）的副总裁兼全球技术总监WilliamRuh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（IndustrialInternet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的例子：
又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。
Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。
大数据在电力行业的应用前景有哪些？
(3).第三产业
这一个部分的内容比较多。这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。
一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。
二、大数据的定义
大数据(BigData)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。
看看专家们怎么说。
大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。
从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
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。
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。
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。
最终，我们都将从大数据分析中获益。
四、结束语。
Here'sthethingaboutthefuture.关于未来有一个重要的特征Everytimeyoulookatit,每一次你看到了未来itchangesbecauseyoulookedatit.它会跟着发生改变因为你看到了它Andthatchangeseverythingelse.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。
祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）
参考文献：
[1].什么是大数据时代的思维？《大数据时代》作者维克托迈尔舍恩伯格的演讲[2].NewmoviedamnsMonsanto'sdeadlysins[3].Americanfarmersconfront'bigdata'revolution[4].TheIndustrialInternet:EvenBiggerThanBigData[5].《信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》印发[6].Bigdata:Thenextfrontierforinnovation,competition,andproductivity[7].Bigdata:Crunchingthenumbers[8].audit.gov.cn[9].中国金融行业大数据应用市场研究白皮书[10].TheSecretSauceBehindNetflix'sHit,'HouseOfCards':BigData[11].Opendata:Unlockinginnovationandperformancewithliquidinformation