大数据是怎么产生的 它的商业机会在哪 大数据产业链，大数据的商业机会在哪？

\u5927\u6570\u636e\u7684\u5546\u4e1a\u673a\u4f1a\u5728\u54ea

\u5927\u6570\u636e\u7684\u5546\u4e1a\u673a\u4f1a\u5728\u54ea
\u8fd1\u4e9b\u5e74\uff0c\u5927\u6570\u636e\u5df2\u7ecf\u548c\u4e91\u8ba1\u7b97\u4e00\u6837\uff0c\u6210\u4e3a\u65f6\u4ee3\u7684\u8bdd\u9898\u3002\u5927\u6570\u636e\u662f\u600e\u4e48\u4ea7\u751f\u7684\uff0c\u5546\u4e1a\u673a\u4f1a\u5728\u54ea\uff1f\u7814\u7a76\u673a\u4f1a\u5728\u54ea\uff1f\u8fd9\u4e2a\u6982\u5ff5\u5b55\u80b2\u7740\u4e00\u4e2a\u600e\u6837\u7684\u672a\u6765\uff1f

\u6628\u5929\u5728\u8f66\u5e93\u5496\u5561\u53c2\u52a0\u4e86\u4e00\u4e2a\u5c0f\u578b\u7684\u7814\u8ba8\u6d3b\u52a8\uff0c\u5c31\u8fd9\u4e9b\u95ee\u9898\u8fdb\u884c\u4e86\u4e00\u4e9b\u8ba8\u8bba\uff0c\u6211\u7ed3\u5408\u81ea\u5df1\u7684\u4e00\u4e9b\u7406\u89e3\u505a\u4e00\u4e2a\u603b\u7ed3\u3002
\u9996\u5148\uff0c\u5927\u6570\u636e\u662f\u600e\u4e48\u4ea7\u751f\u7684\uff1f
1\uff09\u7269\u7406\u4e16\u754c\u7684\u4fe1\u606f\u5927\u91cf\u6570\u5b57\u5316\u4ea7\u751f\u7684
\u4f8b\u5982\u5218\u6c5f\u8001\u5e08\u6307\u51fa\u7684\u597d\u5927\u592b\u7f51\uff0c\u5c06\u533b\u751f\u7684\u4fe1\u606f\uff0c\u95e8\u8bca\u7684\u4fe1\u606f\u7b49\u6570\u5b57\u5316\u3002\u5176\u5b9e\u8fd8\u6709\u5f88\u591a\uff0c\u6bd4\u5982\u65b0\u6d6a\u5fae\u535a\u5c06\u8336\u9986\u804a\u5929\u7684\u884c\u4e3a\uff08\u5f31\u5173\u7cfb\u4ea7\u751f\u4fe1\u606f\u6570\u5b57\u5316\uff09\uff0c\u670b\u53cb\u804a\u5929\u7684\u884c\u4e3a\u6570\u5b57\u5316\uff08\u5f3a\u5173\u7cfb\u4ea7\u751f\u4fe1\u606f\u6570\u5b57\u5316\uff09\u3002\u89c6\u9891\u76d1\u63a7\u63a2\u5934\u5c06\u56fe\u50cf\u6570\u5b57\u5316\u3002
2\uff09\u793e\u4ea4\u7f51\u7edc\u4ea7\u751f\u7684
\u5728\u96c5\u864e\u65f6\u4ee3\uff0c\u5927\u91cf\u7684\u90fd\u662f\u8bfb\u64cd\u4f5c\uff0c\u53ea\u6709\u96c5\u864e\u7684\u7f16\u8f91\u505a\u4e00\u4e9b\u5199\u64cd\u4f5c\u7684\u5de5\u4f5c\u3002\u8fdb\u5165web2.0\u65f6\u4ee3\uff0c\u7528\u6237\u6570\u5927\u91cf\u589e\u52a0\uff0c\u7528\u6237\u4e3b\u52a8\u63d0\u4ea4\u4e86\u81ea\u5df