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所以，除了被广泛提及的“3V”特性，我们还应该给“大数据”加上另一个属性：价值挖掘（value-added）。在高速产生和传递的海量、多样性的数据中挖掘价值，便是大数据时代带给我们的命题。
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不妨和读者朋友分享几个有趣的大数据应用案例。
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用大数据推荐消费经验
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网络商家现在都在做一件事情——根据用户现在浏览的商品向用户推荐曾经浏览过该商品的人又看过了什么，或是买这个商品的人他们也会购买其他什么商品，然后给你一份推荐清单，其中还包括你自己的浏览以及购物记录。这种推荐方式最早是亚马逊公司的创举，它根据用户的历史购买记录生成这些“推荐”。根据统计资料，这种推荐方式让亚马逊在一秒钟能够卖出79.2样商品。
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美国最大的在线影音出租服务网站NetFlix有非常先进的推荐功能。据NetFlix的统计，在它向用户推荐的每10部影片中，有7.5部以上会被使用者接受，认可率可谓非常之高。然而，更神奇的是，一般网站会让使用者看完某个片子，或者听完某首音乐后对其打分评价，NetFlix总能抢在用户之前做出预测，并且一般预测结果和使用者自己的评价不超过半颗星的差距——换句话说，NetFlix会越来越熟悉用户的胃口。当然，这些计算都是根据用户观影、听歌的喜好（包含对导演、明星的组合）来计算的，是NetFilx网站长期对用户的行为做大数据分析之后提炼出来的。
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用大数据导航
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在大城市，我们经常遇到塞车，看着导航预计抵达的时间一分一秒地推迟，却又不能要求导航仪转换道路的窘况。而今，欧洲的卫星导航公司已经把海量数据分析的概念导入路径规划的算法里面了，这意味着，导航软件可以替驾驶员预知5分钟后的交通状况。
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著名的地图导航厂商TomTom利用实时监测超过8 000万部匿名移动电话和100万台以上的卫星导航机在路面上的移动速度。通过道路交通信息系统，建构一个完整而且实时的交通数据库，再通过GPRS（通用分组无限网络技术）将实时的道路信息，例如某路段的现在平均速度、红绿灯交换频率、某路段在每星期不同日子的平均速度、道路施工状况以及事故状况的数据，以每两分钟一次的频率及时推播给卫星导航仪，或者装在苹果手机或是安卓手机上的导航应用程序，提供给驾驶人一条实时的优化路径。即便你身陷车阵当中，驾驶人也可以精准地知道可能延误的时间，根据统计资料，采用此服务的驾驶人平均可以节省15%的行车时间。
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用大数据改变管理
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一旦有效利用大数据，传统的商业模式和管理实践也会被颠覆。一般认为优秀的企业高管们大多信任自己的直觉，依靠“黄金般的直觉”做出商业决策和管理决策。然而，随着管理决策越来越受预测性分析和大数据的影响和控制，由直觉做决定的方式将会被彻底改变。麻省理工学院商学院教授埃里克·布伦乔尔森和他的同事一起进行了一项研究，发现决策依赖数据的公司的运营情况比不重视数据的公司要出色得多，这些公司的生产力比不使用数据进行决策的公司高出6%！
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我们再次把目光转回金融。事实上，我们的金融同业们也早已窥视到了大数据中的商机。对金融而言，以指数级膨胀的数据既是“甜蜜的负担”，又是“无价的宝藏”。
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一位企业家告诉我一件他亲身经历的事。前一段时间他集中收到某家银行发出的短信。这家银行通过短信频繁邀请他参加在香港举办的信用卡促销活动。这位企业家一度纳闷，因为他的生活场所和工作地点都在上海，也从未要求这家银行推送其他地区的促销信息。后来他突然意识到这家银行的后台系统可能对他的信用卡记录进行了识别。因为不久以前他用这家银行的卡办理过前往香港的机票，而且在香港期间，他和家人也一直在用这家银行的信用卡消费。在这家银行的后台系统里，他可能暂时被识别为一名旅居香港的商务人士，它自然“有目的地”向他推介香港的签约商家和优惠活动。
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另一家信用卡公司则在客户账单上动脑筋。他们发现，有的客户出于支付便捷考虑，会把这家银行的信用卡号绑定在他们的网购账户上。这家公司便在账单上做起文章，他们在寄给客户的账单上推销商品，并尽可能和客户感兴趣的商品越来越一致。事实上，这种“定制化”的账单也是发卡行对客户的消费行为进行的识别。发卡行在后台甄选出最符合客户购买倾向的商品种类进行推销。
