本文目录一览：

• 1、张涵诚：关于数据变现的十种商业模式
• 2、骗子利用大数据进行电信诈骗的“九大套路”
• 3、黑客是什么样的存在？
• 4、大数据发展时代的7个挑战和8大趋势
• 5、过嘴瘾木有用,大数据变现是这么玩滴

张涵诚：关于数据变现的十种商业模式

进入2016、数据，已经成为每一个行业和各种业务职能领域重要的生产因素和变革力量。数据的积累、合作、整理、挖掘、利用是现代企业所必需的基本素养，没有它，你的企业将无力面对大数据时代的竞争。我们对于海量数据的挖掘和运用，也预示着新一波生产效率增长和消费者个性化需求的到来。今年我们看到，很多做大数据的公司已经从实际的项目中找到了做大数据的价值变现的路径，探索出了正确的大数据变现之路。

但依然有很多的问题困扰着企业的决策者和创业者，笔者结合我们最新的研究实践总结了如下十种商业模式和同行分享。

数据+物体=智能

（未来人工智能是数据变现的最好方式，当前2B的智能买单意愿更强，个人还比较难）

从国内外的互联巨头的投资动向不难看出，传统的盈利的大数据公司开始涉足硬件市场，利用其固有的软件技术整合硬件厂商快速的占据市场的有利位置。硬件是连接线上与线下的重要组成手段。所以笔者以为智能硬件这才是大数据正在的用武之地，才是大数据最终的价值所在！

毫无疑问，数据支持到搜索，购物和社交，这是变现的绝佳方式。

GFBAT（Google, Facebook, Baidu, Alibaba, Tencent，总市值几万亿）的数据变现最早的企业

百度加工数据变成有价值的可供搜索的信息，进而产生广告价值，阿里巴巴让商品信息成为购物的入口，供人买卖，生产交易价值。腾讯，建立人和人的关系，产生广告价值，成为社交入口。非常肯定的说这是数据1.0。

数据征信评价机构（通过数据加快贷款、通过数据降低风险）

BAT巨头纷纷进入大数据征信市场，也正是看中了这千亿级的蓝海市场。据平安证券估计：中国征信行业未来市场规模将达千亿元，其中企业征信市场规模有百亿元，个人征信市场规模有千亿元。有着国企背景的中诚征信则更加progressive，给出了未来市场过万亿的预期。

美国征信市场由传统征信机构、商业信息服务机构、创新型的金融科技企业三种力量组成。

传统征信机构以全球最大的个人征信机构Experian、全球第二大征信机构Equifax、征信数据挖掘公司FICO为代表，基于掌握的消费者和支付数 据提供征信服务。

商业信息服务机构Dun Bradstreet以庞大的全球商业数据库-全世界最大的企业信用数据库知名，基于其全球化的发展战略，主推风险管理服务（贡献营收62.7%）和销售及市场拓展（37.3%），利用征信业务的规模经济获取高毛利率。

创新金融企业Zestfinance则以技术输出为主要手段，利用传统的信贷记录等数据、大量交易信息、法律记录、租赁信息、网购信息等数据（第三方、网络、调研），使用机器学习的大数据分析模型进行信用评估，取得不错的实效，将信贷的成本降低了25%。

数据征信评价机构

2016年度，国内企业征信领域企业数据库涵盖数据量前5名依次为：1.益博睿2.邓白氏3.信用视界4.鹏元征信5.棱镜征信。依托大数据整合手段，可以预见在未来十几年内，中国必将出现几家对市场经济健康运行发挥巨大作用的规模化企业征信机构。

基因大数据指导生命科学

目前华大基因净利润在1亿元左右，不过深圳不少基金经理认为，作为基因测序的龙头，华大基因上市估值可能一步到位，其市值或直接到1000亿左右。华大基因的招股说明书显示，2015年上半年归属于母公司的净利润为7565万元，2014年度，2013年度的净利润分别为2456万元、13588万元。

