可能认识得深刻些，对于最广大的普通公民来说，大数据概念可能还停留在词语的层面，是被动认知，而不是主动获取的。我在《数据之巅》中也提到，大数据的建设需要顶层设计，自上而下地进行。对政府官员来说，从认识层面就应该知道决策需要数据，管理需要数据，一切从数据出发。
《支点》：大数据的“大”如何理解？比较而言，和之前的数据挖掘与分析在商业中的应用有什么不同？
涂子沛：要知道，我们原来所说的数据大是指数据量大，是有很多很多数据，但大数据不只是“量”大，还包括多源数据、实时数据等。但最根本的，还是这种数据体现出来的大的价值。
多源数据是对同一个事情有多个源头的数据进行多个维度的描述。举个例子，北京师范大学有一位女孩，吃饭时用的钱很少，校方通过数据挖掘认为她有经济困难，但实际上这个女孩在减肥。所以，我们需要多个源头的数据互相印证，这样就不会出现类似美丽的误会。再如一个人的信用，交不交水电费、银行贷款有没有还，这些数据都来自不同部门，如果汇集起来，分析的对象就会更立体，更接近真相。
实时数据也很好理解，因为以前很多数据是滞后的，时效性不强，数据的效用就大打折扣。现在技术上有很好的手段，马上就能够把数据记录下来并拿出来用。从这个角度上看，大数据不仅是量大，而且还多源且实时。正因于此，大数据才有大的价值，才可以用以解决越来越多的问题。
变革商业和社会
从粗放型经济到集约型经济，再到精细型经济，数据的力量逐步彰显，它不仅升级了传统商业模式，同时也在助力更智慧的社会管理。在涂子沛看来，大数据不仅仅是技术现象，而且能够带来商业变革和社会变革。
《支点》：在您看来，何种机构有数据资产？政府和企业的数据资产分别可以用来做什么？
涂子沛：所有的机构，包括个人，都有数据，但很多数据是死的。所谓死的数据，例如纸张上的数据，没有电子化，就难以整合、挖掘和应用，利用价值不大。
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今天的电商，他们因身处互联网时代而占据天然优势，从商业活动的第一天起就开始数据累积，拥有大量的数据资产。以新媒体为例，他们的数据量是极大的，例如视频、图片、文档等，都累积了丰富的数据。
不过，我们在谈大数据的时候，一定不能过多强调“数据量”。比如，传统银行业、保险业的数据量都很大，只是他们普遍还没有把数据利用好。这里有很多原因，比如它们长期是高利润行业，并没有驱动力让他们意识到要把数据用好。
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