大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。

　　数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;

　　数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;

　　数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其价值多地体现在对未知途径的数据模式和规律的探索。

　　数据服务强调从微观层面获取满足用户需求的信息，数据分析强调从宏观层面为用户提供数据洞察，进而提供决策支持，而数据探索则需要在宏观和微观两个层面进行自由切换。大数据蕴含大价值，数据服务、数据分析和数据探索是3个层次的数据价值发现方法。在很多应用下，这3类方法需要混合使用，才能好地发现大数据的价值。

　　大数据应用范围的广泛性，其实就意味着你机会的增多。根据国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。然而目前，我国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。也就是说，只要你抓住此机遇，就可成为未来大数据人才之一，也必将不是难题。

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