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不难知道，在这一切的背后，是信用卡中心的营销专家和数据分析专家，借助先进的数据挖掘工具，对用户的行为模式进行了提炼和分析。而在信用卡生命周期管理中，基于海量数据的挖掘应用贯穿始终，而风险控制、用户营销恰是其最重要的两个方向。
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比如国内商业银行广泛采用的评分制发卡管理系统，其原型是1958年由美国的费埃哲公司（Fair Isaac）创立的。这是信用卡行业第一个评估申请人风险资质的信用记分卡系统，如今该公司创立的FICO评分机制（一种信用评分系统）已经成为业界的一个通行标准，几乎全球的信用卡发行商、信用供应商都会采用类似的评估机制。
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这种评分机制怎么运作的呢？说到底，它也是严格基于数据采集和识别来运转的。评估依据既包括申请人自己提交的申请信息和证明资料，也包括评估者通过其他渠道广泛获取的关于申请人的信息，比如，其他信用卡发行商提供的申请人交易信息和还款记录、政府和公共事业部门提供的申请人缴费记录、申请人真实资产情况、申请人的雇主口碑等。这种评估机制利用以前数据，帮助信用卡发行商以最小的成本做出了最好的决策，显著降低了坏账率。
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前文我们介绍过一些互联网公司运用数据分析开展P2P小额信贷平台服务和阿里小贷运用交易数据分析提供信用评估、据以发放贷款的相关案例。可以说，这仅仅只是金融业开发数据矿藏的最初级应用。
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大数据对证券行业亦是意义非凡。
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随着社交化成为人们生活与工作中必不可少的环节，如何让社交网站所产生的大量数据产生价值成为最近几年一些基金公司或者科学院校思考的问题。2011年，英国对冲基金德温特资本市场（Derwent Capital Markets）建立了规模为4 000万美金的对冲基金，该基金是首家基于社交网络的对冲基金，通过对推特的数据内容来感知市场情绪，从而进行投资。无独有偶，通过分析推特用户对股票的敏感度以及市场情绪也成为科学机构的研究对象。2012年年初，美国加州大学河滨分校公布了一项通过对推特消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。
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实际上，当前广大行业用户需要明确知道的一点就是，过去传统的数据仓库与当前的大数据处理最大的不同就是一个是往后看，另一个是往前看。这就好比数据仓库是坐在自己的车里，通过后视镜看后面的镜像，而不是你面前所面对的东西；而大数据分析更多是向前看，看我们即将面对什么样的问题，继而做出分析与预测。
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企业数据就是新时代还未开采的石油，具有非常高的价值。国外一些金融机构已经开始做一些前瞻性的研究，这种做法是非常值得学习和借鉴的。
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比如证券行业就是一个跟市场波动紧密联系的行业，大牛市和大熊市之间的区别同样能够反映在证券公司身上。好行情之时，证券公司往往迎来利润的高峰期；差行情之时，证券公司甚至可能需要面对亏本的局面。如此一来，其实云计算和大数据的应用模式是非常适合证券行业的。事实上，国内已经有一些券商开始着手对客户交易数据进行分析，并在其基础上预测市场人气。
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2012年，国泰君安证券的研究人员就在这方面做了一些很有趣的尝试。他们从在公司开户的海量个人投资者账户中，通过特定的条件甄选出接近20万户的样本进行跟踪，基于这些样本的投资交易记录研发了一个“个人投资者投资景气指数”（Individual Investment Index），我们又叫它“3I指数”。
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我们知道，投资者交易行为反映了许多特定的信息。比如，通过散户登录账户的活跃度、买卖股票的频率、银行资金转账的规模和频率等角度就可大致判断市场当前及下一阶段的大致人气，进而对股指走势形成具有一定参考价值的预测。如果投资者普遍预期当前市场向好发展，那么投资者就会有相对更加频繁的买卖行为和关注行为，模型计算出来的指数结果也就会向上运行了。
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和目前市场上的众多投资景气指数有所区别的是，“3I指数”全部采用经由交易系统记录的真实交易数据进行编制，通过平均账户活动率、平均账户持仓比例、追加资金比例、流出资金比例、浮盈率、实盈率等系列反映投资活跃程度和投资收益水平的指标，建立一个逐项加权汇总的量化模型，并统计样本库的整体投资景气度。从运行结果看，“3I指数”的实际走势和资本市场的走势取得了比较好的拟合效果，并表现出一定的领先性，逐步成为观察、预见中国资本市场个人投资者投资行为的一个有效的风向标和晴雨表。
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