1 引言在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深化挖掘着
但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”
大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等
传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的 90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务
“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用
“大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言
天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测
人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性
运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务
现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面对政府提供决策服务，面对公众提供气象预报预警服务，面对社会进展，应对气候进展节能减排
这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理
气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒
2 大数据平台的基本构成 概述“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理
换言之，假如把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实
