一、大数据同时也是快数据。
一方面，数据形成越来越快，海量数据在规模上呈现加速度扩大的趋势;另一方面，数据“沉没”越来越快，海量数据中有很大部分迅速离开新知识和信息机制的作用空间，不再发挥作用。
作为快数据的大数据，更多地与即时趋势联系在一起，与人类的即时行动联系在一起。大数据时代的到来，是因为移动化，以及因此而导致的人类信息处理的即时性的增强。大数据中有很大的部分是与人类的移动活动有关的即时数据。
二、作为快数据的大数据，其价值挖掘变得更加简易，同时也更加艰难。
我们也可以把快数据理解为即时分析、即时数据挖掘，与传统数据挖掘相比，某些方面的挖掘更加简易，某些方面则更加艰难。
快数据的生命周期往往更短，往往与用户的即时行动紧密相随，一旦用户的即时活动结束，相应的快数据很快就会趋于“沉没”，虽然或多或少地这些数据在地理信息、用户习惯等方面有一定的延时价值，但总体而言已经不能与用户的即时活动相关联和相作用。快数据的即时价值挖掘只须围绕用户的即时活动，在挖掘对象的范围、时间上都相对简易化。
快数据的沉没速度加快，在挖掘技术的即时性、针对性、反应力上要求也更高。同时，快数据的挖掘不仅是微观范畴，同时也是中观和宏观范畴。在中观和宏观两个层面，即时分析、即时数据挖掘的挑战要大得多，无数即时产生的社会化数据具有规模、分散、孤立、非结构化、不连续等特征，给即时挖掘带来了全新的任务。
三、大数据是个人化和社会化的大数据
个人的快数据汇聚起来，形成“个人的大数据”，我们可以说大数据时代，既是全球、全人类的大数据时代，同时也是每个人都拥有的个人化、个性化的大数据时代。
前几年有过一个风靡一时的概念“Web2.0”，把“个人化”作为互联网核心升级的特征。“快数据”代表着新的变革，本质上是个人化的继续延伸和深入发展。
快数据是个人化数据，是社会化数据，是个人化与社会化高度结合的数据。个人化与社会化的结合程度更加紧密是其相对于Web2.0数据构成的重大进化：微观数据支撑宏观，宏观数据影响微观数据;数据运动与人和社会活动紧密联结;数据不再按网络的物理结构分布和组织，而是按个人关系和社会关系结构重组。
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