最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：***，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。***这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
哪些传统企业最需要大数据服务呢？抛砖引玉，先举几个例子：1) 对大量消费者提供产品或服务的企业（精准营销）；2) 做小而美模式的中长尾企业（服务转型）；3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业（生死存亡）。
对于企业的大数据，还有一种预测：随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。这里尤其有两个明显的现象：1) 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟；2) 能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。
正是基于对企业大数据优势的预测，这里就不得不提到提供舆情大数据应用服务的代表性企业蚁坊软件，它正是这样一家能提供包括数据供应、数据整合加工、数据应用等多环节服务的公司，它专业从事互联网大数据分析，是大数据的“拾荒者”和“淘金者”，拥有自主品牌的大数据处理平台：蚂蚁工厂（Antfact ），并专注于大数据信息挖掘的价值传递。蚁坊软件为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。
蚁坊软件还与国防科技大学、北京邮电大学、中科院软件所等科研院所建立了紧密的“产学研”合作，正是基于这种强大的技术背景，蚁坊软件必将利用其海量数据处理技术的优势，为需要舆情应用服务的政企单位保教护航。
