隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。在大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始落地應(yīng)用的當(dāng)下，能否通過(guò)大數(shù)據(jù)所開辟出的價(jià)值空間讓更多參與者(企業(yè)和個(gè)人)受益是非常重要的，也能夠在很大程度上決定大數(shù)據(jù)是否能夠得到一個(gè)快速的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，在技術(shù)體系上已經(jīng)趨于成熟，但是除了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的直接參與者之外，廣大的傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)到底能夠創(chuàng)造出哪些價(jià)值并不是十分清楚，這是導(dǎo)致大數(shù)據(jù)落地應(yīng)用難的一個(gè)重要原因。

要想通過(guò)大數(shù)據(jù)受益，應(yīng)該從以下三個(gè)方面入手：

第一：完成價(jià)值化數(shù)據(jù)的采集。數(shù)據(jù)采集是進(jìn)行大數(shù)據(jù)價(jià)值化的第一步，同時(shí)對(duì)于價(jià)值化數(shù)據(jù)的采集也是目前通過(guò)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈獲得收益的重要方式之一，但是數(shù)據(jù)的交換過(guò)程要嚴(yán)格遵循相關(guān)的法律法規(guī)，尤其要注重個(gè)人隱私的保護(hù)，敏感數(shù)據(jù)一定要做“脫敏”處理。

第二：提供專業(yè)的咨詢服務(wù)。目前為行業(yè)領(lǐng)域提供咨詢服務(wù)是大數(shù)據(jù)企業(yè)一個(gè)重要的運(yùn)營(yíng)方式，而要想提供專業(yè)的咨詢服務(wù)，一個(gè)重要的基礎(chǔ)是進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，這部分業(yè)務(wù)雖然附加值比較高，但是技術(shù)含量也比較高，不僅需要具備專業(yè)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，同時(shí)還要具備行業(yè)知識(shí)。

第三：通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)構(gòu)建更多的“鏈接”。大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)訴求在于“數(shù)據(jù)價(jià)值化”，而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值化必然需要一個(gè)出口，這個(gè)出口對(duì)于不同的行業(yè)領(lǐng)域和應(yīng)用場(chǎng)景有不同的定義，比如在工業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的出口在于人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用，而對(duì)于電商領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的出口則在于如何與更多的用戶建立“鏈接”，“鏈接”本身就是一種價(jià)值的體現(xiàn)，“鏈接”也是互聯(lián)網(wǎng)完成價(jià)值增量的主要手段之一。