現在的社會是一個高速發(fā)展的社會，科技發(fā)達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。  阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。

如何從大數據中獲取有價值的信息往往是行業(yè)領域對大數據技術最常見的訴求之一，而要想從大數據中獲得有價值的信息往往需要從三個方面入手，分別是數據采集、數據分析、數據應用和驗證。

數據采集是大數據進行數據價值化的第一步，數據采集的質量對于后續(xù)數據價值化的影響非常大，通常在進行數據采集的時候，需要做好四件事，第一是根據價值化目標來有針對性地進行數據采集;第二是盡量拓展數據采集的渠道;第三是注重數據采集的維度;第四是注重多場景的數據采集。通常來說，數據采集要注重三個渠道，分別是互聯網、物聯網和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)。

數據分析是大數據價值化的核心步驟，數據分析有兩種主要方式，其一是統(tǒng)計學方式，其二是機器學習方式。數據分析除了要掌握專業(yè)的數據分析技術之外，還需要具有一定的行業(yè)知識。

數據應用是大數據分析的目的，當然在進行數據應用之前往往還需要一個驗證的過程。數據驗證主要分為兩個驗證階段，第一是算法驗證階段，第二是場景驗證階段。雖然目前很多算法驗證能夠取得較好的成績(實驗環(huán)境下)，但是場景驗證的結果往往更值得關注。

目前不同行業(yè)都有針對性比較強的數據分析工具，通過這些工具可以完成大量的數據分析任務。隨著大數據技術體系的不斷成熟，未來通過大數據技術來完成數據的價值化將有廣闊的應用空間。