沃曼认为，对大数据的分析利用应该进一步准确定义为“大理解”。在他看来，尽管今天很多人提到“信息爆炸”，但事实上人类在很多领域对数据的理解并不够深入，如在城市信息化、金融、医疗等领域，数据可以帮助我们把复杂的事情变得简单。

　　一直在深度学习领域钻研的余凯深有感触，但余凯也提到，“虽然数据是真实的，但是它会具有偏向性，不同的分析方式，会有不同的解读，所以它可能不会是完全客观的。要审慎的用正确方法处理数据，才能获得正确的信息。”

　　深度学习领域的探索依赖于足够大体量的数据和聪明的工程师。一方面，百度在过去多年发展中，在“数据采集”和“数据加工”领域积累了丰厚的家底，并且移动互联网的广泛普及使得百度能从更多维度去获取数据，如移动搜索方面的用户搜索习惯，百度地图上的LBS数据，智能硬件方面的人体健康数据等。另一方面，百度在深度学习领域的投入也包括吸引一大批世界级科技精英加盟，包括“谷歌大脑”之父吴恩达教授，前Facebook资深科学家徐伟、美国新泽西州立大学统计系教授张潼、前AMD异构系统首席软件架构师吴韧等，使其成为业界推动“大数据驱动的人工智能”的领导者之一，位列深度学习研究的第一阵营。