大數據這個名詞被第一次提出應該是1999年8月美國計算機協會通訊一篇名叫《千兆字節數據集的實時性可視化探索》的文章。更早之前也有不少關于大數據相關的文章，但是都未使用大數據這個名詞。

至于什么是大數據，目前常見的解析指所涉及資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。其實個人不太認同這個解析，這個解析只是從技術角度強調了數據量而沒有強調數據的來源與價值，換句話說有點是像賣存儲設備或者數據處理平臺廠商定義的一個概念。其實研究機構Gartner也曾給出大數據定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。相對與第一種情況第二種明顯相對合理，至少體現了大數據需要去通過洞察發現數據的特征。畢竟大數據目前還只是一個概念，跟數據倉庫一樣經歷了幾十年目前都沒有標準定義。當然，具體大數據的定義隨著大數據發展，相關的規范標準會越來越多，到時自然會有一個合理的定義。

說到大數據，很多人已經很自然想到了時下流行的互聯網電子商務、社交網絡、移動互聯等方面的數據，其中原因也與各IT巨頭鋪天蓋地的產品造勢宣傳不無關系。今天聽見某某IT老大說通過大數據幫助實現了智能人體健康分析，能夠提前預警疾病發生;明天聽某某IT老大說通過大數據解決了某某城市的交通堵塞問題;后天還有……，總之大數據讓一切都變得那么的美好，很容易讓各公司決策者聽完就回去宣傳一番，在公司開始轟轟烈烈的大數據建設。當然現在很多企業被忽悠多了也學精了，持著先看看再說的態度。那么大數據具體包含哪些內容呢?記得有一次代表從興公司在IBM大數據巡展上給一些企業講解公司對大數據的理解以及解決方案時，很多企業的一些管理人員都是認為大數據就是互聯網的數據，直到聽完以后才恍然大悟。其實大數據至少包含兩部分數據，一部分來自企業內部的生產運營數據，另外一部分才是互聯網上的數據。其中企業內部的生產運營數據才是大數據的來源根本，互聯網數據只是潛在價值數據。

首先企業內部的數據才能反映企業當前的生產管理、客戶關系、產品評價等方面的現狀，只有通過現狀的分析的基礎上才能發現問題，找出企業存在的問題，找到潛在的客戶，挖掘潛在的用戶需求等。然而大多數IT企業在宣傳大數據相關產品都采用互聯網分析作為賣點，其主要是因為具體行業的大數據分析應用目前成功案例不多而且普遍性較低。可以想象一下在市場競爭如此激烈的今天，如果沒有優秀的經營管理方式，就算找到再多的用戶群以及用戶發展對象，最終的結果都會因為服務水平不到位、運營成本居高等原因導致用戶流失。

其次關于企業在實施大數據時是否需要引入互聯網電子商務、社交網絡、移動互等方面的數據，畢竟不同企業的發展所處階段不一樣，需要解決的實際問題不一樣，因此可以根據具體實際情況決定。例如就算一個很大的建筑企業其關鍵運營主要還是把握成本與質量的控制，對于企業內部的數據運營分析價值遠勝過分析互聯網上的數據價值。畢竟互聯網數據龐大一旦引入需要數據處理的技術要求將會呈現幾何增長，大量的軟硬件投入會使投資成本大大增加，理想情況下會得到很多意想不到的價值，但是現實情況目前很少有成功的案例，往往更多都是因為成本高居不下、技術水平有限等原因導致項目中途停止，這樣的投資自然與企業經營的目標肯定相反了。

最后大數據企業實施是否需要技術?回答是肯定的。但是不能唯技術為根本，要以業務需求為出發點。首先在企業內部培養熟悉業務的專家，當然最好能夠邀請一些有經驗的專業人事一起，分析目前公司運營的現狀以及IT系統支撐的能力。如果連業務支撐系統的能力還相對薄弱，更應該主動完善支撐系統的建設，然后才是考慮如何實施大企業數據方案。至于技術對于大多數企業來說首要考慮技