大数据开启了IPPBX重大的转型，与其他数据一样，IPPBX大数据也必然要经理硅谷的技术成熟度曲线：经过新闻媒体和学术会议的大肆宣传之后，IPPBX新技术趋势一下子跌到谷底，许多数据创业公司变得岌岌可危。

大数据的核心就是预测。它通常被视为IPPBX人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。但这种定义是有误导性的。IPPBX大数据不是教机器像人一样思考。相反，它是把IPPBX数据算法运用到海量的数据上来预测事情的可能性。此外，随着IPPBX系统受到的数据越来越多，他们可以聪明到自动搜索最好的信息和模式，并自己改善自己。

IPPBX大数据的精髓在于分析信息时三个转变，第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多IPPBX数据，有时候甚至可以处理和某个特别想想相关的所有数据，而不在依赖于随机采样。IPPBX采样分析师信息缺乏时代和信息流通收限制的模拟数据时代的产物。以前我们通常把这看成是理所当然的限制，但IPPBX高性能数字技术的流行让我们意思到，其实是一种人为的限制。IPPBX与局限在笑数据范围相比，使用一切数据为我们带来了更高的精确性。

第二个改变就是，IPPBX研究数据如此之多，以至我们不再热衷于追求精确度。直到至今，我们的数字技术依然建立在精准的基础上，假设IPPBX只要电子数据表格把数据排序，数据库引擎就可以找出和IPPBX检索的内容完全一致的检索记录。

这种思维方式适用于掌握IPPBX小数据的情况，因为需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精准地量化我们的记录。IPPBX达到精确需要有专业的数据库。针对小数据量和特定事情，追求精确性依然是可行的。但是，在这个大数据时代，IPPBX追求精确度已经变得不可行，设置不受欢迎了，当IPPBX拥有海量即时数据时，绝对的精确不再是我们追求的主要目标。

第三个转变因前两个转变而促成,即IPPBX不在热衷于寻找因果关系。在大数据时代，IPPBX无须再盯紧事物之间的因果关系，而应该寻找IPPBX之间的相关关系，这会给且提供非常新颖且有价值的观点。