生命经济的发展才是未来：面向人类最根本需求的经济形态和创新会是最大趋势。实现从后工业时代到生命经济时代的转变，需要大众转变观点、政策扶持以及科研机构的多方推动。未来，以国家基因库作为支点，围绕生命科学发展的产业，会走入从科学研究到产业化的发展之路，最终实现为人类服务的目标。

在未来社会发展上，影响人类社会经济和生命质量上有三个重大的问题。一是出生缺陷，二是代谢性疾病和心脑血管，三是肿瘤。这三个疾病导致人类医疗费用的支出70%到80%，而这三个疾病的防控唯一的办法就是用现代科技和大数据的支撑才能够解决这样的问题。

我们依靠基因科学技术，产生的大数据来引领着未来的大发展，来支撑着小康社会建设，以一个前所未有的高科技来作为支撑和引领我们一定能在某些领域走在世界前沿。

通过大数据分析为投资提供服务在各行各业并不少见，在传统股票领域，常见的数据分析指标有RSI相对强弱指标，KDJ随机指标，MACD指数平滑异同平均线等。这些指标常被用于分析股票走势，以提供给用户做投资参考。

共享经济最大程度释放数据信息价值。专业领域的数据共享者

这类代表性企业包括，滴滴，UBER，Airbnb、小猪，总市值在几千亿规模，未来会有更大的企业加入

我认为共享经济实际上是大数据2.0。这个在今年的数博会，克强总理的发言原文：“ 【只有共享经济数据才能无限放大】此外，总理认为我们还要发展共享经济，因为只有共享，数据才能无限放大，这不仅仅是做加法、乘法，而且共享经济作为新业态假以时日，将为中国经济注入强大力量。同时共享经济也是分享经济，让每个人都有平等创业的机会，每一行都能出状元。在“双创”方面，未来这些企业中将会诞生小巨人。此外，共享经济让人人都能受益。中国的“宽带中国”建设就是要拉近城乡、东西部的数字鸿沟，而提速降费也是拉近数字鸿沟的方式和手段。

为什么这类企业是数据变现排名第二的公司呢，因为这类企业的数据因为共享被无限的放大。第一个是所有权的价值信息到使用权的价值信息，所有权的价值信息可能在网上就一次，CPS，但如果共享就不断的把同一辆车可以坐无限多次。第二个是对于自身的价值到信息对于其他的行业价值，现在是企业间的共享，共享经济来了以后会形成整个行业里面，产业里面的数据共享，也就是企业跟企业之间的数据怎么交换，怎么共享，所以这样在企业之间数据的交换价值也会被无限的放大。比如滴滴一辆车每天都帮滴滴产生收益。第三个是单一的数据价值到多元的数据价值，这就变成了数据*数据的价值。比如说我是银行的数据价值，但银行的数据价值活性很差，银行数据维度比较差，社交数据就比较鲜活，所以单一的数据价值对于银行来讲是有作用的，但是银行和社交的数据加起来，它的数据的流通性及我们叫跨界融合数据的价值数据也会被无限的放大。再比如滴滴的数据可以用来做保险。

专业的数据加工者数据研究 报告（数据支持到咨询研究类型的企业，如汤森路透、万德、尼尔森、艾瑞、易观）

这类企业深入加工数据，针对一些对数据决策依赖比较深入的企业提供服务。金融、电商、新经济领域。

汤森路透得总裁吉姆·史密斯说：大数据对汤森路透非常重要。从某些方面来说，我们已经长期在管理大型复杂的数据了。我们面对的挑战与其他大型科技公司不一样，过去近25年里，我们一直在管理和整合我们所服务的不同行业领域的各类数据。我们投入了大量的资金来整合众多的数据，集成数据库，让客户可以简单地掌握和搜索所需要的数据资料，而不必再花时间了解来源或复杂性。

万德数据服务（Datafeed）这样描述自己：中国市场的精准金融数据服务供应商，为量化投资与各类金融业务系统提供准确、及时、完整的落地数据，内容涵盖：股票、债券、基金、衍生品、指数、宏观行业等各类金融市场数据，助您运筹帷幄，决胜千里

