速度可以理解为更快地满足实时性需求。数据的实时化需求正越来越清晰。对普通人而言，开车去吃饭，会先用移动终端中的地图查询餐厅的位置，预计行车路线的拥堵情况，了解停车场信息甚至是其他用户对餐厅的评论。吃饭时，会用手机拍摄食物的照片，编辑简短评论发布到微博或者微信上，还可以用LBS应用查找在同一间餐厅吃饭的人，看有没有好友在附近……

通过各种有线和无线网络，人和人、人和各种机器、机器和机器之间产生无处不在的连接，这些连接不可避免地带来数据交换。而数据交换的关键是降低延迟，以近乎实时——意味着小于250毫秒的方式呈献给用户。

类型杂必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无关系的那些数据的关联性，把似乎没有用的数据变成有用的信息，以支持我们做出的判断，最终形成大数据的价值——获得洞察力和价值。

大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越好，其实越少越好，最终变成一个决策，这才是最关键的。