第一是数据量要大，真的数据量要大的时候，可能去使用这样的相关技术才有价值。如果说每天只产生100套200套数据，那么用Excel可能就更快，所以数据量大是大数据的第一个关键。

第二是存储能力，当数据量大的时候，这个数据如何去存储，如果能快速提取出来很重要，这个是比较技术化的。

第三是算法和模型，所有的大数据并不是一个简单的搜索，算法和模型是非常非常重要的。

第四是计算能力，就是数据是否能实时得到结果。如果计算的数据是上个月的结果，那可能参考意义就会比较低，但如果你能实时的得到各种各样的分析，那可能就会比较有价值。就像我们前面说的，如果你是上个月，在淘宝买了很多玉米，那这个月的时候系统才给你推荐玉米，可能这个就不是你想要的东西。

简单来讲，做这么多事情，其实它要达到的一个目的，就是从很庞杂的大量数据背后，能够挖掘和分析出用户的习惯，他们的行为，还有他们的喜好，能够自动的找出更符合用户口味的产品和服务，然后结合他的需求去调整这个推荐的产品，去调整推荐的候选人。总的来讲，现在的大数据主要的应用目的就是提高效率，然后优化资源配置。