大数据究竟能给我们带来什么？仅仅是要我们不断增加存储，不断提高带宽，不断进行数据的处理吗？当然不是，我们真正要从大数据得到的，是大数据中那些有用的知识。

大致上讲，目前的大数据来源有两块：交易数据和关联交互数据，前者指业务系统或交易系统产生的数据库，小体量却高价值；后者则是社交网络产生的数据，大体量却低价值。对于这两大数据来源，人们基于大数据理论提出一些解决方案，如把社交网站的数据和电商平台的交易数据关联，进行精准广告投放，产生更大的价值。然而问题是，为何交易系统要共享这些数据？拥有电子商务网站、微博或即时通讯工具的那些互联网巨头，很难说愿意把自己的这些核心数据在没有重大利好前提下与人分享。同时，需要进一步思考的是，即使这些数据能够共享，该用哪一种技术才能实现较高的关联性，来挖掘出潜在的巨大价值？

那么，作为从传统数据挖掘概念延伸而来的“大数据”，现在为何这么热？很大一部分原因，是源自管理学界和商业媒体对于大数据的推崇备至，他们认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手级应用。有不少人沉醉于大数据的大容量、快速和多样性，却忽视了大数据真正能给用户带来的价值。我们不难发现，现在关于大数据成功案例的报道并不多见，尤其缺少那种系统性大项目的成功经验。谷歌预测系统和亚马逊精准广告投放系统，和最近斯诺登爆出的美国棱镜计划，这些可被视为大数据解决方案的“成功”案例。然而，棱镜的“成功”不是由于其技术或方法的先进，而是在于美国政府有着强大的能力来整合谷歌、脸谱网、雅虎等各大互联网服务商的信息，通过数据挖掘实现自己的应用。除此之外，很难觅得其他具有实际意义的案例。

现在，学术界对于大数据的态度相较以前已经冷静很多，不再是一窝蜂地为其叫好。更多的人开始反思大数据的局限性，如曾利用大数据准确预测出美国总统大选结果的纳特 西尔弗，著书讨论大数据带来的究竟是信号还是噪音；也有曾力推大数据的学者认为，大数据不仅仅是海量数据的集合，更重要的是要挖掘出其背后真正的价值。近来，人们也开始反思大数据的真正含义，冷静思考大数据背后的真正价值，尝试构建各种大数据解决方案并应用于各行各业。尤其是在智慧城市建设中，更是不断探索如何盘活已有数据存量，用好大数据增量，来提升城市公共服务能力和管理决策水平。

因此，我们需要意识到，IT技术经过这些年来的发展，已经从数据产品时代步入数据应用时代，而大数据的核心不在于其体量、速度和类型，而是如何发挥数据的价值。如果现有的数据富矿我们都不去很好的整合、分析加工和利用，何谈还有必要去挖掘新矿？