現代需要有大數據知識和人才。
大數據，或稱巨量數據，是指海量的、高增長的、多樣化的信息資產，需要以更強的決策力、洞察力和發現力以及流程優化能力進行處理。
經典大數據案例——沃爾瑪經典營銷:啤酒和尿布
“啤酒和尿布”的故事誕生於上世紀90年代的美國沃爾瑪超市。在分析銷售數據時，沃爾瑪的超市經理們發現了壹個不可理解的現象:在特定情況下，“啤酒”和“紙尿褲”這兩種看似毫不相關的商品經常出現在同壹個購物籃中。這種獨特的銷售現象引起了管理人員的註意，追蹤調查後發現這種現象出現在年輕的父親身上。
在有嬰兒的美國家庭中，母親通常在家照看嬰兒，年輕的父親去超市買尿布。父親在買紙尿褲的時候，經常會順便給自己買啤酒，以至於啤酒和紙尿褲這兩種看似毫不相關的商品，經常出現在同壹個購物籃裏。如果年輕的父親只能在商店裏購買兩件物品中的壹件，他很可能會放棄購物，去另壹家商店，直到他可以同時購買啤酒和尿布。沃爾瑪發現了這種獨特的現象，開始嘗試將啤酒和紙尿褲放在店內的同壹區域，讓年輕的爸爸們可以同時找到這兩種商品，快速完成購物。沃爾瑪還可以讓這些顧客壹次買兩件，而不是壹件，從而獲得不錯的銷售收入，這就是“啤酒和尿布”故事的由來。
當然，“啤酒和尿布”的故事必須有技術支持。美國學者Agrawal在1993中提出了壹種關聯算法，通過分析購物籃中商品的集合，找出商品之間的關聯，根據商品之間的關系找出顧客的購買行為。阿格拉沃從數學和計算機算法的角度提出了商品相關性的計算方法——先驗算法。沃爾瑪在90年代嘗試將Aprior算法引入到POS機的數據分析中，獲得了成功，於是就有了“啤酒和尿布”的故事。