1\u7684\u884c\u4e3a\u3002\u8fdb\u5165\u4e86\u793e\u4ea4\u65f6\u4ee3\uff0c\u79fb\u52a8\u65f6\u4ee3\u3002\u5927\u91cf\u79fb\u52a8\u7ec8\u7aef\u8bbe\u5907\u7684\u51fa\u73b0\uff0c\u7528\u6237\u4e0d\u4ec5\u4e3b\u52a8\u63d0\u4ea4\u81ea\u5df1\u7684\u884c\u4e3a\uff0c\u8fd8\u548c\u81ea\u5df1\u7684\u793e\u4ea4\u5708\u8fdb\u884c\u4e86\u5b9e\u65f6\u7684\u4e92\u52a8\uff0c\u56e0\u6b64\u6570\u636e\u5927\u91cf\u7684\u4ea7\u751f\u51fa\u6765\uff0c\u5e76\u4e14\u5177\u6709\u4e86\u6781\u5176\u5f3a\u70c8\u7684\u4f20\u64ad\u6027\u3002
3\uff09\u6570\u636e\u90fd\u8981\u4fdd\u5b58\u6240\u4ea7\u751f\u7684
\u4e00\u4f4d\u5609\u5bbe\u6307\u51fa\uff0c\u65e7\u91d1\u5c71\u5927\u6865\u4fdd\u7559\u4e86\u767e\u5e74\u7684\u5386\u53f2\u6570\u636e\uff0c\u5728\u65f6\u95f4\u8de8\u5ea6\u4e0a\u4ea7\u751f\u4e86\u4ef7\u503c\uff0c\u5f88\u591a\u7f51\u7ad9\u5728\u65e9\u671f\u5bf9\u6570\u636e\u7684\u91cd\u89c6\u7a0b\u5ea6\u4e0d\u591f\uff0c\u4fdd\u5b58\u6570\u636e\u7684\u4ee3\u4ef7\u5f88\u5927\uff0c\u5b58\u50a8\u8bbe\u5907\u7684\u4ef7\u683c\u6602\u8d35\uff0c\u4f46\u662f\u65f6\u4ee3\u53d8\u4e86\uff0c\u5b58\u50a8\u8bbe\u5907\u4fbf\u5b9c\u4e86\uff0c\u7528\u6237\u81ea\u5df1\u4ea7\u751f\u7684\u6570\u636e\u5f97\u5230\u4e86\u91cd\u89c6\uff0c\u6570\u636e\u7684\u4ef7\u503c\u88ab\u91cd\u89c6\u4e86\u3002\u56e0\u6b64\u8d8a\u6765\u8d8a\u591a\u7684\u6570\u636e\u88ab\u6301\u7eed\u4fdd\u5b58\u3002
\u5176\u6b21\uff0c\u5927\u6570\u636e\u548c\u5927\u89c4\u6a21\u6570\u636e\u7684\u533a\u522b\uff1f
big data\u4e4b\u524d\u5b66\u672f\u754c\u53ebvery large data,\u5927\u6570\u636e\u548c\u5927\u89c4\u6a21\u6570\u636e\u7684\u5dee\u8ddd\u662f\u4ec0\u4e48\uff1f\u6211\u8ba4\u4e3a\u5728\u82f1\u6587\u4e2dlarge\u7684\u542b\u4e49\u53ea\u662f\u4f53\u79ef\u4e0a\u7684\uff0c\u800cbig\u7684\u542b\u4e49\u8fd8\u5305\u542b\u91cd\u91cf\u4e0a\u7684\uff0c\u4ef7\u503c\u91cf\u4e0a\u7684\u3002\u56e0\u6b64\u6211\u8ba4\u4e3a\uff1a
1\uff09\u5927\u6570\u636e\u9996\u5148\u4e0d\u662f\u6570\u91cf\u4e0a\u7684\u5806\u780c\uff0c\u800c\u662f\u5177\u6709\u5f88\u5f3a\u7684\u5173\u8054\u6027\u7ed3\u6784\u6027\u3002
