大數據的創(chuàng )新創(chuàng )業(yè)機遇

1.中國大數據 行業(yè)發(fā)展的機遇有哪些

挑戰一：大數據行業(yè)發(fā)展良莠不濟我國大數據仍處于起步發(fā)展階段，在“萬(wàn)眾創(chuàng )新，大眾創(chuàng )業(yè)”的大環(huán)境下，大量的大數據企業(yè)不斷涌現，但企業(yè)發(fā)展良莠不濟。

挑戰二：大數據創(chuàng )新、創(chuàng )業(yè)盲目企業(yè)在創(chuàng )新、創(chuàng )業(yè)過(guò)程，由于缺乏對大數據產(chǎn)業(yè)鏈的認識，出現許多跟風(fēng)扎堆的情況，沒(méi)有有效發(fā)揮自身優(yōu)勢，造成巨大的資源浪費。創(chuàng )新的時(shí)候，我們往往會(huì )看到一些標桿出來(lái)。

通俗來(lái)講，看到人家風(fēng)光，沒(méi)有看到人家背后受罪的時(shí)候。往往一窩蜂跟去的時(shí)候就會(huì )發(fā)現全是坑，而且 “此去華山一條道”，滿(mǎn)滿(mǎn)的全是競爭對手。

因此我們做這個(gè)排行的初衷就是為大家梳理一下，哪些行業(yè)、哪些板塊、哪些領(lǐng)域是什么樣的狀況，精確的找到自己的優(yōu)勢方向，去做創(chuàng )新和努力。挑戰三：投資盲目霍華德.馬克思說(shuō)過(guò)“投資者們明確達成的廣泛共識差不多都是錯的”。

究其原因是資本在選擇大數據項目、企業(yè)的時(shí)候，由于沒(méi)有客觀(guān)的評價(jià)標準，同時(shí)也缺乏對產(chǎn)業(yè)鏈的整體認知，導致投資市場(chǎng)追逐熱點(diǎn)，存在一定的盲目性，大大降低了資本對大數據行業(yè)發(fā)展的正向推動(dòng)力。挑戰四：監管的盲目性目前，監管層很難對大數據企業(yè)和機構進(jìn)行有效的監管以及正確引導，要為大數據發(fā)展打造一個(gè)良性的生態(tài)環(huán)境就比較困難。

其核心原因是對大數據企業(yè)的識別評價(jià)缺乏標準和規范。挑戰五：大數據項目建設盲目由于人才缺乏、大數據咨詢(xún)服務(wù)還沒(méi)有發(fā)展起來(lái)等原因，用戶(hù)很難對大數據項目有全面的認識，容易受到廠(chǎng)商的左右，導致建設內容的盲目；由于缺乏對產(chǎn)業(yè)的整體認識和大數據企業(yè)評價(jià)標準、方法，所以在大數據服務(wù)商選擇上也存在一定的盲目性。

2.大數據會(huì )帶來(lái)哪些機遇?

大數據：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。

大數據的價(jià)值體現在以下幾個(gè)方面：1）對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數據進(jìn)行精準營(yíng)銷(xiāo)；2） 做小而美模式的中長(cháng)尾企業(yè)可以利用大數據做服務(wù)轉型；3） 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉型的傳統企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數據的價(jià)值。 數據的資源化，大數據成為企業(yè)和社會(huì )關(guān)注的重要戰略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點(diǎn)。

企業(yè)必須要提前制定大數據營(yíng)銷(xiāo)戰略計劃，搶占市場(chǎng)先機。 與云計算的深度結合，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產(chǎn)生大數據的平臺之一。

科學(xué)理論的突破，隨之興起的數據挖掘、機器學(xué)習和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能會(huì )改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實(shí)現科學(xué)技術(shù)上的突破。 數據科學(xué)將成為一門(mén)專(zhuān)門(mén)的學(xué)科，被越來(lái)越多的人所認知。

各大高校將設立專(zhuān)門(mén)的數據科學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)，也會(huì )催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。 未來(lái)幾年數據泄露事件的增長(cháng)率也許會(huì )達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。

數據質(zhì)量是BI（商業(yè)智能）成功的關(guān)鍵 數據生態(tài)系統復合化程度加強。

3.大數據時(shí)代究竟會(huì )有什么樣的機會(huì )

