大数据的工作原理是，你对任何事情或任何情况了解越多，你可以更可靠地预测将来会发生什么。通过比较更多的数据点，以前被隐藏的关系将开始出现，这些关系有望包含我们如何开始改变的见解。

　　通常这是通过一个过程来完成的，该过程基于我们可以收集的数据建立模型，然后运行模拟，每次调整数据点的值，并监视它如何影响我们的结果。这个过程是自动化的——今天先进的分析技术将运行数以百万计的这些模拟，调整所有可能的变量，直到找到有助于解决问题的模式或洞察力。

　　数据越来越以非结构化的形式出现在我们身上，这意味着数据不能轻易放入具有行和列的结构化表格中。这些数据中的大部分是图片和视频的形式-从卫星图像到上传到Facebook或Twitter的照片，以及电子邮件和即时通讯和录音电话。为了理解所有这些，大数据项目通常使用人工智能和机器学习的尖端分析。例如，通过教育电脑来识别这些数据所代表的内容——通过图像识别或自然语言处理，他们可以比人类更快速，更可靠的可靠地识别图案。

　　在过去的几年里，通过“即服务”平台，一个强烈的趋势是向大数据工具和技术的转移。企业和组织从第三方云服务提供商租用服务器空间、软件系统和处理能力。所有的工作都是在服务提供商的系统上进行的，客户只需支付所使用的任何费用。这种模式使得任何组织都可以访问大数据驱动的发现和转换，并消除了在硬件、软件、房地和技术人员身上花费大量资金的需要。