理解大数据，首先要搞清楚大数据技术、大数据资源和大数据产业的关系。这三个概念容易相互混淆，形象比喻，这三者的关系就如同石油钻探开采提炼技术、石油资源与石油产业一样既紧密联系又各有不同。

大数据技术是指采集获取汇聚处理数据的技术总称，包括数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等；而大数据资源是指数据本身，是从资源利用的角度出发的，主要关心数据从哪里来、如何确权、如何治理、如何共享、如何交易流通、如何分析利用等问题。大数据产业则利用大数据技术作用于大数据资源，解决产业化落地问题。对大多数读者而言，主要从资源利用视角即可。

1. 大数据是一种生产要素。在数字经济时代，数据如同农业经济时代和工业经济时代中的土地、劳动力、资本和石油一样成为关键生产要素。数据所蕴含的巨大创新价值，对于商业模式创新、产业数字化转型、经济高质量发展、治理能力现代化乃至重大科学发现都是必不可少的。

人们一般将数据比作新时代的“石油”，这并不是说数据与石油的要素特征是相同的，而是反映其对经济发展的重要作用是等同甚至远远超过石油的。

2. 大数据是一种洞察能力。大数据不仅仅只是一个大的数据集，它的实质是一种基于数据的洞察能力。

通过对高度关联的数据的分析中获取知识和价值，提升用数据说话、用数据管理、用数据创新、用数据决策的能力。例如李克强总理任职辽宁省委书记时期，通过耗电量、铁路货运量和贷款发放量三个指标分析当时辽宁省经济状况，就是一种基于数据的对宏观经济形势的洞察力。

3. 大数据是一种思维方式。随着大数据技术的深入应用，大数据专家学者提出了大数据思维。

概括而言，利用大数据分析问题时，可以不是随机样本，而是全体数据；重在分析趋势，因此不要求在细节上的精准性，更侧重反映复杂事物的混杂性；在分析结论上，不一味强调复杂的因果关系，而是重在揭示相关关系从而更加务实地解决问题。

4. 大数据是一个泛化概念。大数据日益由一个专业技术术语成为一个广泛传播的技术概念。

在社会传播中，社会大众并不强调大数据的技术特征和学术定义，大数据逐步被泛化理解为数据统计、舆情分析、可视化等一切与数据相关的工作甚至等同于信息化。从积极的一面看，大数据的泛化理解提升了社会大众对信息化工作的重视和认可程度；从消极的一面看，也出现大量“伪大数据”混淆视听，不利于大数据理性务实发展。

【本文来源于人民出版社出版的《信息化领域前沿热点技术通俗读本》】