【独家原文翻译56页版】麦肯锡大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)
麦肯锡咨询：大数据在医疗行业(中英双语,译者E)
The role of big data in medicine November 2015
Technology is revolutionizing our understanding and treatment of disease, says the founding director of the Icahn Institute for Genomics and Multiscale Biology at New York’s Mount Sinai Health System.
Most companies make a conscious and deliberate decision to embrace digitization and the information revolution. Yet the role of big data in medicine seems almost to compel organizations to become involved. In this interview, Dr. Eric Schadt, the founding director of the Icahn Institute for Genomics and Multiscale Biology at New York’s Mount Sinai Health System, tells McKinsey’s Sastry Chilukuri how data-driven approaches to research can help patients, in what ways technology has the potential to transform medicine and the healthcare system, and how the Icahn Institute is building its talent base. An edited transcript of Schadt’s remarks follows.
大数据--下一个创新、竞争和生产力的前沿
同步跟踪国外工业和信息化最新动向
2012 年 6 月 18 日 第 25 期 总第 57 期 内部资料
大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿
【译者按】 为深入了解大数据技术特点，更好把握大数据应用的 发展趋势，继上期刊登美国总统办事机构今年 4 月公布的《美国联邦 政府大数据研发计划》之后，本期《赛迪译丛》特别刊载由世界著名 咨询机构麦肯锡公司于 2011 年 5 月发布的《大数据:下一个创新、竞 争和生产力的前沿》报告。作为从经济和商业维度诠释大数据发展潜 力的第一份专题研究成果，该报告系统阐述了大数据概念，详细列举 了大数据的核心技术，深入分析了大数据在不同行业的应用，明确提 出了政府和企业决策者应对大数据发展的策略。赛迪智库软件与信息 服务业研究所对这份专题报告进行了编译，希望能为我国政府相关部 门提供决策参考。
网 络与 不同的 地理 位 址或纬度/经度坐标。
置结合起来）。
统计技术经常用于判
断变量之间发生关系
的概率（“零假设”），
收集、组织和说明数 据的科学，包括设计
通过A/B测试判断哪种 类型的营销材料会最
以及潜在因果关系推 测变量之间的关系
调查和实验。
快增加收入。
（如统计学意义）。统 计学技术同样用于降
集成和分析多个来源
从网络采集的数据经
将来自社会媒体的数 据，经过自然语言处
迈克波特——创造共享价值(翻译版)
创造共享价值
作者:迈克尔•波特（Michael E. Porter）马克•克雷默（Mark R. Kramer）
译者：大连理工大学力迪市场营销研究所
观点摘要
问题的重要原因。普遍观点认为，公司的成就是以损害社会大众利益为代价的。
更糟糕的是，企业越是积极承担社会责任，人们越倾向将社会问题归咎于企业。企业的正当性已经下降到近年来史上最低水平。对企业信任的降低致使领导人制定政策以削弱其竞争优势和经济增长。企业陷入了一种恶性循环。
问题的一大部分在于企业本身，他们仍然囿于过去几十年前就已出现的过时的价值创造模式。企业狭隘地看待价值创造，汲汲追求泡沫中的最优短期财务绩效，却错失了最重要
户福利、自然资源的枯竭，或者他们所在社区的生产和销售的经济困境？怎么能认为简单地将企业活动转移到薪资更低的地区，就可以成为应对一个有竞争力的挑战的可持续的解决方案？政府和民间社会总试图宣称商业导致诸多社会劣势加剧了这一问题。在经济效益与社会进步间必须折衷取舍，这已在几十年的政策抉择中制度化了。
企业必须带头将商业和社会一起召回。从复杂的商业和思想领袖中可以得到认知，一种有前途的新兴模式的要素正在出现。然而我们仍然缺少指导这些努力的全局性框架，大多数企业仍然停留在“社会责任”的思维定势，在这一思维定势中，社会问题在企业外围而不是在核心。
解决方法在于共享价值原则，通过宣告其需求和挑战，使创造经济价值参与到为社会创造价值的方式中。企业必须重新将企业成功与社会进步连接起来。共享价值不同于社会责
任、慈善活动抑或可持续性发展，而是一种实现经济价值的新方式。它不在企业事务的边缘，而在其核心。我们相信共享价值将引起未来商业思想的主要变革。
大数据是研究人的技术
Total.390
June 2017（C
）
The Science Education Article Collects
总第390期2017年6月（下）
摘
要本研究的目的从另一个大数据产生来源角度指出
大数据是关于人的科学研究，同时溯源科学发展历史指出促进发展科学研究的动力就是研究和回答人类内心疑问，科学研究的进步更多体现在了人类生产生活条件不断提高和改善，但科学研究的实质始终是寻求苏格拉底在罗马广场上的疑问“我从哪里来，我去哪里”答案的过程，在寻找答案的科学研究过程中同时生产了大量数据，顺利引出数据的生产源是人、人类生产的数据只有两个种类的结论。根据人类两种数据的不同来源，提出了两类大数据的不同用途，最后强调指出两个种类的大数据研究的最终应用就是科学研究的初愿组装人类。本文的意义在于提供了一种全新的大数据理解和应用方向，旨在为大数据研究剥雾除霾，理清科学思路奠定理论基础，尽快实现人类mind 和body 的自由分离和组合。
