大数据应用的本质是推导规律、预知未来，并非简单的统计分析
在信息化时代以前，人类就有典型的大数据应用，如视觉美学总结的黄金分割（0.618），社会学中的在特定时空范围内存在的“二八”理论。大数据应用的本质是推导规律、预知未来，并非简单的统计分析。在信息化时代，大数据极大依赖信息化及其应用，开展大数据分析也必须应用信息化方法与手段，符合信息化业务驱动、目标导向等原则，没有目标的大数据平台建设或挂大数据“羊头”不利于信息化建设和大数据应用。
而互联网大数据与企业大数据是有区别的，互联网本质是跨区域的信息化网络基础设施，其大量的内容服务和居于互联网社交软件并不存在描述事物的过程即没有对象模型，人们应用互联网留下了应用记录（大量的非结构化数据），分析这些大数据记录的前提是重新构建记录的对象，对记录标识特征。企业信息化一般经过业务标准化和业务流程梳理过程，所以企业的大数据是存在对象描述，但企业应用的困难是我们建设的系统在对象描述上不统一、对象上的记录不完整。所以互联网大数据与企业大数据应用尽管原理与方法一致，但分析工作的重点是有区别的。互联网公司在开展大数据分析的工具、技术方法不完全适用于企业，更不能把互联网大数据的平台建设当做企业大数据应用工作的全部。
区别好对象模型数据与记录数据是大数据分析的基础，尽管描述事物对象的数据也可以达到PB级，如人类的基因图谱、地球大气层流动模型、电网的网络结构模型等，这些数据不是大数据，在这些对象模型上构建软件并记录的业务变化是大数据。所以在大数据应用方面存在两类数据的预处理，一类是模型数据预处理，另一类是记录数据预处理。模型层面的预处理本质是信息化建设方案的科学性、合理性。记录的完整性很大程度上也是取决于信息化方案，同时也取决于信息系统的应用过程。一旦软件上线，再作数据治理来解决模型之间的不一致性或对记录的二次“模型化”加工是一种方法论上的误导，正确的方法应该是依据企业架构和行业解决方案完善信息化架构，实现企业信息化架构规范和引导下的信息系统建设和应用，在企业层面统筹企业模型、统筹系统结构和功能界面、统一业务系统应用规范。企业的数据治理必须在建设方案中完成，系统建成系统后的数据治理是无效的，当然在系统运行过程中数据库的技术数据治理是必须的。