为客户提供标准的结构化数据，支持模块化订阅，同时满足客户个性定制需求，实现合作伙伴式的落地数据服务。

艾瑞用户行为产品是由艾瑞咨询自主研发，基于中国PC终端和移动智能终端的用户行为研究产品。通过深入分析多维度PC及移动网民的行为特征，及竞争对手的数据情况，为互联网、移动互联网、广告公司、广告主及电信等行业客户，将PC及移动互联网需求量化呈现，是真实反映中国互联网及移动互联网市场发展状况的数据产品。

这类企业深度的研究报告+个性化的数据定制+行业领域的专家智慧积累成就了这个行业的客户也成就了自己。

大数据咨询分析加工服务（埃森哲：数据人工加工、数据堂）

当企业第一方数据价值被掏空，企业需要发展外部数据弥补自身数据的不足，需要采集第三方数据开拓新的业务，发展新的客户的时候，企业就提出了数据采购需求，但一般来说这些数据需要爬或者定向采购，当数据源不能满足企业需求的时候就需要数据加工和分析服务。2015年，美国对信息服务的总需求预计超过6,000亿美元。

利用数据分析获得的认识正逐渐成为企业的一大竞争优势。企业利用数据分析结果实施、优化决策。任何拥有大型客户数据库的企业都可能发展成为这一场信息新博弈中的重要势力。过去，数据市场仅仅局限于传统的市场调查与数据服务公司。

专业的数据数据营销者：精准营销DSP+短信、email、私信（暴力广告，获得线索，客单价较高的产品，如地产）

DSP行业产业链上的角色包括广告主、广告代理商、DSP、广告交易平台、DMP、SSP、广告网络、广告联盟、媒体以及受众。

广告主或代理商通过DSP进行投放，DSP帮助广告主或代理商通过搜索引擎、广告网络以及广告联盟进行投放，同时DSP可以接入多个广告交易平台或可以接入多个SSP来获取媒体受众资源，而广告主则通过DSP对广告交易平台中的流量进行基于受众的购买。

2012年是中国DSP发展的元年，经过过去3年多的酝酿，去年出现了大量的DSP服务商和技术提供商。并且在一些巨头的广告交易平台的推出影响下，DSP所能够投放的广告的量迅速增长。2013年更多的广告平台出现、更多的媒体接入这些平台，同时提升了广告供给量、刺激了广告主的兴趣，市场获得非常高速的增长。在市场上RTB的购买方式是主流。另外，移动端的DSP初露端倪，未来极具成长空间。

能够为广告主、代理公司提供全面服务的服务商，有艾维邑动、爱点击、璧合网络、传漾、好耶、互动通、晶赞科技、聚胜万合、派择、派瑞威行、品友互动、随视传媒、泰一指尚、新数网络、亿玛、亿赞普、易传媒、悠易互通等。

这不可能是独角兽，但第一方数据的加工利用绝对是最好的数据变现方式（每个企业都可以发掘自身企业数据的价值指导企业优化）

大数据在全球范围内的市场规模同样巨大，根据IDC 发布最新研究结果，预测到2018 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6倍。从行业结构来看，大数据应用主要集中在金融、通信、销售和政府领域，在医疗和旅游行业也有应用，但占比相对较低。

短信、email、私信（暴力广告，获得线索，客单价较高的产品，如地产）

数据开放平台（如新浪数据开放平台、百度数据开放平台、腾讯数据开放平台等）

BAT开放平台的特点

一、腾讯的开放是产品层面的开放，核心资源不可能开放

二、百度的开放是技术层面的开放，过度开放，对百度来说是风险

三、阿里的开放是产业链的开放，但生态的封闭

十、大数据交易所，未来一切公司都是数据公司，一切都将数据化，那么每个公司都会有

一个数据合作部门，他们用来使内部数据和外部数据流通，产生价值

因此我本人非常看好这类公司，我认为数据的3.0我认为是数据交易，数据商品化是大数据产业生态走向文明的方式。现在数据都在线下交换，企业和企业之间，或者个人与个人之间进行交换，但这里面没有商品，数据商品出来之后是大数据的3.0，但是这个时间还需要10年左右。不过这样的部门，如在百度很早就有，主要来合作自己不能爬到的数据的价值。这看起来交易所要满足这些人集中交易数据的需求。实现公开的合法的数据买卖。目前这样的交易有如下几个形式