关键词大数据数据分类医学大数据人工智能数据医学
Big Data is a Study about Human Beings //Xu Lishui,Yin Liang
Abstract The purpose of this study is to point out that the big data is a study about human beings.Through the study of scien-tific development history pointed out that the purpose of scientific research is to answer human's essential question.The improve-ment of human production and living conditions marks the progress of science.Socrates always asked himself "Where I
麦肯锡报告：中国的数字化转型
麦肯锡全球研究院
中国的数字化转型：互联网对生产力与增长的影响
2014年7
月
关于麦肯锡全球研究院
麦肯锡全球研究院（MGI）成立于1990年，是麦肯锡公司的商业和经济研究部门。麦肯锡全球研究院的使命是帮助企业、政府、社会领导人形成对全球经济发展的深入认识，提供他们在关键管理和政策问题方面进行决策的事实依据。
麦肯锡全球研究院融合经济学与管理学两门科学，结合经济学的分析工具与商业领袖的深入见解，通过“从微观到宏观”的方法，分析微观经济的产业趋势，以求对影响商业战略和公共政策的宏观经济因素有更多的了解。其深度研究报告目前涵盖了20多个国家、30多个产业，现阶段研究重心围绕着六大主题：生产力与经济增长、自然资源、劳动力市场、全球金融市场演进，科技与创新的经济效应，以及城市化。最新研究包括就业机会创造、资源生产力、未来城市、互联网效应和制造业的未来。
麦肯锡全球研究院由麦肯锡公司三位全球资深董事合伙人领军: Richard Dobbs、James Manyika和华强森。Michael Chui、Susan Lund和Jaana Remes则是麦肯锡全球研究院的全球董事合伙人。研究团队由麦肯锡全球研究院的全球董事合伙人及资深研究员组成，成员包括麦肯锡公司遍布全球的咨询顾问。团队汲取麦肯锡公司合伙人及专家的洞见，并邀请顶尖的经济学家，包括诺贝尔奖得主为研究顾问。
麦肯锡全球研究院的研究由麦肯锡公司合伙人提供资金，不受任何企业、政府部门和其他机构的委托。如欲了解麦肯锡全球研究院更多信息或下载报告，请访问/mgi。
联想集团技术创新【外文翻译】
外文翻译
原文
Lenovo Group Technology Innovation
Material Source: R&D Management34，4，2004
Author: Wei Xie and Steven White
Lenovo’s development experience suggests several hypotheses regarding the relationship among a new firm’s competitive strategy, learning an d capabilities on one hand, and its performance in a particular competitive and institutional environment on the other. First, the case clearly illustrates the evolutionary and path-dependent nature of capability development. Rather than being a constraint, however, Lenovo’s case shows that an initial set of resources and capabilities can support the development of additional complementary ones. In Lenovo’s case, the founders benefited in the early days from the spin-off’s external legitimacy based on its parent’s reputation. In addition, its personnel had technical expertise that could generate revenues from downstream activities – distribution, sales and service; these did not require scarce capital requirements. Changes in the institutional environment also allowed the founders to undertake such activities, although it also created constraints on its efforts for undertaking others (i.e., manufacturing). Given Lenovo’s initial resources and capabilities, however, it is doubtful whether it could have become a competitive PC manufacturer any earlier than it did.