\u6bd4\u5982\u6709\u4e00\u79cd\u6570\u636e\uff0c\u8bb0\u5f55\u4e86\u4e16\u754c\u4e0a\u6bcf\u4e00\u9897\u5927\u6811\u6bcf\u5e74\u957f\u9ad8\u7684\u7a0b\u5ea6\uff0c\u8fd9\u6837\u7684\u6570\u636e\u4e0d\u5177\u6709\u4ef7\u503c\uff0c\u56e0\u4e3a\u53ea\u662f\u7b80\u5355\u5806\u780c\u3002
\u5982\u679c\u6570\u636e\u53d8\u6210\uff0c\u6bcf\u4e00\u4e2a\u5927\u6811\u8bb0\u5f55\u5b83\u7684\uff0c\u5730\u70b9\uff0c\u6c14\u5019\u6761\u4ef6\uff0c\u6811\u79cd\uff0c\u6811\u9f84\uff0c\u5468\u8fb9\u52a8\u690d\u7269\u751f\u6001\uff0c\u6bcf\u5e74\u957f\u9ad8\u7684\u9ad8\u5ea6\uff0c\u90a3\u4e48\u8fd9\u4e2a\u6570\u636e\u5c31\u5177\u6709\u4e86\u7ed3\u6784\u6027\u3002\u5177\u6709\u7ed3\u6784\u6027\u7684\u6570\u636e\u9996\u5148\u5177\u6709\u6781\u5f3a\u7684\u7814\u7a76\u4ef7\u503c\uff0c\u5176\u6b21\u6781\u5f3a\u7684\u5546\u4e1a\u4ef7\u503c\u3002
\u5728\u6bd4\u5982\uff0c\u6dd8\u5b9d\u7684\u6570\u636e\uff0c\u5982\u679c\u53ea\u8bb0\u5f55\u4e00\u4e2a\u4ea4\u6613\u7684\u4e70\u5bb6\uff0c\u5356\u5bb6\uff0c\u6210\u4ea4\u7269\u54c1\uff0c\u4ef7\u683c\u7b49\u4fe1\u606f\uff0c\u90a3\u4e48\u8fd9\u4e2a\u5546\u4e1a\u4ef7\u503c\u5c31\u5f88\u6709\u9650\u3002\u6dd8\u5b9d\u5305\u542b\u4e86\uff0c\u4e70\u5bb6\u95f4\u7684\u793e\u4ea4\u5173\u7cfb\uff0c\u8d2d\u7269\u524d\u540e\u7684\u5176\u4ed6\u884c\u4e3a\uff0c\u90a3\u4e48\u8fd9\u4e2a\u6570\u636e\u5c06\u975e\u5e38\u6709\u4ef7\u503c\u3002
\u56e0\u6b64\uff0c\u53ea\u6709\u7acb\u4f53\u7684\uff0c\u7ed3\u6784\u6027\u5f3a\u7684\u6570\u636e\uff0c\u624d\u80fd\u53eb\u5927\u6570\u636e\uff0c\u624d\u6709\u4ef7\u503c\uff0c\u5426\u5219\u53ea\u80fd\u53eb\u5927\u89c4\u6a21\u6570\u636e\u3002
2\uff09\u5927\u6570\u636e\u7684\u89c4\u6a21\u4e00\u5b9a\u8981\u5927\uff0c\u800c\u4e14\u6bd4\u5927\u89c4\u6a21\u6570\u636e\u7684\u89c4\u6a21\u8fd8\u8981\u5927\u3002