1）数据以在线云的方式提供API接口对外输出；

2）数据定向采购，线下交易；

这种模式永远存在，而且大家基于朋友的信任和很多利益的私密性，愿意私下进行数据交易，不愿意拿到台面上；

3）数据加工处理后在进行交易。

专门有数据加工的企业出现，

3、因此也成为了主要的数据变现方式

数据是生产资料，如同原油，在原油加工厂柴油、汽油、润滑油、化工品、化学品、精细化工品、

骗子利用大数据进行电信诈骗的“九大套路”

骗子利用大数据进行电信诈骗的“九大套路”

如今的电信诈骗，已经不只是发个短信通知中奖，或者“领导”打电话让你去办公室那么简单的伎俩了。通过大数据分析盘点电信诈骗的“九大套路”，帮助消费者擦亮双眼，看穿骗局。最重要的是，在个人信息泄露泛滥的今天，心中一定要有根弦——没有免费的午餐。

套路一

“你的账户有资金异常变动

骗子首先窃取了受害者网银登陆账号和密码，通过购买贵金属、活期转定期等操作制造银行卡上有资金流出的假象。然后假冒客服打电话确认交易是否为本人操作，并同意给用户退款骗取用户信任。骗子会再次通过账户内部的资金交易，制造用户账户有资金退回的假象，但由于存在交易手续费的问题，所以退款额一般比之前的账户内部交易金额要小。接下来，骗子会使用受害者网银进行转账操作，或开通快捷支付操作，并选择短信验证码的方式进行验证，这样一来，受害者的手机上就会收到一条验证码短信。最后，骗子再以限时退款为由，要求受害者立即提供自己手机收到的验证码，受害者一旦把短信验证码提供给了对方，对方就得手了。

怎么破：几乎天衣无缝。最简单有效的办法是，立即直接拨打银行的官方客服电话进行核实，别相信任何主动呼入的、自称是客服的电话。

电信诈骗九大套路

套路二

“你涉嫌违法了”

“你涉嫌洗钱”、“你涉嫌非法集资”、“你信用透支需负刑事责任”，这些都是冒充公检法实施诈骗的由头。这种手法并不新鲜，但由于其极具恐吓性，不了解此类诈骗的人还是很容易上当。现在很多骗子通过改号软件伪装成官方客服电话，但如果受害者真的反拨回去，一般就能识破骗局。甚至还出现了“升级版”：骗子以赠送免费物品为由，引导用户通过电话下单，以货到付款的形式邮寄，若用户拒绝签收快递或者退货，诈骗者便以公检法的口吻对用户进行威胁恐吓，进行诈骗。

怎么破：不要轻易相信陌生人打来的电话，如果有人说自己涉嫌犯罪，应当首先拨打110询问。或向身边的亲友询问一下，一般都能很快识破骗局。

套路三

“您乘坐的××航班取消了”

手机订机票成了网络诈骗的风口。骗子谎称改签退票等理由，引导民众进入钓鱼网站，虚假号码，进行到汇款的陷阱。《腾讯2016年第二季度反电信网络诈骗大数据报告》显示，这一诈骗类型高达44%，成为网络诈骗主流。骗子能够准确说出受害者的姓名、航班信息，多以可以获得改签补偿金的名义进行诈骗。

怎么破：机票退改签业务，通过航空公司、票务代理商等正规渠道的网站、电话、服务厅办理，别相信任何电话、短信，即使与本人信息完全相符。

套路四

“你购买的商品断货，可以申请退款”

骗子首先完全掌握了受害者的网购信息，并通过准确的描述受害者购物信息来取得受害者的信任，进而套取受害者的银行卡号、密码和短信验证码。骗子们有的时候是直接用电话套取相关信息，有时也会让受害者打开钓鱼网站并手动填写相关信息。银行卡号、密码、验证码同时泄露，骗子就顺利地将受害者网银账户中的钱转走了。

