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Big data is very quickly becoming a vital tool for businesses and companies of all sizes.<ref name=":5">{{Cite web|url=https://www.forbes.com/sites/peterpham/2015/08/28/the-impacts-of-big-data-that-you-may-not-have-heard-of/|title=The Impacts Of Big Data That You May Not Have Heard Of|last=Pham|first=Peter|website=Forbes|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref> The availability and interpretation of big data has altered the business models of old industries and enabled the creation of new ones.<ref name=":5" /> Data-driven businesses are worth $1.2 trillion collectively in 2020, an increase from $333 billion in the year 2015.<ref name=":6">{{Cite web|url=https://towardsdatascience.com/how-data-science-will-impact-future-of-businesses-7f11f5699c4d|title=How Data Science will Impact Future of Businesses?|last=Martin|first=Sophia|date=2019-09-20|website=Medium|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref> Data scientists are responsible for breaking down big data into usable information and creating software and algorithms that help companies and organizations determine optimal operations.<ref name=":6" /> As big data continues to have a major impact on the world, data science does as well due to the close relationship between the two.<ref name=":6" />  
 
Big data is very quickly becoming a vital tool for businesses and companies of all sizes.<ref name=":5">{{Cite web|url=https://www.forbes.com/sites/peterpham/2015/08/28/the-impacts-of-big-data-that-you-may-not-have-heard-of/|title=The Impacts Of Big Data That You May Not Have Heard Of|last=Pham|first=Peter|website=Forbes|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref> The availability and interpretation of big data has altered the business models of old industries and enabled the creation of new ones.<ref name=":5" /> Data-driven businesses are worth $1.2 trillion collectively in 2020, an increase from $333 billion in the year 2015.<ref name=":6">{{Cite web|url=https://towardsdatascience.com/how-data-science-will-impact-future-of-businesses-7f11f5699c4d|title=How Data Science will Impact Future of Businesses?|last=Martin|first=Sophia|date=2019-09-20|website=Medium|language=en|access-date=2020-04-03}}</ref> Data scientists are responsible for breaking down big data into usable information and creating software and algorithms that help companies and organizations determine optimal operations.<ref name=":6" /> As big data continues to have a major impact on the world, data science does as well due to the close relationship between the two.<ref name=":6" />  
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Big data is very quickly becoming a vital tool for businesses and companies of all sizes. The availability and interpretation of big data has altered the business models of old industries and enabled the creation of new ones. Data scientists are responsible for breaking down big data into usable information and creating software and algorithms that help companies and organizations determine optimal operations. As big data continues to have a major impact on the world, data science does as well due to the close relationship between the two.
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大数据正迅速成为各种规模的企业和公司的重要工具。大数据的可用性和解释改变了旧行业的商业模式,并促成了新行业的创建。数据科学家负责将大数据分解成可用的信息,并创建软件和算法,帮助企业和组织确定最佳操作。随着大数据继续对世界产生重大影响,数据科学也由于两者之间的密切关系而产生重大影响。
 
大数据正迅速成为各种规模的企业和公司的重要工具。大数据的可用性和解释改变了旧行业的商业模式,并促成了新行业的创建。数据科学家负责将大数据分解成可用的信息,并创建软件和算法,帮助企业和组织确定最佳操作。随着大数据继续对世界产生重大影响,数据科学也由于两者之间的密切关系而产生重大影响。
      
大数据还引起了科技界对科学研究方法论的重新审视,正在引发科学研究思维与方法的一场革命。最早的科学研究只有实验科学,随后出现了以研究各种定律和定理为特征的理论科学。由于理论分析方法在许多问题上过于复杂,难以解决实际问题,人们开始寻求模拟的方法,导致计算科学的兴起。海量数据的出现催生了一种新的科研模式,即面对海量数据,科研人员只需从数据中直接查找或挖掘所需要的信息、知识和智慧,甚至无需直接接触需研究的对象。2007年,已故的图灵奖得主吉姆·格雷(Jim Gray)在他最后一次演讲中描绘了数据密集型科学研究的“第四范式”(TheFourth Paradigm)[5],把数据密集型科学从计算科学中单独区分开来。格雷认为,要解决我们面临的某些最棘手的全球性挑战,“第四范式”可能是唯一具有系统性的方法。其实,“第四范式”不仅是
 
大数据还引起了科技界对科学研究方法论的重新审视,正在引发科学研究思维与方法的一场革命。最早的科学研究只有实验科学,随后出现了以研究各种定律和定理为特征的理论科学。由于理论分析方法在许多问题上过于复杂,难以解决实际问题,人们开始寻求模拟的方法,导致计算科学的兴起。海量数据的出现催生了一种新的科研模式,即面对海量数据,科研人员只需从数据中直接查找或挖掘所需要的信息、知识和智慧,甚至无需直接接触需研究的对象。2007年,已故的图灵奖得主吉姆·格雷(Jim Gray)在他最后一次演讲中描绘了数据密集型科学研究的“第四范式”(TheFourth Paradigm)[5],把数据密集型科学从计算科学中单独区分开来。格雷认为,要解决我们面临的某些最棘手的全球性挑战,“第四范式”可能是唯一具有系统性的方法。其实,“第四范式”不仅是
 
科研方式的转变,也是人们思维方式的大变化。
 
科研方式的转变,也是人们思维方式的大变化。
      
 不仅如此,数据分析几乎涉及到了现代数学的所有分支。甚至于像表示论这样的极其抽象的分支,在数据科学领域也有其发挥作用的余地。所以数据科学对数学的要求和推动是全面的,而不是仅仅局限在几个领域。数据应该成为数、图形和方程之外数学研究的基本对象之一。
 
 不仅如此,数据分析几乎涉及到了现代数学的所有分支。甚至于像表示论这样的极其抽象的分支,在数据科学领域也有其发挥作用的余地。所以数据科学对数学的要求和推动是全面的,而不是仅仅局限在几个领域。数据应该成为数、图形和方程之外数学研究的基本对象之一。
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