大数据与数据挖掘的基本概念，它们之间的内在联系是什么？
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大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ...
当“大数据”铺天盖地般向我们涌来，人们往往期冀能够对大数据能够有更进一步的了解，“数据挖掘”因此成为我们理解大数据概念绕不过去的“坎”。通过将大数据与数据挖掘进行对比分析，将有助于人们了解大数据的来龙去脉和未来真实走向。
1. 数据挖掘，顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，即从大量的、不完全的、有噪声的、随机的、模糊的数据中，提取隐含其中的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。数据挖掘是一个在海量数据中利用各种分析工具发现模型与数据间关系的过程，它可以帮助决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现被隐藏的、被忽略的因素，因而被认为是在这个数据爆炸时代解决信息贫乏问题的一种有效方法。数据挖掘作为一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、统计学、机器学习等多领域的理论与技术。数据库、人工智能与数理统计为数据挖掘的研究提供了三大技术支持。
大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性，Velocity可以理解为更快地满足实时性需求；Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联；Value最重要，它是大数据的最终意义：挖掘数据存在的价值。
2.相互联系
大数据是数据挖掘的概念再升级。相比于兴起只有2～3年的大数据概念，已有20多年发展的数据挖掘可称得上大数据的开山鼻祖。因为大数据和数据挖掘的本质是相同的――对数据进行挖掘分析，以发现有价值的信息。而且大数据的兴起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术基础之上发展起来的，而人工智能、机器学习又是在为数据挖掘服务。从表面上看，大数据与数据挖掘的显著区别在于“大”上。然而深入分析就会发现：一方面，数据挖掘的对象不仅可以用于少量的数据，而且同样适用于海量数据，只是由于挖掘方法和技术工具的不断升级换代，换了个新的名称而已；另一方面，大数据的本质不在于“大”，而是以崭新的思维和技术去分析海量数据，揭示其中隐藏的人类行为等模式，由此创造新产品和服务，或是预测未来趋势。所以大数据和数据挖掘的概念在一定时期还会并存，因应于使用的时机、场合或使用人的习惯，真正的关键点是如何体现出数据的价值。
大数据是数据挖掘产业化的表现。数据的价值在于信息，而技术的价值在于利润，数据挖掘可以看作是专业技术领域的专业名词，到了商业领域就需要进一步的包装与升级。只有这样，一系列的开放式平台、技术解决方案才能迅速“火”起来。显而易见，这种商业的运作模式已经非常成熟和成功。目前，大数据已被视为创新和生产力提升的下一个前沿，正成为国家竞争力的要素之一，在世界范围内日益受到重视，多国政府加大了对大数据发展的扶持力度，甚至上升到国家战略的高度。
当前，数据挖掘在专业领域的地位已经非常牢固，但大数据还受到民众和业界的诸多质疑，认为是一种商业噱头和忽悠。其实很多争论实质上并非在讨论同一问题。人们处理的数据从样本数据变成全部数据”的结论至少从目前的数据收集和分析能力来说是不可能实现的。
我们应该看到，没有不变的真理，只有客观规律。任何技术都不是万能的，作为一种技术而言，它仅代表了一种发展方向，它因为能够解决某一现实问题，而具备存在的价值，至于技术的商业化运用成不成功，则还受制于运用推广的方式等其它诸多因素。
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