梅耶森博士在演講中表示，現在是數據的新時代，現在可以收集和分析大量數據，我們把它稱為“大數據”時代。當你有了足夠的數據，不是對危機進行反應，事實上你可以變得更加主動，你可以改變你的未來，而且能夠知道未來是什么樣。

這是個很誘人的話題。早在原始社會時期，能比常人早知道天氣變化規律，用于指導生產勞作，就有可能成為部落巫師甚至是首領。而巫師未必真具有法力，或許只是比常人掌握了更高層次的知識而已，同時利用了這種信息判斷能力的不對稱。之后算命這個行當經久不息，也大致繼承于此。而當代社會熱衷的分析預測，不過也是巫師算命的行當罷了。可以說，任何成功的預測，都是基于對大量有效信息的掌握和準確分析。

基于“大數據”的智慧產業的重要意義在于，可以更準確地把握市場需求和預測社會群體行為，在此基礎上優化各個產業企業環節的生產效率，并以此提升整個社會的生產力。

科普下大數據的定義：無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。常常把這些數據與采集它們的工具、平臺、分析系統一起被稱為大數據。現代社會發展節奏加快，各種競爭日趨激烈，企業、政府與個人均需數據的助力。對企業來說，全球供應過剩環境下，營銷拓展、成本管理的競爭都在加劇，產品復雜度的提高使研發難度與成本都在加大，跨地域發展與產業鏈延伸對企業管理提出了更高要求。大數據可支持企業量化研發、知識庫管理、智能設備研發、精細生產、供應鏈管理、提高管理效率、精準營銷、優化定價、商業決策制定參考等多種方式保持競爭力。根據IDC或《經濟學家》的預測來測算，到2020年，大數據的支出都將達到2000億美元以上。

“大數據”產業鏈有很多環節，未來都可能面臨較大的發展機遇。

首先，信息數據產生將會是第一個環節。信息的產生很好理解，比如，現在公眾每天使用的互聯網和無限通訊，即時通訊、微博、手機電話、短信、彩信甚至是每一個互聯網點擊（通過點擊習慣可以分析經常瀏覽某類網站，喜歡某類商品，以及上網時間等使用習慣），都是數據的產生。現在數據產生最多的領域是物聯網，根據IBM的分析，上網人數和手機人數在過去最多是2-5倍的增長，而物聯網上連接設備的數量在過去5年增加了2000倍。上述領域擁有大量的數據，企業可以依靠這些數據，或進行分析自我提升效率，或出售這些數據（當然，前提是不涉及個人私密信息的數據）給專業分析機構。