在下一代的革命中，無論是工業4.0（國內叫中國制造2025）還是物聯網（甚至是一個全新的協議與標準），隨著數據科學與云計算能力（甚至是基于區塊鏈的分布式計算技術）的發展，唯獨數據是所有系統的核心。

萬物互聯、萬物數據化之后，基于數據的個性化、智能化將是一次全新的革命，將超越100多年前開始的自動化生產線的工業3.0，給人類社會整體的生產力提升帶來一次根本性的突破，實現從0到1的巨大變化。正是在這個意義上，這是一場商業模式的范式革命。商業的未來、知識的未來、文明的未來，本質上就是人的未來。而基于數據智能的智能商業，就是未來的起點。大數據的第一要務就是需要有數據。

關于數據來源，普遍認為互聯網及物聯網是產生并承載大數據的基地?；ヂ摼W公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自的核心業務領域，積累并持續產生海量數據。能夠上網的智能手機和平板電腦越來越普遍，這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據（如搜索產品的記錄事件）到個人信息資料或狀態報告事件（如地點變更，即報告一個新的地理編碼）。非結構數據廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流中。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉，還包括電子商務購物數據、交易行為數據、Web服務器記錄的網頁點擊流數據日志。

物聯網設備每時每刻都在采集數據，設備數量和數據量都在與日俱增，包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網絡中的其他節點通信，還可以自動向中央服務器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和傳感器數據是來自物聯網（IoT）所產生的主要例子。

這兩類數據資源作為大數據金礦，正在不斷產生各類應用。比如，來自物聯網的數據可以用于構建分析模型，實現連續監測（如當傳感器值表示有問題時進行識別）和預測（如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備）。國外出現了這類數據資源應用的不少經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，如房地產交易、大宗商品價格、特定群體消費信息等。從嚴格意義上說，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，也是當前在國內比較常見的應用資源。

在國內還有一類是政府部門掌握的數據資源，普遍認為質量好、價值高，但開放程度差。許多官方統計數據通過灰色渠道流通出來，經過加工成為各種數據產品?！洞髷祿V要》把公共數據互聯開放共享作為努力方向，認為大數據技術可以實現這個目標。實際上，長期以來，政府部門間的信息數據相互封閉割裂是治理問題而不是技術問題。面向社會的公共數據開放愿望雖十分美好，但恐怕一段時間內可望而不可即。

對于某一個行業的大數據場景，一是要看這個應用場景是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患；二是要看這個應用場景的數據資源質量如何，是“富礦”還是“貧礦”，能否保障這個應用場景的實效。對于來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要借助其他資源渠道；對于從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容；對于從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪里來是分析大數據應用的起點，如果一個應用沒有可靠的數據來源，再好、再高超的數據分析技術都是無本之木。我們經?？吹?，許多應用并沒有可靠的數據來源，或者數據來源不具備可持續性，只是借助大數據風口套取資金。這是很可悲的。