有一種觀點認為大數據脫胎于互聯網。數據洪流、數據類型、速率等構成大數據特征的基本要素，看上去也與互聯網基因相吻合。
在無序中建立有序，從海量數據中挖掘價值是大數據應用的重要目標。大數據產業令人感到興奮的一個重要原因是這樣的過程幾乎涉及各行各業，從企業內部到提供IT產品和服務的產業界巨頭、從初創企業到社會化平臺，無所不包。
事實上，在電子商務、在線廣告等行業，現有的業務模型已經廣泛依賴于對數據的處理。可以說，大數據的應用將在很大程度上決定其未來的業務模式和發展方向。而大數據對于傳統行業的意義也是不言自明的，存在于企業內部的數據資產亟待通過行之有效的方法論建立秩序，進而實現價值。
在圍繞“大數據”這個詞所建立的各色概念頻頻出現的今天，一種“殺死大數據”的觀點也鮮明地表達了其立場：大數據是要為我們解決實際問題的，我們更應該討論貼近使用的問題。人們看待“大數據”的態度顯然正在從狂熱走向冷靜。
實際上，在“大數據”這個詞發明之前，像IBM、亞馬遜、Google、大型零售商、金融業巨頭等大型企業就已經開始在分析大量數據上下功夫了。在社會經濟領域中涉及人們生活的各個方面，大數據分析的魔力正在顯現。《中國計算機報》官方微博結合中央一號文的精神分析指出，農業現代化蘊藏著大量的IT機會，大數據或將通過構建以健康生活為主題的興趣圖譜、培育區域特色農產品為載體的地理位置圖譜等途徑釋放創新動力。
由于大數據背后的動因、參與主體、方法論的多樣性，其秩序的建立也必然是一個循序漸進的過程，無法一蹴而就。這種秩序既涉及方法論和數據模型等技術層面的東西，也涉及商業模式和產業形態這樣的上層建筑。無論是對行業應用的縱深還是通用技術的研究，無論是對初創公司還是產業巨頭，抑或是企業內部的研發項目，大數據的招數并無定式。
在美國著名科技網站Venturebeat盤點的“大數據”界特征鮮明的10家初創企業所研究的課題，既包含社交化數據反饋、數據可視化這樣的通用模型，也包含面向企業級的Hadoop應用、商業智能這樣的方法論，還包含面向電商、零售商市場營銷應用這樣的行業縱深。但在看似無序的發展狀態下，IT巨頭們圍繞大數據產業鏈進行的收購卻日漸增多，這或許就是產業秩序建立的開始。
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