(完整版)第12课市场竞争外刊经贸知识选读,每课重要知识点,串讲,课文翻译,文档.doc
第12 课市场竞争
Soft Drink Wars: the Next Battle
软饮料战：下一次战争
一、（ Excerpts ）（摘录）
The reformulation of Coke has given the feuding cola giants a chance to go at
each other again.
可口可乐的重新配方为长期不和的可乐巨头提供了一个新开战的机会。
But Coca-Cola and PepsiCo are spoiling for yet another f ight, and this time they ’ re picking on the little guys: non-cola makers like Seven-Up and Dr Pepper.
By Monci Jo Williams
但是可口可乐和百事可乐一心想进行另一场战斗，这一次它们选中了小企业：“七
喜”和“佩拍博士”。
In the U.S.soft drink industry, where 1% of the market is worth $ 300 million in retail
sales, Coca-Cola and PepsiCo don ’ t wage mere market share battles.They
holyfight wars .These days the fighting is on two fronts.One is on the vast plains of
麦肯锡的远见：中国数字化转型的未来与建议
麦肯锡的远见：中国数字化转型的未来与建议
麦肯锡的远见
麦肯锡在国内数字化转型大潮掀起前已经完成了预判，目前看起来，现实历历在目而且仍然对未来有借鉴意义，似乎她们的预判虽然证实了一部分，但更多的是以她们判定的逻辑在不断实现演进中，仍有丰富的借鉴意义....
智者善于洞见，我们不得不佩服麦肯锡对商业环境的专业预判力，同时有感国外的研究机构对世界的认识水平，这体现了在美国的商业环境的各类组织的商业洞见已经形成了切入肌肤的习惯和必备的思维特征，而不仅仅是一个作业。然而，你周围人是不是仍然困惑于以下问题：数字化转型为什么需要顶层设计？我们直接上一个中台系统不行吗？我做一个数字化项目不行吗？我升级我的数字化技术不行吗？为什么需要自上而下费劲进行宣导？我们这就开干不行吗？为什么需要企业架构？我用DDD/IPD/AGILE/各种OPS不香吗？为什么需要企业科技治理体系？我们部门有这个能力吗？为什么要开始局部采用低代码甚至零代码？我继续做集成自研不行
吗？为什么全部门采取IPD等产品管理方法解决不了用户体验问题？为什么云计算和大数据能力都有了还不知道如何数字化转型？为什么系统端口我对接了三年了架构还是不顺畅？....
企业如果暂时缺乏洞见能力，那么就要构建这种能力。要么从外部寻找智囊团支持，要么自己培养一个核心团队，具备战略、架构与治理的综合素养。
嗯，这就是我们的现状，对核心问题认识不清的前提下陷入具体任务执行，掉进了淤泥、无力思考远方。不构建洞见的土壤，哪里有全球领先？世界500强，美国半壁江山。言归正传，我们来复盘麦肯锡观点。
麦肯锡《中国的数字化转型：互联网对生产力与增长的影响》
麦肯锡全球研究院
2014年7月
Copyright © McKinsey & Company /mgi
@McKinsey_MGI
McKinseyGlobalInstitute
解读麦肯锡核心竞争力
全球只有一张损益表——解读麦肯锡核心竞争力
与那些世界著名的跨国公司相比，麦肯锡显然是低调的，既不作广告，也很少在媒体上主
动宣传自己；由于商业保密性原则，麦肯锡更不以客户名单为自己做宣传。
6月7日，麦肯锡公司董事长兼全球总裁顾磊杰(RAJAT K.GUPTA)先生来华访问。与
其他20多位跨国公司总裁一样，顾磊杰先生是清华大学经济管理学院院长顾问委员会委员，这次来华就是专程参加顾问会议的。
也许是因为麦肯锡的头衔，顾磊杰先生还在哈佛大学、芝加哥大学、西北大学
Kellogg管理学院、沃顿商学院、MIT斯隆管理学院等世界知名学府担任监事、董事或顾
问委员会委员一类的职务。作为一位印裔美国人，顾磊杰还担任印度商学院董事会主席和
印度基金会主席的职务。
作为一家私人合伙制的咨询公司，麦肯锡培养一位董事合伙人需要大约7-8年的时间，顾磊杰先生于1973年加入麦肯锡，1980年升任董事，1981年起担任麦肯锡北欧分公司总经理。
在麦肯锡这样一个高手云集的地方，一个“人人都具有领导才能”的地方，什么样的人才能成为他们的领导呢？而顾磊杰自1994年开始，却连续三次当选麦肯锡董事长兼全球总裁。
与那些运用“注意力经济”原理吸引公众注意的全球大公司相比，麦肯锡还有其颇为“神秘”的一面。除了上述的“低调”，还有就是为外界广为赞赏又鲜为人知的麦肯锡的核心竞争力。
北京大学光华管理学院张维迎教授在分析企业的核心竞争力时认为，企业最重要的竞争力是看这个企业在多大程度上积累了互补性知识。张认为，麦肯锡的某一个咨询顾问可能不是最优秀的，但这个团队组合起来就是世界最强的，麦肯锡的竞争力在于他的全球一体化，在于他建的全球资源共享，这是别人偷不去、买不来、拆不开、带不走的东西。
麦肯锡报告：中国的数字化转型
麦肯锡全球研究院
中国的数字化转型：互联网对生产力与增长的影响
2014年7
月
关于麦肯锡全球研究院
麦肯锡全球研究院（MGI）成立于1990年，是麦肯锡公司的商业和经济研究部门。麦肯锡全球研究院的使命是帮助企业、政府、社会领导人形成对全球经济发展的深入认识，提供他们在关键管理和政策问题方面进行决策的事实依据。
麦肯锡全球研究院融合经济学与管理学两门科学，结合经济学的分析工具与商业领袖的深入见解，通过“从微观到宏观”的方法，分析微观经济的产业趋势，以求对影响商业战略和公共政策的宏观经济因素有更多的了解。其深度研究报告目前涵盖了20多个国家、30多个产业，现阶段研究重心围绕着六大主题：生产力与经济增长、自然资源、劳动力市场、全球金融市场演进，科技与创新的经济效应，以及城市化。最新研究包括就业机会创造、资源生产力、未来城市、互联网效应和制造业的未来。
