忽悠者云：得数据者得天下。又说，大数据时代，数据是企业资产。但究其实，数据本身是没有价值的，说得极致点，大数据就是大垃圾。
数据行业有句俚语，叫做“垃圾进、垃圾出”(Garbage in, garbage out)。它本意是用来讽刺数据仓库的，不过对人类同样也是“垃圾进、垃圾出”。
为什么？因为数据本身，是根本不可能有价值的。数据是什么？开关打开是1、开关关闭是0，高电平是1、低电平是0，或者用磁介质、光电质的不同状态表示1和0——总之是一堆二进制数字串。它没有任何价值。
大数据价值的源泉，是将数据转化为智慧。数据-信息-知识-智慧的演进关系，称为DIKW体系(DIKW Architecture)。如果用天气预报来说明，那么：数据是百页箱采集的数字、卫星云图、环境监测的数字，信息是明天的天气、温度、湿度，知识是穿衣指数、晨练指数、洗车指数，而智慧是穿衣混搭方案、减肥健身方案、规避违章方案。
例如，如果给出一个与其他事物毫无联系的数字37.5，它是没有任何价值的。但是如果给出数据之间的联系，数据就变得有意义了，像这样：
姓名：陈书悦
性别：女
年龄：12 岁
体重：1200 kg
体温：37.5 ℃
从37.5到37.5℃，就是从数据变成信息。该信息显示，陈书悦身体欠佳，需要看医生。
信息必须真实可信才有价值。陈书悦可能不是小朋友，真实年龄不止12岁；只要陈书悦是人类，她的体重不可能达到1200kg。在数据到信息的处理过程中，这些错误应该予以清洗。
信息虽有价值，但价值不高（所以现实环境中人们故意制造信息不对称，通过屏蔽来人为提高价值），相比之下知识更有价值。比如，成年人看到今天气温25℃的预报，就知道天气很舒适，而“穿衣指数”这样的知识则可以指导小朋友、外来客的着装。洗车指数、晨练指数也可以起到类似的作用。
智慧当然比知识更高明。穿衣指数只能指导基本的冷暖，而穿衣怎样混搭才漂亮，却不是每一个人都Hold得住的。同样地，体重和健康对于一些人根本不是问题，对于更多人减肥却是老大难问题。
因此，如果说数据根本没有价值，信息有些价值、知识很有价值的话，那么智慧的价值则高得多，甚至无法衡量。有一个小故事，可以生动地说明智慧的价值：某公司进口设备发生故障，工程师检查了好久找不到原因，只好请原厂商的德国专家前来诊断。德国专家在设备跟前听来听去，最后用粉笔作了一个记号，指示从此处打开设备，将线圈减少16匝，故障即可排除。工程师照办之后，设备果然恢复正常。德国专家因此收费100万美元。或有不服，德国专家笑道：粉笔记号收费1美元，知道在哪里作记号收费99.99万美元。
由此可见，DIKW体系不是一个严密的体系，数据与信息、知识及智慧之间，绝不是简单的直接映射或衍生递进关系。所以DIKW体系也被称为“信息金字塔”，数据在塔底、智慧在塔尖，形象地告诉人们，通过挖掘大量的数据“金矿”，才能得到一丁丁点儿智慧“金子”。大数据4V特征之价值(Value)特征，表现之一是价值密度低，道理就在这里：虽然数据是资产、是金矿，但能产生知识和智慧价值的数据却是很少的。这就是数据金矿、数据资产的真相：数据只是数据价值的“原石”，数据是否有价值，并不由数据本身决定的。