怎么破：遇到商品交易出现异常、断货等情况，应当首先向购物网站的官方客服电话进行咨询，不要轻易相信主动呼入的、自称是客服的人。网购账号、支付账号应当单独设置密码，并且密码要足够复杂，定期更换。

套路五：“向您推荐十大牛股”

此类骗术通常以学习股票知识、推荐股票为名，向用户收取押金或保证金，对那些急于求成的新股民尤为有效。事实上，正规的证券公司一般是不会向股民提供付费荐股服务的，更不会以此为名向用户收取押金或保证金。他们通常发来所谓公司的营业执照、工商证明或组织机构代码等的照片或图片，只要拨打证券公司的官方客服进行询问也就能清楚了。

怎么破：不要相信任何荐股、选股信息，不论这些信息是来自网站、QQ、短信还是电话。可通过回拨官方客服电话的方式求证。

套路六：“699元免费赠送苹果6S”

最近湖南警方通告的一起新型诈骗案，某诈骗团伙以“收取699元个人所得税，免费赠送苹果6S手机和700元电话卡”名义，向被害人寄送假冒、损坏手机或手机模具进行诈骗，两个月里先后诈骗受害群众数百人，诈骗金额数十万元。

怎么破：以貌似合法促 销的名义进行诈骗，不能存侥幸心理，哪有天上掉馅饼的好事。

套路七：“请您及时领取新生儿补贴”

犯罪分子以领取新生儿补贴为由行骗，由于他们能说出受害人的详细信息，让受骗人信以为真。骗子在获取受害人银行账号之后，通常会要求受害人到 ATM自动取款机操作，按照对方的“引导”进入英文操作界面。由于受害者看不懂ATM机上的英文提示，往往把转账程序当成输入验证码，最终上当。

怎么破：此类电话或短信，切勿轻信，更不要到ATM操作。

套路八：补换手机卡

最近出现的这种诈骗，其套路通常是先用几百条垃圾短信和骚扰电话轰炸手机，以掩盖由10086客服发送到手机号码上的补卡业务提醒短信；然后，拿着一张有受害者信息的临时身份证，去营业厅现场补办手机卡，使得机主本人的手机卡被动失效；最后就是更改手机客服密码和银行卡密码，并通过短信验证码把绑定在手机APP上的银行卡的钱盗走。

怎么破：常用网站密码、客服密码与银行密码和其他关键业务登录密码最好不相同，而且要定期修改；对于各类号码发送的链接，不要随意点击。如果接收到大量骚扰电话或短信，切勿关机，应使用手机安全软件屏蔽骚扰号码，并立刻解除银行卡绑定；在使用公共WiFi的场合下，尽量不要登录手机中的银行类 APP或者使用手机转账。

套路九：“小三怀孕了急需钱做流产”

这是长期活跃的一种诈骗类型，但是最近一个“小三怀孕了急需钱做流产”的骗子电话蒙了80多位老人。骗子充分利用老年人心疼儿子的特点，诱惑受害者转账，这是比较新的手段，是骗子在骗术上的不断翻新与改进。

怎么破：不要轻易相信陌生人打来的电话，尤其是急事急需打款。电信诈骗九大套路

160万人分布在黑色产业链

几十个工种环环相扣

电信诈骗的戏码每天都在上演，诈骗者的剧本也在不断翻新。某网站首席反诈骗专家裴智勇表示，如今电信诈骗已形成从上游的个人信息攫取、兜售到实施诈骗、分赃的黑色产业链。令人瞠目结舌的是，这个链条越来越产业化、专业化，分工越来越细，新的角色不断冒出，二三十个“工种”环环相扣。

根据某网站猎网平台的数据，中国信息诈骗产业规模超过1152亿元，诈骗从业者超过160万人。电信诈骗屡屡成功，究其原因，安全专家认为，电信诈骗数量巨大、信息泄露现象普遍、产业链完善、从业人员经过体系化的培训等都成为关键因素。