麦肯锡全球研究院由麦肯锡公司三位全球资深董事合伙人领军: Richard Dobbs、James Manyika和华强森。Michael Chui、Susan Lund和Jaana Remes则是麦肯锡全球研究院的全球董事合伙人。研究团队由麦肯锡全球研究院的全球董事合伙人及资深研究员组成，成员包括麦肯锡公司遍布全球的咨询顾问。团队汲取麦肯锡公司合伙人及专家的洞见，并邀请顶尖的经济学家，包括诺贝尔奖得主为研究顾问。
麦肯锡全球研究院的研究由麦肯锡公司合伙人提供资金，不受任何企业、政府部门和其他机构的委托。如欲了解麦肯锡全球研究院更多信息或下载报告，请访问/mgi。
【独家原文翻译56页版】麦肯锡大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿(原文翻译)
大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿（原文翻译）麦肯锡在2011年5月发布了一个关于大数据方面的报告：《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》，虽然是6年前的报告，但是今天读来，还是非常用指导意义。
报告分为两个版本，一个是概要版20页，一个是完整版156页。
正好最近看了一遍概要版，觉得收益甚大。所以试着翻译一下，仅供参考。
标题：Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity
译文：大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿
第二页是关于MGI（麦肯锡全球研究院）的介绍，就不翻译了。
略。
Data have become a torrent flowing into every area of the global economy. 1 Companies churn out a burgeoning volume of transactional data, capturing trillions of bytes of information about their customers, suppliers, and operations. millions of networked sensors are being embedded in the physical world in devices such as mobile phones, smart energy meters, automobiles, and industrial machines that sense, create, and communicate data in the age of the Internet of Things. 2 Indeed, as companies and organizations go about their business and interact with individuals, they are generating a tremendous amount of digital
大数据下一个创新、竞争和生产力的前沿
大数据下一个创新、竞争和生产力的前沿大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿
2013-08-02 04:45 [编辑]：朱娟[作者]：天云大数据
近年来，全球著名咨询公司麦肯锡陆续发布了多份有关“大数据”的研究报告，其中一份名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”一文认为只要给予适当的政策支持,“大数据”将促进生产力增长并推动创新。这里我们将介绍部分重要内容。
该研究报告指出，分析“大数据”将成为竞争的关键。如果再辅以正确的政策与有利条件，“大数据”将引发新一轮的生产力增长与创新。
麦肯锡研究了“大数据”中尚未开发的巨大价值。例如，充分利用“大数据”的零售商将能够使营业利润率提高60%以上。“大数据”在公共领域也有极大潜力可以挖掘。如果美国医疗保健行业有效利用“大数据”，就能把成本降低8%左右，从而每年创造出3000多亿美元的产值。在欧洲发达国家，如果政府利用“大数据”提高运作效率，那么将节省至少1000亿欧元(约1490亿美元)的成本。而利用个人位置数据(personal location data) 提供的服务将可以创造6000亿美
元的消费者剩余(consumer surplus)。
数据应用是ICT 带来的一项长期性影响，然而当前“大数据”所产生的影响的规模与范围正处于转折点。企业产生的信息量在不断增长，再加上多媒体、社会化媒体和物联网的兴起，在可预见的未来，数据量将呈指数型增长。目前“大数据”对各个经济领域都产生了影响。“大数据”将创造新的增长机会，以及促进新型公司的诞生。这些公司将获取并处理大量有关产品与服务、买家与供货商、消费者喜好与意图的信息。
外刊原文
Free exchange
Wearied science
New ideas are getting harder to find—for now
自由交流
科学进步乏力
新想法日益难觅——至少目前如此
