什么是大数据，大数据如何使用以及为什么大数据对于数字转型和数据驱动业务至关重要，其中可操作数据和分析在快速增长的主要非结构化数据量中最为重要？
大数据在某种程度上意味着“所有数据”（在您组织的生态系统的背景下）。现在有很多数据。我们可以利用的大量数据令人眼花缭乱，而且，考虑到数字数据领域的增长速度，它只会令您头晕目眩。更重要的是：数据已成为一种超乎想象的商业资产。所以，更好地对待它。
最初，大数据主要用作术语来指代数据集的大小和复杂性，以及处理那些更大，更复杂的数据集和解锁所需的不同处理，分析等形式。他们的价值。大多数人过去常常从纯粹的数量和多样性角度来看：更多的数据，更多类型的数据，更多的数据来源以及更多样化的数据形式。但数据本身毫无意义，数量也是如此。真正重要的是意义，可操作的数据，可操作的信息，可操作的情报，目标以及……通过大数据分析实现目标的行动。
大数据：从数量到更多的数量，但主要是价值。很容易理解为什么我们对音量和变化着迷，如果你意识到真正有多少数据（数字一直在变化，它确实是指数级的）以及它来自多种方式，格式和形状，源。掌握大数据和快速数据可以帮助组织了解其市场和客户群中的变化，然后对其进行一些处理。
考虑Web上的数据，事务日志，社交数据以及从数字化文档中提取的数据。考虑几种其他类型的非结构化数据，例如电子邮件和文本消息，跨多个应用程序生成的数据，地理定位数据以及越来越多来自物联网领域中的传感器和其他数据生成设备和组件的数据。
无论你什么时候读到这篇文章：如果你认为那里和你组织的生态系统中的数据量将会减慢，那就再想一想。您可以想象大数据和物联网（IoT）以及人工智能是如何理解所有数据所开展的，只是开始展示它们的巨大影响。因此，大数据一词在数字化和非结构化的信息时代具有技术和处理背景，在这个时代，更大的数据集可用，并且添加了更多的数据源，导致真正的数据混乱。
然而，正如信息混乱是关于信息机会一样，大数据混乱也是关于机会和目的。最重要的是，大数据的美妙之处在于它并不严格遵循经典的数据和信息流程规则，即使是非常愚蠢的数据也可以带来很好的结果，正如Greg Satell解释福布斯。
所提到的大型和复杂数据集的增加也需要在实时经济的“快速”环境中采用不同的方法，其中对复杂数据和信息的快速访问比以往更加重要。例如，只需考虑引导实时行动的信息传感设备。或者在快速准确地体验方面对人们的期望越来越高。
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