本文讲稿速记和PPT由来自德克萨斯理工大学商业智能研究中心的林漳希老师和首届大数据利用大会·经济大数据分论坛承办方塔塔经济大数据联合实验室授权获得，大数据文摘（bigdatadigest）和数据派（datapi）联合发布。速记内容有删改。

　　谈谈如何重新认识大数据，接着我要分辨强调一下数据科学和数据工程，这是这个报告的要点，我想从一个具体的案例分析说起，最后一点谈谈如何重构大数据的价值。

　　我们对大数据的认识，如同一个人在成长过程中对人生的认识，可以用德国文学家歌德的著名短篇小说“少年维特之烦恼”来比喻。在2010年起的短短几年中经历了觉察、憧憬、定义、实践等过程，在读过少年轻春期的躁动之后，现在开端进入价值实现的时代。

 现在大数据的领域面临一个现实的大问题，我们开发了那么多技巧，有那么多好算法，囤积了那么多数据，那么我们怎么获得数据价值？我们如果能持续获取更多价值，那么数据的不断存储和囤积是有用的。但是即使你有了一笔数据，不等于你有了一切，因为数据是在不断变更的，你如果不生成新数据，那么老数据价值会慢慢减低。所以在目前大家认可的数据是有价值这个基础上，还要补充一点，就是一个动态增长的数据系统是获得数据更高价值的保证。

 如这张源于IBM的图所示，获取大数据价值核心是由中间五个公共利用部分来实现的：大数据摸索、安全和风险预警、数据仓库能力加强、运维和运营分析和360度全方位客户分析，这些可分享的功效可以利用在外面这一圈不同的领域中。在这里面，数据科学和数据工程起到重要作用，只用通过数据科学家和数据工程师的努力，不断增长的数据才干转化为源源不断财富。

　　今天，数据科学已经不再是新鲜的概念，我国一些大学已经有了数据科学研究院，如清华大学和天津大学，而在硅谷早已经有很多公司都成立了数据科学的部门。这是因为数据科学和已经广为利用的商务智能是一脉相承的，而商务智能已经发展了20年了。怎么把数据转化为信息，信息转化为知识，知识转化为见识，再把见识转化为决策是非常重要的。这个数据科学利用的流程实际上就是商务智能的流程。