WERE there far fewer undiscovered ideas out there than in our more primitive past, how would people know? This is not an idle question; decoding the mysteries of nature, from atmospheric pressure to electricity to DNA, allowed people to bend the natural world to their will, and to grow richer in the process. A dwindling stock of discoverable insights would mean correspondingly less scope for progress in the future—a dismal prospect. And some signs suggest that the well of our imagination has run dry. Though ever more researchers are digging for insights, according to new research, the flow of new ideas is flagging. But that uncovering new ideas is a struggle does not mean that humanity is near the limits of its understanding.
企业核心竞争力与多元化经营问题研究外文文献翻译资料
企业核心竞争力与多元化经营问题研究外
文文献翻译资料
has XXX market。It is a logical n of business practices that can result in both resource sharing and economic benefits。as well as declining management efficiency and decreased market share。As such。it is XXX manage the n een their core XXX.
2 XXX industry or market。It is the XXX。in the face of increasing market XXX。it is XXX.
3 When pursuing n。XXX how they can be leveraged to enter new markets or industries。This requires a deep understanding of the target market and the XXX。XXX in research and development。marketing。XXX.
4 At the same time。XXX can lead to a loss of focus and decreased efficiency。which can XXX。As such。it is XXX to strike a balance een core XXX。XXX.
好战略与坏战略(麦肯锡新文章推荐)
好战略与坏战略（麦肯锡新文章推荐）
坏战略的危险
加州大学洛杉矶分校管理学教授Richard Rumelt认为，坏战略大量存在。能够发现坏战略的高管，将有更多的机会去制定好战略。
2011年7月• Richard Rumelt
Horatio Nelson 面临着挑战。这位英国海军上将统率的舰队在特拉法加（Trafalgar）地区，面临着舰只数量多于自己的法国和西班牙联合舰队，拿破仑命令这支联合舰队破坏英国的商业贸易，并为跨越海峡入侵做好准备。1805 年，当时普遍采用的策略是两支敌对的舰队排成一行，从船舷侧面相互射击。但是，Nelson 在战略方面拥有不凡的见识，他知道该如何应对寡不敌众的局面。他把英国舰队分为两列冲向法- 西联合舰队，从垂直方向打击排成一行的对手。冲在前面的英国舰只面临着很大的风险，但是，Nelson 却判断，缺乏训练的法-西炮手难以适应当时大海上汹涌的波涛，而对方舰队自身存在的缺点，使其在混战中无法与经验更加丰富的英国船长和炮手相抗衡。事实证明，他是对的：法- 西联合舰队损失了2 2 艘舰船，占其舰队船只总数的2/3，而英国舰队的船只无一损失。1
Nelson 的胜利是运用好战略制胜的经典样板，人们事后回顾起来，总觉得它看上去简单且显而易见。不过，它并非通过某些战略管理工具、矩阵、三角形或者填空式图表得出的。事实上，是一位才能卓著的领导人在某种情况下发现了一个或者两个关键问题——能够实现事半功倍之效果的中心问题——然后集中精力以及人力和资源去解决它们。好战略并不仅仅限于敦促我们朝着某个目标或愿景前进，它诚实地承认我们面临的难题，并提供解决这些问题的方法。
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大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿（原文翻译）麦肯锡在2011年5月发布了一个关于大数据方面的报告：《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》，虽然是6年前的报告，但是今天读来，还是非常用指导意义。
报告分为两个版本，一个是概要版20页，一个是完整版156页。
正好最近看了一遍概要版，觉得收益甚大。所以试着翻译一下，仅供参考。
标题：Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity
译文：大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿
第二页是关于MGI（麦肯锡全球研究院）的介绍，就不翻译了。
略。
