一个完整的技术成熟周期包括五个部分：技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫化的谷底期、稳步爬升的复苏期、发挥实效的成熟期。“大数据”技术正在经历“过热期”，一旦人们发现技术达不到原先的期望，于是“幻灭”的谷底期就到来；可实际上，舆论的炒作抑或是冷淡都不会改变技术自身的发展。影响、应用和价值会逐渐累积，最终迎来复苏期，直至价值体现期。

理解“大数据”这个概念，主要是从三个角度考量：多、广、深。首先是“多”，“大数据”意味着数据量非常多；其次是“广”，无论是数据来源、格式、乃至种类都很广泛；再次是“深”，“大数据”的数据之间具有复杂的关联性。传统思维下，看来似乎不相关的数据，因为“大数据”的记录和处理，人们就能发现原本很可能被忽略的复杂联系。“大数据”的前提就是利用这些可追溯、可量化的数据，挖掘数据背后的深刻含义，人类的智慧正是来源于对数据的接收和对信息的理解。

“大数据”带来的冲击其实符合“量变引发质变”的哲学原理，导致传统思维数据的方式发生很大变化。原先，我们合理做事都不仅要“知其然”，还要“知其所以然”。“大数据”时代下，可能我们只需要“知其然”，不去了解“所以然”也能把事情做好，这是从讲究逻辑到重视关联的转变。

从电子商务、移动商务、云计算、到今天大红大紫的“大数据”，热门的技术层出不穷。事实上，一个完整的技术成熟周期包括五个部分：技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫化的谷底期、稳步爬升的复苏期、发挥实效的成熟期。就“大数据”而言，数据处理的技术早就有之，经过了“萌芽期”后我们很可能正在经历“过热期”，之后，人们会发现技术很可能达不到原先的期望，于是“幻灭”的谷底期到来；可实际上，技术的发展轨迹会不断往前推进，影响、应用、价值也逐渐累积，最终迎来复苏期，直至价值体现期。

舆论的炒作、抑或是冷淡都不会改变技术自身的发展。因此，当今的企业不妨保持冷静深刻的思考——究竟哪些技术是可以成熟应用的，是自身商业所需要的，能发挥哪些实际的作用。如果是真正需要的技术，企业就应该花功夫去理解、掌握，并做适当的尝试应用，一旦进入这个技术领域，企业很可能会发现比预期更大的价值，而预先发现到的价值又往往对企业的竞争能力产生很大的提高。于是，提前一步技术转型的公司中经常能诞生该领域的领先企业，等技术成熟后再去应用的企业很可能只能扮演跟随者。

今天“大数据”在技术上还有很大的发展空间，包括数据的获取、整合、传递、加工、算法等都有待成熟，需要一步一步加以探索。