大資料顧名思義就是海量的資料堆在一起，就現成了大資料，大資料分實時時間和歷史資料，大資料又分it資料，ot資料，影片時間，影象資料，時空資料等多型別資料，大資料的目的就是實現更智慧，更智慧。大資料不去挖掘分析就是一堆無用的資料，所以就必須各種行業應用專家去建模，去分析挖掘。因此在大資料面前，行業專家最吃香，碼農一抓一大把，模型專家有幾個。對於企業大資料分析挖掘可以為企業提高效率，提高品質，降低成本等等若干優點，越是規模大的企業，大資料探勘價值越大，給你舉2個例子，一個就是九江某石化公司，沒有進行大資料探勘最佳化前年年虧損，挖掘最佳化後，他的效率提高了，他的品質提供了，現在每年盈利20多個億，在石化行業，產品分多個品質，提高几個百分點就是另外一個品質，價格差異很大，這些企業產量相當驚人，上升1個百分點都很厲害。再舉個例子，滴滴最佳化分配問題，因為他們一段時間內產生資料量太大，沒有最佳化前，為了解決實時性問題，用了幾百萬硬體堆疊，用硬體解決效能問題，最佳化後，一臺筆記本解決，所以學好數學還是很關鍵的。