Data have become a torrent flowing into every area of the global economy. 1 Companies churn out a burgeoning volume of transactional data, capturing trillions of bytes of information about their customers, suppliers, and operations. millions of networked sensors are being embedded in the physical world in devices such as mobile phones, smart energy meters, automobiles, and industrial machines that sense, create, and communicate data in the age of the Internet of Things. 2 Indeed, as companies and organizations go about their business and interact with individuals, they are generating a tremendous amount of digital
“exhaust data,”i.e., data that are created as a by-product of other activities. Social media sites, smartphones, and other consumer devices including PCs and laptops have allowed billions of individuals around the world to contribute to the amount of big data available. And the growing volume of multimedia content has played a major role in the exponential growth in the amount of big data (see Box 1, “What do we mean by ‘big data’?”). Each second of high-definition video, for example, generates more than 2,000 times as many bytes as required to store a single page of text. In a digitized world, consumers going about their day—communicating, browsing, buying, sharing, searching—create their own enormous trails of data.
译文：数据已成为流入全球经济各个领域的激流。公司制造了数量庞大的交易数据，捕获了数万亿字节的有关其客户、供应商和公司运营的信息。数百万的网络传感器被嵌入在诸如移动电话、智能电表、汽车和工业机器等实体设备中，它们在物联网时代感知、创建和传送着数据。事实上，随着公司和组织开展他们的业务并与个人进行互动，他们正在产生大量的“排放数据”，即作为其他活动的副产品而产生的数据。社交媒体、智能手机和其他消费设备，包括PC和笔记本电脑，使世界上数十亿的个人能够贡献大量数据。而且越来越多的多媒体内容在大数据的指数增长中发挥了重要作用（见插文1，“大数据”是什么？）。例如，每秒的高清视频生成的字节数量是存储单页文本所需的2000倍。在数字世界中，消费者每天都在进行通信、浏览、购买、共享和搜索——创建自己巨大的数据流。
Box 1. What do we mean by "big data"?
“Big data”refers to datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. This definition is intentionally subjective and incorporates a moving definition of how big a dataset needs to be in order to be considered big data—i.e., we don’t define big data in terms of being larger than a certain number of terabytes (thousands of gigabytes). We assume that, as technology advances over time, the size of datasets that qualify as big data will also increase. Also note that the definition can vary by sector, depending on what kinds of software tools are commonly available and what sizes of datasets are common in a particular industry. With those caveats, big data in many sectors today will range from a few dozen terabytes to multiple petabytes (thousands of terabytes).
译文：插文1.“大数据”是什么？
“大数据”是指数据量级超过传统数据库软件工具捕获、存储、管理和分析能力的数据集。这个定义是主观的，并且包含了一个数据集量级的动态定义（超过这个大小才会被认为是大数据）——也就是说，我们没有定义一个确定的值（比如多少TB）。我们认为随着技术的进步，被认定为“大数据”的数据集的大小数量级也将增加。还要注意，这个数据集大小的定义会因行业而异，它取决于这些行业中普遍使用的软件工具不同以及通常的数据集的大小。基于这些认知，今天许多行业的大数据的数据集大小范围将从几十TB到几PB（几千TB）。