在新基础设施规划的未来，大数据技术将开始被广泛应用，大数据也将重塑整个行业的结构。要理解大数据，首先要了解大数据的五大特征。

  一、数据量庞大。

  能力只是界定大数据定义的一个关键因素，而大数据定义至少有三个重要因素。为进行管理和深入分析数据，容量服务器数据恢复、多种不同的数据和文件类型。数据本身就是一个聚合的概念。必须明确的是，并非海量数据是大数据，传统信息系统产生的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分。目前，从大数据数据源的角度来看，主要集中在互联网、物联网、传统信息系统三个方面。目前，物联网数据所占比重较大。

  二、数据分析的类型多种多样。

  这一多样性还将数据划分为结构化和非结构化两类。与过去容易存储的、以文本为主的结构化数据相比，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据处理能力的要求也越来越高。

  三、数据密度值。

  尽管数据量巨大，但低密度的数据价值是大数据的第二个重要特征。常规数据基本上是结构化数据，每一个字段都很有用，并且密度很高。在大数据时代，越来越多的数据是半结构化和非结构化的，比如网站访问日志，里面的大量内容都是没有价值的，真正有价值的比较少，虽然数据量比以前大N倍，但是价值密度却大大降低了。

  假如存在大量结构化数据，需要大数据技术来处理，当然也可以称之为大数据，但是价值密度并不低。例如，银联、VISA等清算机构拥有大量的交易数据，不仅数据量巨大，而且价值巨大。

  四、快速数据处理。

  一般情况下，传统信息系统的数据增量是可预测或可控制的，但在大数据时代，数据增长速度远远超过了传统数据，处理能力也超过了自身的极限。资料成长是一个相对的概念。工业因特网带来的数据增长可能比消费因特网更客观，因此，工业因特网时代将进一步打开大数据的价值空间。

  五、数据可靠。

  这意味着所有数据在其生命周期内都是完整、一致和精确的。确保数据的完整性意味着收集、记录、报告和保存数据和信息，这些数据和信息以准确、真实和完全代表实际发生的方式进行。大数据时代的一个重要副作用就是很难区分真假数据，这也是目前大数据技术需要重点解决的问题之一。根据目前大型Internet平台所采用的方法，这通常是技术与管理的结合。

  在过去的几年里，大数据已成为大多数行业的游戏规则，这一点得到了行业领导者、学者和其他著名利益相关者的认同，而随着它在我们日常生活中的不断渗透，围绕它的炒作正逐渐转向实际使用的真实价值。自然，海量数据的出现，也让商务智能BI逐渐火上浇油。国产BI软件在企业中也逐渐成为不可忽视的存在。比如Smartbi，在国产BI里面目前可以说是口碑最好的。所涉领域也特别广泛。该网站功能也十分完善，报表、填报、BI一应俱全。将来也不能小看。