弱水三千，只取一瓢。如果拥有着一切，那么我只是需要能够解答我关心的问题的答案。
在这个例子中，解答我们关心的问题的数据信息，是从大型数据集中获得的。但是最终你的分析和结论，，都是采用了一个小型的数据集来完成（即是满足你搜索条件的五家餐厅）。
大数据资源的目的，就在于生产各种小型的数据集。没有什么解析工作是直接在大数据资源中进行的，大数据资源的使用一般仅限于搜寻和检索。大数据资源实际上通过各种方式收集和组织了大量复杂的数据，在这样的资源中，已经准备好了解答你的各种问题。当然，在未来，数据的生产者和组织者还有很多事需要做，例如如何辨别酒吧和餐厅？外卖店和餐厅有什么区别？那些数据应该被收集？如果发生了数据丢失应该如何处理？如何有效的保存数据等）
大数据很少进行全盘分析（当然，也有可能），大多数情况下，都是通过过滤，大幅度降低数据维度和数量，把大数据分成相对较小的数据进行。此规则适用于科学研究中的数据分析。
澳大利亚“平方公里镜阵”探路者
泛星计划(Panoramic Survey Telescope And RapidResponse System,Pan-STARRS)
大型强子对撞机
位于澳大利亚的“平方公里镜阵”，拥有七组全球级别的射电望远镜；欧洲核子研究中心的大型强子对撞机以及美国空军资助的泛星计划(Panoramic Survey Telescope And Rapid ResponseSystem,Pan-STARRS,直译为全景巡天望远镜和快速回应系统)
耀变体
做对的事情比把事情做对重要。