\u8981\u505a\u4e00\u4e9b\u9884\u6d4b\u6a21\u578b\u9700\u8981\u5f88\u591a\u6570\u636e\uff0c\u8bad\u7ec3\u8bed\u6599\uff0c\u5982\u679c\u6570\u636e\u4e0d\u591f\u5927\uff0c\u5f88\u591a\u6316\u6398\u5de5\u4f5c\u5f88\u96be\u505a\uff0c\u6bd4\u5982\u70b9\u51fb\u7387\u9884\u6d4b\u3002\u6700\u76f4\u767d\u7684\u4f8b\u5b50\uff0c\u5982\u679c\u4f60\u80fd\u77e5\u9053\u4e00\u4e2a\u7528\u6237\u7684\u957f\u671f\u884c\u8e2a\u6570\u636e\uff0c\u4e0a\u7f51\u7684\u884c\u4e3a\uff0c\u8bfb\u64cd\u4f5c\u548c\u5199\u64cd\u4f5c\u3002\u90a3\u4e48\u51e0\u4e4e\u53ef\u4ee5\u5bf9\u8fd9\u4e2a\u4eba\u8fdb\u884c\u975e\u5e38\u7cbe\u51c6\u7684\u9884\u6d4b\uff0c\u5404\u79cd\u63a8\u8350\u7684\u5de5\u4f5c\u90fd\u80fd\u505a\u5230\u5f88\u7cbe\u51c6\u3002 \u6700\u540e\uff0c\u5927\u6570\u636e\u7684\u673a\u4f1a\u5728\u54ea\u91cc\uff1f\u5bf9\u5c0f\u516c\u53f8\u7684\u673a\u4f1a\u5728\u54ea\uff1f
\u56f4\u7ed5\u6570\u636e\u7684\u6574\u4e2a\u4ea7\u4e1a\u94fe\u4e0a\uff0c\u6211\u8ba4\u4e3a\u5177\u6709\u4ee5\u4e0b\u673a\u4f1a\uff1a
1\uff09\u6570\u636e\u7684\u83b7\u5f97
\u5927\u91cf\u6570\u636e\u7684\u83b7\u5f97\uff0c\u8fd9\u4e2a\u673a\u4f1a\u57fa\u672c\u5c5e\u4e8e\u65b0\u6d6a\u5fae\u535a\u7b49\u8fd9\u7c7b\u5927\u4f01\u4e1a\uff0c\u5927\u91cf\u4ea4\u6613\u6570\u636e\u7684\u83b7\u5f97\uff0c\u4e5f\u57fa\u672c\u5c5e\u4e8e\u4eac\u4e1c\uff0c\u6dd8\u5b9d\u8fd9\u7c7b\u4f01\u4e1a\u3002\u5c0f\u4f01\u4e1a\u57fa\u672c\u6ca1\u673a\u4f1a\u72ec\u7acb\u5f97\u5230\u8fd9\u4e9b\u7528\u6237\u6570\u636e\u3002
2\uff09\u6570\u636e\u7684\u6c47\u96c6
\u4f8b\u5982\u5982\u679c\u4f60\u8981\u80fd\u628a\u5404\u5927\u5382\u5546\uff0c\u5404\u5927\u5fae\u535a\uff0c\u653f\u5e9c\u5404\u4e2a\u90e8\u95e8\u7684\u6570\u636e\u6c47\u96c6\u5168\uff0c\u8fd9\u4e2a\u673a\u4f1a\u5c06\u662f\u6781\u5927\u7684\u3002
\u4f46\uff0c\u8fd9\u4e2a\u5de5\u4f5c\uff0c\u505a\u5927\u4e86\u9700\u8981\u653f\u5e9c\u884c\u4e3a\uff0c\u505a\u4e2d\u6863\u4e86\uff0c\u8981\u4f01\u4e1a\u95f4\u5408\u4f5c\uff0c\u505a\u5c0f\u4e86\uff0c\u4e5f\u8bb8\u5c31\u662f\u4e00\u4e2a\u8054\u76df\u6216\u8005\u4e00\u4e2a\u6c11\u95f4\u7ec4\u7ec7\uff0c\u6bd4\u5982\u4e2d\u56fd\u722c\u76df\u3002
3\uff09\u6570\u636e\u7684\u5b58\u50a8
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大数据是怎么产生的 它的商业机会在哪