据了解，诈骗产业链上至少分为四大环节：上游的信息获取、中间的批发销售、面向公众实施诈骗、最后的分赃销赃。在这四大环节上，又有钓鱼编辑、木马开发、盗库黑客、钓鱼零售商、域名贩子、个信批发商、银行卡贩子、电话卡贩子、身份证贩子、电话诈骗经理、短信群发代理、在线推广技师、财务会计师、 ATM小马仔、分赃中间人等多个工种环环相扣，将受害人一步步引入陷阱。

黑客是什么样的存在？

黑客，在有些人看来是破坏者，网络的缔结者，在另一些人看来，他却是正义的维护者。黑客在大多数人看来是一个极其神秘的角色。不但拥有超强的计算机技能，还要有极强的探索和分析能力，既要能自我防护，又要能主动侵入。做人做事出神入化。我们必须得承认，想要当一名黑客，需要经过漫长的磨砺，需要有一些耐力不断探索进而取得成功。做为黑客，首先要具备高尚的品质，有正义感，更要遵守法律法规，要用自己的知识和技能来服务他人，维护社会的和谐和稳定。要具有超强的计算机能力，特别是网络方面的能力。既要懂得技术层面的东西，更要明确信息发展的方向。 时刻准备着以一颗坚持不懈、勇于探索的精神去接受新知识，同时也要不断更新知识，以顺应潮流，跟上时代的步伐。热衷于挑战。黑客们多数都有很高的智慧，至少在某些方面表现突出。他们喜欢挑战自己的能力，编写高难度程序，破译电脑密码给他们带来了神气的魔力，认为运用自己的智慧和电脑技术去突破某些著名的防卫措施森严的站点是一件极、富刺激性和挑战性的冒险活动。崇尚自由。黑客文化首先给人的突出感觉就是一种自由不羁的的精神。黑客如同夜行的蝙蝠侠，任意穿梭在网络空间中。黑客在电脑虚拟世界发挥着自己的极致的自由。

他们随意登录在世界各地的网站，完成着现实生活中无法企及的冒险旅程，实现着个人生命的虚拟体验。正是这种对自由的体验，使黑客如同吸毒上瘾一样，对网络入侵乐此不疲。

主张信息共享。黑客们认为所有的信息都应当是免费的和公开的，认为计算机应该是大众的工具，而不应该只为有钱人私有。信息应该是不受限制的，它属于每个人，拥有知识或信息是每个人的天赋权利。

大数据发展时代的7个挑战和8大趋势

大数据发展时代的7个挑战和8大趋势

大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。

大数据发展的挑战

目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失；企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘；数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用；数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力；数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露；大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展；大数据越开放越有价值，但缺乏大数据相关的政策法规，导致数据开放和隐私之间难以平衡，也难以更好的开放。

挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求

很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。

挑战二：企业内部数据孤岛严重

企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。

挑战三：数据可用性低，数据质量差

很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息，还有对收集到的数据进行很好的预处理处理，才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明，高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现，数据可用性提高10%，企业的业绩至少提升在10%以上。

挑战四：数据相关管理技术和架构

技术架构的挑战包含以下几方面：(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库，并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战；(2)很多企业采用传统的数据库技术，在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性，尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容；(3)传统企业的数据库，对数据处理时间要求不高，这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据，进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力；(4)海量的数据需要很好的网络架构，需要强大的数据中心来支撑，数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时，减少服务器的低负载情况，成为海量数据中心运维的一个重点工作。

挑战五：数据安全

网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多，黑客犯罪的动机比以往都来的强烈，一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们，要加强大数据网络安全的建设。另外，大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。

挑战六：大数据人才缺乏

大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。

挑战七：数据开放与隐私的权衡

在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的发展，也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低，这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善，大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统，是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时，开放与隐私如何平衡，也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。

大数据发展趋势

虽然大数据仍在起步阶段，存在诸多挑战，但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势：数据资源化，将成为最有价值的资产；大数据在更多的传统行业的企业管理落地；大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现；数据将越来越开放，数据共享联盟将出现；大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要；大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎；大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业；大数据在多方位改善我们的生活。

