到@@底多大@@才是@@@@“大@@数据@@@@”？“大@@数据@@@@之@@‘大@@’并不在@@于其表面的@@‘大@@容量@@’，而在@@于其潜在@@的@@‘大@@价值@@’。”《大@@数据@@@@：正在@@到@@来的数据@@革命@@》一书的作者@@、知名信息管理专家涂子沛@@在@@第十届国家信息化专家论坛上指出@@，数据@@的价值在@@于计算@@，未来将兴起一个全计算型的社会@@，特别是@@以物联网为核心的机器计算和社会计算@@，开放数据@@的目的是@@鼓励创新@@、推动网络经济的发展@@、促进中国经济向精细化转型@@。
从全球数据@@技术投入的资金分布来看@@，传统的小@@数据@@仍然占据绝对的重头@@。据国际数据@@集团@@(IDG)统计@@，2012年@@，全球对小@@数据@@分析工具的投资为@@349亿美元@@，而对大@@数据@@@@分析工具@@Hadoop的投资仅为@@1.3亿美元@@，不及前者的@@1%。IDG的结论是@@@@，传统的小@@数据@@软件满足了企业和组织@@95%的需求@@。涂子沛@@认为@@，目前行业发展的最新态势@@，是@@“大@@”、“小@@”数据@@分析工具趋于一体化并在@@向@@“云@@”迁徙@@。
未来的计算机会越来越小@@@@，会无处不在@@@@，跟日常环境联系到@@一起@@。涂子沛@@指出@@，我们的智能手机@@就是@@一台计算机@@，有传感器也有摄像头@@，它可以收集数据@@@@，反馈数据@@@@。美国气象局用来做气象检测的传感器是@@随着汽车不停行进的@@，从纽约到@@波士顿@@，每@@10秒钟收集一次@@数据@@@@，一天收集十几万次@@数据@@@@，实时传输到@@数据@@中心@@。在@@1989年@@，就已经出现了数据@@挖掘@@。摩尔定律解决了一个问题@@，就是@@无论有多少信息@@，我们都可以以很低的成本保存下来@@。普适计算解决的问题是@@使得人类收集信息的能力越来越强@@，感应器@@、手机@@、无线网络@@、望远镜@@、仿真计算都在@@产生数据@@@@，就是@@说保存数据@@的能力很强@@，收集数据@@的能力很强@@，到@@1989年@@数据@@挖掘出现之后@@，人类分析数据@@的能力也空前增强@@。
涂子沛@@指出@@，通过开放数据@@@@，大@@数据@@@@还可以成为启动透明政府的利器@@。这对当下的中国@@，现实意义毋庸讳言@@。数据@@增值的关键在@@于整合@@，但自由整合的前提是@@数据@@的开放@@。开放数据@@是@@指将原始的数据@@及其相关元数据@@以可以下载的电子格式放在@@互联网上@@，让其他方自由使用@@。开放数据@@和公开数据@@是@@两个不同的概念@@，公开是@@信息层面的@@，是@@一条一条的@@；开放是@@数据@@库层面的@@，是@@一片一片的@@。开放也不一定代表免费@@，企业的数据@@@@，可以以收费的形式开放@@。开放也是@@有层次@@的@@，可以对某个群体@@、某个组织@@，也可以对整个社会开放@@。在@@大@@数据@@@@的时代@@，开放数据@@的意义@@，不仅仅是@@满足公民的知情权@@，更在@@于让大@@数据@@@@时代最重要的生产资料数据@@自由地流动起来@@，以催生创新@@，推动知识经济和网络经济的发展@@，促进中国的经济增长由粗放型向精细型转型升级@@。
