- 我觉得就是所谓的近似性，从4V到3I，以数据的计算来看。近似性就是传统的精确处理不再适用，允许在解的一定范围区间内追求近似解。就是我前面提到的，当你买一双鞋的时候，不会跑遍北京所有的鞋店，而是根据你对一定目标的理解和趋势的判断。
- 增量性。数据是源源不断的动态的变化，传统是有一个封闭的假设，所有数据都齐全了再计算。因此，在大数据动态变化特征当中需要有增量计算。同时，李院士昨天提到，过去的计算是系统还原法，给定问题A，把A变成A1一直到AN。A1到AN的有效解决，代表A的解决。现在完全变化了，因为问题单元的数据不足，需要偏差处理。第二，处理问题的方式是要采取归纳的方式，因为多数据之间的隐含关系很重要。就像微博，这里用音频，那边用视频，还有用文字，同样的表达方式还有所不同，跨越不同的区域，甚至是完全无关的区域。因此，如何有效地归纳，也是一个重要的问题。
从大数据到大数据的计算，我们把外部4V的数据表象特征理解3I的计算属性，这是我对这个问题的基本认识。
大数据 vs. 算法
为什么说研究大数据要先从计算的角度来看？因为我们都清楚计算是计算机科学的本质。我们实际上做计算机的，就是一直在解一个公式G=F（X）。F就是算法或者软件程序，X就是输入和数据，G就是一个程序给定的输入，处理完以后相应的结果。