窺盡大數據背后被遮掩起來的財富

當我們在談大數據的時候，我們在談論什么？大數據產業火爆的背后，有著深厚的利益驅動性，于是各大商家與企業紛紛趨之若鶩，想要窺盡大數據背后被遮掩起來的財富。毫無疑問，變現，是大數據火爆的背后原因。

大數據被潮流所接受，皆因它能夠帶來進步與利益

縱觀古今，博覽中西，能夠經歷歷史的洗刷而留存下來的精粹，都是能經得住各種考驗的東西，都是能夠真實滿足人類各種需求的東西。這些“東西”，要么是從物質上說能給人類帶來利益的——如農業、手工業、商貿等；要么是從情感上說能夠給人類帶來快感的——如繪畫、舞蹈、歌曲等。這些東西在幾千年的文明史中，除了樣式上會有與時俱進的變化，但究其核心，若整體一個產業種類或藝術種類自被催生日起便被存續下來，那一定是滿足了人類的需求。那么，大數據是否能夠被當前的歷史潮流接受，那就是要看它是否能夠給我們帶來切切實實的利益。

有不少人說，工業革命又將迎來一次變革了，更道大數據產業是第四次工業革命的標志，這個說法雖有待商榷，但是，只要它給人類社會帶來生產力進步，以一種更智能新穎的模式代替人類重勞力，促進全社會信息共享和交流，讓社會以更高進程地進步，那也未嘗不可。

科學技術是第一生產力，踏入工業4.0時代，必有新的主導科學技術——大數據、BI、云計算、物聯網、移動互聯等新一代信息技術打破了原有的技術壁壘，形成了新型的產業和商業創新模式，促進和刺激了新一輪的生產力發展。

低廉快速，讓大數據能成為盈利的工具

說到大數據，我們可以具體、廣義地理解成Hadoop、各種數據挖掘、機器學習算法、人工智能。因此，今年也催生出學習以上技能的一股風潮。那么，努力學習是否真有豐厚的回報？答案是肯定的，因為，大數據能成為盈利的工具。

日常操作中，為了縮短計算和統計的時間，為運營與決策提供數據成本更為低廉和具有時效性的方案，我們會采用Hadoop或者Spark這些框架進行分布式計算；為了深埋于數據背后的數據量化后的規律與彼此的邏輯關系，我們使用機器學習算法對數據進行深度的挖掘和處理。

在運營學當中，“消除不確定性來降低試錯成本”是一句經過萬千實踐留下的“金句”。而圍繞這一中心思想發展起來的工程技術改進、算法改進、架構優化等，都是大數據變現的核心內容。而商家和企業十分看重的大數據分析，深究其本質，其實和獲取信息的本質是一致的——通過消除不確定性來降低試錯成本。

做大數據是為了降低成本，增加行業收益

很多人認為，大數據變現只是紙上談兵，然而，在我們認識到本質之后就不會讓人覺得變現這件事很困惑或很艱難。雖然大數據帶來的利益并不是我們可以唾手可得的，但是，在比較明確的思路和目標下，在國家的相關政策，以及世界科技的潮流催生下，這也漸漸變成了一種趨勢。

很多人誤會，做大數據是為大而大，其實，做大數據是為了降低成本而大，這個成本是廣義的。在項目啟動初期，商家與企業看似花費了很多的金錢在設備購買、工具分析、人才挖掘上，但是未來這些設備上所承載的數據以及從中得到的信息，會大幅削減試錯成本，而且在某些行業領域里這種增益的效果還會非常明顯。以小見大，事半功倍的事情，何樂而不為？

變現，是大數據火爆背后的根本原因。共享經濟時代，越來越多人選擇大數據相關行業，例如眾包平臺、數據分析行業，等等。你的選擇又是什么呢？