大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
数据准确性
数据质量问题对于BI和数据管理人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中信任缺乏的问题加以弥补：在Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起，能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要的。
用公式表示就是：
IV=经营活动产生的现金流量净额 过去三年的平均投资活动现金流量净额—资本投入额×加权资本成本率
其中，本年度经营活动产生的现金流量净额加上过去三年平均投资活动现金流量净额，就是修正后的自由现金流量，本文下方的自由现金流量都是指这种修正后的自由现金流量。由上可得投资价值(IV)的另一个计算公式：
投资价值(IV)=自由现金流量—资本投入额×加权资本成本率
这里的投资价值实际上指的是在投资活动当中，扣除了机会成本以后得到的超额价值，只有具有这种超额价值的上市公司才是具有投资价值的。将超额价值和投入的资本相比，就可以得到投资价值率。
投资价值率=投资价值/本年资本投入额
投资价值率可以对不同规模企业进行横向对比。
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