一、认识大数据
（一）大数据的宗旨：经过分析的数据才有价值
大数据要发挥作用必须经过分析，这是由大数据的4V特性（数据量大、数据类型多、要求处理速度快、低密度）决定的。也就是说，数据都是高维、低密度的，从单个数据中难以看出规律。因此，必须经过分析，针对高维进行降维，提炼大量低密度信息中的价值，才能发挥作用。否则，大数据背景下，反而更容易使得“活”信息混迹在大量“死”数据中被淹没。面向大数据的分析要“简单、迅速、规模化”。
（二）大数据的目标：实现基于数据的决策与资源配置
大数据最终要实现科学决策，基于信息对称的有效资源配置。随着大数据分析技术的发展，可利用数据来源从线下封闭的数据库、数据仓库扩展到开放性的O2O（OnlineToOffline）融合数据，可分析数据结构从原来以数值为主的结构化数据发展到涵盖文本、视频、音频等多媒体数据。从而，大数据将逐步改变我们的决策目标和社会资源配置方式。基于数据的科学决策是一贯追求的目标。然而，信息不对称是常态，因此传统决策目标是建立相对满意而非最优（决策科学家Simon提出），资源配置效率基于市场优于基于计划。大数据背景下，迅速获取分析更多辅助决策信息成为可能，因此决策目标可实现向最优的无限逼近，实现基于数据的“计划”资源配置将更有效率。
（三）大数据的角度：个性化服务+中观指数+宏观连结
目前发展大数据，主要有基于数据为客户提供个性化营销服务、预测中观行业或区域趋势指数、基于连结的宏观资源配置方案等角度。这不仅仅体现在阿里小微融资的个性化风控决策、高端品牌在线特卖品牌和定价动态决策（基于阿里巴巴网商活跃度指数和零售商品价格指数）、Discerngroup企业发展战略咨询报告上，还体现在阿里巴巴商务智能指数（预测经济发展态势）和基于公共气象数据的各行业资源配置优化服务上。
互联网金融是大数据发展各角度的前沿阵地。在金融领域，要实现从金融互联网向互联网金融的快速转型。传统模式下的金融企业开展网上业务，如：网上银行、网上理财，并不是真正的互联网金融。互联网金融是指通过互联网新技术为客户实现搜索或风控等服务增值，比较有代表性的是，消除供求双方结构不对称的P2P贷款，提高存取效率的保值理财产品余额宝。
（四）大数据的关键点：保证数据质量
要发展大数据分析，首先要保证数据质量。错误的输入必然导致错误的输出。没有数据质量，一切都是浮云。数据质量没有保证，是不敢用的。数据质量是一项耗时、费力的基础工作。
保证数据质量要求数据采集与清洗过程中秉持两大原则：相关性和低噪声。第一，大数据，数据并非越“大”越好，而是相关数据越“大”越好。特别是，在数据采集中，要以采集尽可能多的“相关”数据为目标，而非不加筛选越多越好。第二，大数据，首先数据获取时要保证不存在诱导倾向的干扰因素，同时进行去噪处理。
保证数据质量要建立数据的数据。针对数据质量建立数据标签，才有进步。有了对数据质量的数据，数据才能被决策者更为安全科学有效地使用。
（五）大数据竞争的核心：分析人才的竞争
大数据时代，作为一种资源，数据不再是稀缺资源。互联网、门户网站、社交网站、微博、微信等新媒体积累了大量数据，缺乏的是对这些数据的分析人员。缺乏专业的分析人才，即使守着数据的“金山”，也只能望“山”兴叹。因此，美国TurboFinancialGroup采用最新的大数据分析技术聚焦被FICO遗忘的15%人群建模，阿里提出建立大数据分析的开放式平台，希望能够集结更多专家智慧，同时培养阿里分析人才，挖掘阿里数据“金矿”。
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