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人們研究大數據，或是利用大數據技術，其戰略意義并不在于是誰掌握了多么龐大的大數據信息，而是在于誰能否將已經捕捉到的那些含有一定意義的數據通過專業化處理，將其變成一種數據信息資產。這也是大數據分析所需要的真正目的。大數據無限，但可利用盡可能的大數據達到變成數據信息資產的可能。

誰都不能否認，也不可能被否認，大數據既是一種科技，也是一種資產。既然大數據是一種資產，那么，如何利用大數據這種資產最終實現盈利，才是運用大數據的關鍵。可是，將大數據加工成有增值的數據，并不是一件輕而易舉的事情。

第一、研究大數據絕對離不開計算機的云計算技術

從某種觀點上看，沒有計算機的云計算技術，就不會有大數據的被分析和利用。大數據技術跟計算機云計算技術的關系就像是一只手的手心和手背，是絕對的密不可分，因為分析和處理大數據是無法用某一臺計算機來完成的，它必須需要采用計算機的分布式架構，處理大數據的特色就是在于對那些海量性的數據進行分布式的數據挖掘，但這種分布式的大數據挖掘，還必須依托計算機的分布式處理，因為計算機的分布式數據庫或是云存儲以及計算機中的虛擬化技術，可以支撐起對大數據相關技術處理的能力。

第二、計算機云技術時代的到來將大數據處理變為了現實

大數據內部所含有的資產性質，被計算機云技術得到了實實在在的驗證，由此而引出來的效果，就是讓很多人都對大數據有了更多的關注或是重視。比如《著云臺》的分析師團隊就將大數據認識到在了這樣的高度。他們認為可用大數據來形容某家公司所創造的那些大量非結構化數據和半結構化數據，但不能將這些數據下載到關系型的數據庫中進行處理，因為這樣會在分析數據中浪費較多的時間或是金錢。

他們卻是主張大數據的分析必須要跟計算機的云計算技術緊密連在一起，只有這樣，才能將大數據的價值變成資產性的價值，并將大數據處理真正變成一種現實。