趋势一：数据资源化，将成为最有价值的资产

随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产，成为提升机构和企业竞争力的有力武器。

趋势二：大数据在更多的传统行业的企业管理落地

一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果，对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用，其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此，我们有理由相信，大数据作为一种从数据中创造新价值的工具，将会在许多行业的企业得到应用，带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求，更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学，相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进，让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。

趋势三：大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现

来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源，而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案，即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据，还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外，还希望能结合移动设备的位置信息，这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟，无论是大数据还是商业智能，目的都是为分析服务的，数据全面整合起来，更有利于发现新的商业机会，这就是大数据商业智能。同时，由于行业的差异性，很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统，因此，在一些规模较大的行业市场，大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。

趋势四：数据将越来越开放，数据共享联盟将出现

大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到，美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网，在2013年年底正式开放；上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作，数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据；2014年，贵州省也加入数据开放之列，10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业，数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息，那么就需要全国，甚至全世界的医疗信息共享，从而可以通过平台进行分析，获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势，不同领域的数据联盟将出现。

趋势五：大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要

随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息，也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁，然后提出有针对性的解决方案。比如，对于数据存储这个场景，目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题，由于其开源性，但是其安全问题也是突出的。因此，市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。

趋势六：大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎

随着大数据的发展，大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力，需要城市能够更合理地进行资源布局和调配，而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等，都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。

趋势七：大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业

一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求，高校也将逐步开设大数据相关的专业，以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作，协助高校联合培养大数据人才。如2014年，IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作，引入强大的研发团队和业务伙伴，推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养，建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程，为未来建设特色专业方向做准备。

趋势八：大数据在多方位改善我们的生活

大数据不仅用于企业和政府，也应用于我们的生活。在健康方面：我们可以利用智能手环监测，对我们的睡眠模式来进行追踪，了解睡眠质量；我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况，让远在他方的外出工作者更加放心；在出行方面：我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况，并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面：大数据将成为智能家居的核心，智能家电实现了拟人智能，产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息，可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制，甚至提出优化生活质量的建议，如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱。

过嘴瘾木有用,大数据变现是这么玩滴

每个女孩都希望男朋友这样对她～爱护她向新朋友介绍女友时，套请搂着她的腰，现而不是站在一旁用手指点。微在街上遇见美女凝视时间不超过秒，并迅速指出那位美女与她相比较的美中不足。㏕㎝㏄如果她做错了事，心里已经很难过，请主动承担起你应该甚至不应该承担的责任吧。听女友话的男人才会有出息，所以，你要乖乖听她的话。她可以欺负你，但你绝对不可以欺负她，因为她虽然欺负你，但是每次有什么好东西，她第一个想到的就是你！要是她朝你哭，你要不厌其烦地哄她，直到她破涕为笑！把她的照片帖到钱包，手机……一切经常看到的地方。离开她绝对不超过十天以上在她的朋友面前，希望你可以表现得比平时更疼爱她和紧张她的样子。大男人不表示霸道温柔不等于没主见。潇洒不等于没交代不要老是在我问她“去那里比较好”，“吃什么”等等的时候说“随便”，这不等于是你在迁就她，只表示你没有心思搭理她。．要经常对她说“我爱你”，否则她会假设你不爱她．永远不要在公众场合对她呼呼吼吼又或是撇下她一人。．她做错事情的时候教训她不要紧，最重要的是在那之后要哄她。．发脾气时不要不理她，不要给时间她让她冷静，其实她完全不需要时间冷静。．可以陪自己的朋友，但一定要重色轻友。．她看动画片，你不但不准笑话她，还要跟她一起看。．在她想你时，争分夺秒地挤出时间与她约会．看她的眼神无比专注。．说话的语气情深意长。．能做到客观的得看到其它优秀的女孩，但主观认为她才是最好的．有女孩和你说话，你要拉着她的手，如果她恰巧不在旁边，那么请你跟她们保持距离。．过马路的时候牵着她的手。