舉一個(gè)例子，比如目前美國正在開(kāi)展一些研究，我們可以想象一下，大概會(huì )在美國目前一億五千萬(wàn)慢性疾病的患者家里，有遠程的診斷的服務(wù)，可以在家里面就能夠享受到醫療服務(wù)。

他們需要將自己醫療狀況的信息發(fā)回到機構，醫生從而能夠實(shí)時(shí)分析，從而對他們進(jìn)行實(shí)時(shí)的幫助，對癥在飲食方面需要修改，不僅能延長(cháng)人們的壽命，還能降低醫療成本支出。 至頂網(wǎng)企業(yè)解決方案中心首席分析師張廣彬：大家想象一下，以前我們說(shuō)計算，我們側重的是計算，我說(shuō)計算機，但是下一個(gè)時(shí)代大家想想，我們其實(shí)更多的重點(diǎn)會(huì )放在數據上，因為數據更重要，因為最后有了數據，你才能算，你才能最后得到你要的有用的東西。

下一個(gè)時(shí)代關(guān)鍵是要把萬(wàn)世萬(wàn)物數據化、聯(lián)網(wǎng)化，要先完成這個(gè)。阿比講的醫療，可以想象一下，如果有一種病是非常罕見(jiàn)的，比如十萬(wàn)分之一的人得，好像非常罕見(jiàn)，但是大家想想，全世界70億人，如果有十萬(wàn)分之一得，數量非常大，幾千、幾萬(wàn)人會(huì )得這種病，但是以前由于數據不能更多的數字化，包括集中起來(lái)研究，所以很難去把這個(gè)病攻克，但是下一步如果把各種各樣的數據都能收集起來(lái)，而且集中起來(lái)，進(jìn)行一些科學(xué)的分析，我們能很快的攻克很多以前想象不到的科學(xué)難題。

DCCI互聯(lián)網(wǎng)數據中心創(chuàng )始人胡延平：一個(gè)人剛剛出生的時(shí)候，就可以對他的DNA做相關(guān)的檢測，分析他潛在的一生會(huì )有什么病癥。包括一個(gè)人從他出生開(kāi)始，他每天健康的指標，比如心跳、血壓、血糖等等，這些都可以被他隨身所佩戴的傳感器所記錄，記錄以后，對于整個(gè)醫生的診斷來(lái)講，是最好的電子病例。

過(guò)去的電子病例，只有到了醫院那一天做了相關(guān)抽血、化驗等等，才可以建立電子病例。實(shí)際，現在電子病例變成每天每時(shí)每刻的過(guò)程。

現在的醫學(xué)跟數據的結合，其實(shí)已經(jīng)走向很深度的方面，比如說(shuō)對人體所有生理指標進(jìn)行立體掃描，就是把人的立體化過(guò)程已經(jīng)開(kāi)始了，對個(gè)人的醫療健康特別有幫助。 黎爭：可能未來(lái)企業(yè)報表里面會(huì )出現一項，叫數據資產(chǎn)。

現在有固定資產(chǎn)、品牌資產(chǎn)、現金資產(chǎn)，有可能未來(lái)會(huì )出現數據資產(chǎn)。有了數據資產(chǎn)之后，可能會(huì )延伸出新的模式，現在有股票交易所、有期貨交易所，未來(lái)可能會(huì )出現數據交易所，如果真出現數據交易所的時(shí)候，真正的大數據應用、廣泛的應用，每個(gè)人、每個(gè)商業(yè)活動(dòng)相關(guān)的時(shí)代就真的來(lái)臨。

阿比：我個(gè)人使用的業(yè)務(wù)模式就是基于位置的服務(wù)，我們講到過(guò)，我們都使用我們的手機，我在大城市旅行的時(shí)候會(huì )獲得具體的服務(wù)，比如交通服務(wù)，比如推薦給我一些餐館的信息，因為我喜歡某種食物，我想吃印度餐，因為服務(wù)提供商知道我在紐約，它就會(huì )說(shuō)建議我三個(gè)餐館吃印度餐，所以這是非常獨特的服務(wù)。另外一個(gè)例子，有很多應用提供GPS的流量信息，這個(gè)信息就可以當成傳感器的網(wǎng)絡(luò )，因為很多汽車(chē)都是在路上行駛，實(shí)時(shí)地把運輸交通速度給了基站。