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从全球数据技术投资基金分布的角度来看，传统的小数据仍然占据绝对的优先地位。据国际数据集团(idg)统计，2012年全球对小数据分析工具的投资为349亿美元，而对大数据分析工具hadoop的投资仅为1.3亿美元，不到前者的1%。Idg得出结论，传统的小数据软件满足了企业和组织95%的需求。涂子培认为，行业发展的最新趋势是“大”和“小”数据分析工具趋向于集成并迁移到“云”。
在未来，计算机将变得越来越小，将无处不在，并将与日常环境相联系。涂子培指出，我们的智能手机是一台带有传感器和摄像头的电脑，可以收集数据并反馈数据。美国气象局用于气象探测的传感器不断随车移动，从纽约到波士顿每10秒收集一次数据，每天收集10万次以上，并实时传输到数据中心。1989年，数据挖掘出现了。摩尔定律解决了一个问题，即无论我们有多少信息，我们都可以以非常低的成本保存它。普适计算解决的问题是人类收集信息的能力越来越强。传感器、手机、无线网络、望远镜和模拟计算都在生成数据，这意味着保存数据的能力非常强，收集数据的能力也非常强。1989年数据挖掘出现后，人类分析数据的能力也得到了增强。
涂子培指出，通过开放数据，大数据也可以成为开启透明政府的利器。这对今天的中国具有重大的现实意义。数据增值的关键在于集成，但自由集成的前提是数据的开放性。开放数据是指将原始数据及其相关元数据以可下载的电子格式放在互联网上，以便其他方可以自由使用。公开数据和公开数据是两个不同的概念，披露是在信息层面上逐一进行的；开放性是在数据库层面，一个接一个。开放并不一定意味着免费，企业数据可以以收费的形式开放。开放有不同的层次，可以对某个群体、某个组织或整个社会开放。在大数据时代，开放数据的意义不仅在于满足公民的知情权，还在于让生产资料中最重要的数据在大数据时代自由流动，从而推动创新，推动知识经济和网络经济的发展，推动中国经济增长由粗放型向精细型转型升级。
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