人类对数据价值的认识可粗略分为三个阶段：一是小数据时代，二是大数据时代，三是超数据时代。结合数据特征和属性，可引入“数据热度”概念，即将数据划分为热数据、温数据和冷数据。
在小数据时代，数据越大，价值越大，而在大数据时代，数据越大，价值越小。面对海量数据的产生，我们如何发展人工智能，如何利用人工智能为人类解决庞杂的数据难题已成为大数据研究的热点和难点。激活数据学既是进行多维度大数据分析的方法论，也是基于复杂理论的大数据研究新范式。
激活数据学就是基于当下的数据时代背景，以复杂理论为基础来探讨海量数据拥堵的解决方案的学科。其内在的研究机理是，从条数据到块数据，再从块数据到数据库架构系统。条数据永远只会做增量，这也是造成数据拥堵的原因所在，块数据通过关联融合，开始做减量，剔除无效数据。
激活数据学，通过数据搜索、关联融合、自激活、热点减量化和群体智能5大核心架构技术，其核心是把线上的机器和线下的人进行重混，也就是remarks，是指人与机器共同完成一场新的大分工、大调整，人类社会将进入人脑+电脑的云脑时代。驱动云脑时代的三驾马车：数据驱动、计算驱动、场景驱动。
21世纪相继出现了相互联系又略有区别的新时代，即网络社会时代、大数据时代、人工智能时代、云脑时代。马云在2017年第四届世界互联网大会上的演讲中说，“互联网正在深入社会，超过未来一切技术革命的总和。未来30年数据将成为生产资料，计算是生产力，互联网是一种生产关系。如果我们不数据化，不和互联网相连，那么会比过去30年不通电显得更为可怕。”
人类未来会在“万物皆互联、无处不计算”的环境下精准生活。未来所有的人和物都将作为一种数据而存在，作为一种数据来联系，作为一种数据而共同创造价值。