近些年，大数据已经和云计算一样，成为时代的话题。大数据是怎么产生的，商业机会在哪？研究机会在哪？这个概念孕育着一个怎样的未来？

昨天在车库咖啡参加了一个小型的研讨活动，就这些问题进行了一些讨论，我结合自己的一些理解做一个总结。

首先，大数据是怎么产生的？

1）物理世界的信息大量数字化产生的

例如刘江老师指出的好大夫网，将医生的信息，门诊的信息等数字化。其实还有很多，比如新浪微博将茶馆聊天的行为（弱关系产生信息数字化），朋友聊天的行为数字化（强关系产生信息数字化）。视频监控探头将图像数字化。

2）社交网络产生的

在雅虎时代，大量的都是读操作，只有雅虎的编辑做一些写操作的工作。进入web2.0时代，用户数大量增加，用户主动提交了自己的行为。进入了社交时代，移动时代。大量移动终端设备的出现，用户不仅主动提交自己的行为，还和自己的社交圈进行了实时的互动，因此数据大量的产生出来，并且具有了极其强烈的传播性。

3）数据都要保存所产生的

一位嘉宾指出，旧金山大桥保留了百年的历史数据，在时间跨度上产生了价值，很多网站在早期对数据的重视程度不够，保存数据的代价很大，存储设备的价格昂贵，但是时代变了，存储设备便宜了，用户自己产生的数据得到了重视，数据的价值被重视了。因此越来越多的数据被持续保存

其次，大数据和大规模数据的区别？

big data之前学术界叫very large data，大数据和大规模数据的差距是什么？我认为在英文中large的含义只是体积上的，而big的含义还包含重量上的，价值量上的。因此我认为

1）大数据首先不是数量上的堆砌，而是具有很强的关联性结构性

比如有一种数据，记录了世界上每一颗大树每年长高的程度，这样的数据不具有价值，因为只是简单堆砌。

如果数据变成，每一个大树记录它的，地点，气候条件，树种，树龄，周边动植物生态，每年长高的高度，那么这个数据就具有了结构性。具有结构性的数据首先具有极强的研究价值，其次极强的商业价值。

在比如，淘宝的数据，如果只记录一个交易的买家，卖家，成交物品，价格等信息，那么这个商业价值就很有限。淘宝包含了，买家间的社交关系，购物前后的其他行为，那么这个数据将非常有价值。

因此，只有立体的，结构性强的数据，才能叫大数据，才有价值，否则只能叫大规模数据。

2）大数据的规模一定要大，而且比大规模数据的规模还要大

要做一些预测模型需要很多数据，训练语料，如果数据不够大，很多挖掘工作很难做，比如点击率预测。最直白的例子，如果你能知道一个用户的长期行踪数据，上网的行为，读操作和写操作。那么几乎可以对这个人进行非常精准的预测，各种推荐的工作都能做到很精准。

最后，大数据的机会在哪里？对小公司的机会在哪？

围绕数据的整个产业链上，我认为具有以下机会

1）数据的获得

大量数据的获得，这个机会基本属于新浪微博等这类大企业，大量交易数据的获得，也基本属于京东，淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。

2）数据的汇集

例如如果你要能把各大厂商，各大微博，政府各个部门的数据汇集全，这个机会将是极大的。

但，这个工作，做大了需要政府行为，做中档了，要企业间合作，做小了，也许就是一个联盟或者一个民间组织，比如中国爬盟。

3）数据的存储

汇集了数据后，立即遇到的问题就是存储，这个代价极大，原始数据不能删除，需要保留。因此提供存储设备的公司，执行存储这个角色的公司，都具有巨大的市场机会，但是这也不属于小公司，或者早期创业者。

4）数据的运算

在存储了数据以后，怎么把数据分发是个大问题，各种API，各种开放平台，都是将这些数据发射出去，提供后续的挖掘和分析工作，这个也需要有大资本投入，也不适合小公司。

5）数据的挖掘和分析

数据需要做增值服务，否则数据就没有价值，big也big不到哪里去，是没有价值的big。因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值，这个机会属于小公司，小团体。

6）数据的使用和消费

在数据做到了很好的挖掘和分析后，需要把这些结果应用在一个具体的场合上，来获得回报，做数据挖掘和分析的公司，必须得找到这些金主才行，而这些金主肯定也不是小公司。

大数据未来的形态，或者产业链结构一定是分层的，巨大的，价值的体现发生在各个层次，每个层次都是生态链的重要一环，都孕育着巨大的机遇和挑战，我们能做的唯有努力，做适合自己的工作。

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大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡议发展起来的。大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。

“大数据”的特点由维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在《“大数据”时代》中提出维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•克耶编写的《大数据时代》中提出：“大数据”的4V特点：

Volume（数据量大）

Velocity（输入和处理速度快）

Variety（数据多样性）

Value（价值密度低）

北大青鸟中博软件学院祝你学有所成！望采纳！

北大青鸟中博软件学院大数据专业

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