之前参加了IC咖啡举办的Italk活动，听取的有关大数据公司和产业机构的讲座，因此萌生出一个写文章的冲动，想对目前大数据产业中的一些错误现象进行讨论.
陈宇认为大数据是哲学层面上的问题，属于统计学范畴，部分揭示了大数据产业的本质，但是实际上大数据这个概念自身就有着不同的诠释。利用数据进行军事分析，产品定位，交通管理，风险管理，精准营销等等，其实在几十年前就有了。最早的保险产品就是来源于偶然事件的概率分析，其参考历史数据分析，依据计算出的概率来，来对保险产品进行定价。中国古代的军事学家孙膑在战争中，通过逐步减少行军灶坑来迷惑对手，利用其师弟庞涓对数据信任，制造其带领军队溃败的假象，最后在对方轻敌冒进的前提下，突袭了对手，赢得了战争胜利。因此数据分析其实在很久远的古代就存在了。为什么过去的数据分析换成了时髦的名称大数据了呢?
相对于过去的数据，我们来讨论大数据的含义：
1)过于一些记录是以模拟形式出现的，或者以数据形式出现但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且放到了互联网上，开放给整个互联网用户，其数量之大是前所未有了。举个例子Facebook每天有18亿张照片上传或被传播，形成了海量的开放数据。
2)移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知iphone有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。
3)移动地图出现后，例如高德、百度、google地图，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。
4)进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，因此有大量的互联网用户创造出大量的社交行为数据。这些数据是过去不曾想像的，是海量的。某些数据代表特定人群的特点和个性。
5)电子商户崛起带来了大量网上交易行为，其产生了大量的交易数据，包含支付行为，查询行为，物流运输、购买行为等等，产生了海量的信息流和资金流数据。
6)传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为产生了海量数据。单位存贮价格的下降也为存储这些数据提供了技术上的可能。
现在我们所指的大数据不同与过去传统的数据，其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统的数据不同。简单的讲大数据范围更接近于某个群体行为特点数据，全面的数据。移动互联网和社交网络创造出来了大量的行为数据。
大数据产业是朝阳产业，任何一个想进入此产业的公司和个人向先要思考好以下几个问题。
1数据在哪里?
2哪些是有用的数据?
3如何分析这些数据?(如何将非结构化数据变成结构化数据)
4需要用数据解决的问题是什么?或者是分析后数据后提出的观点是什么?
5如何展现你的数据和推理?(图形、图表、曲线、分值、评价、归类、等级、概率、模型等等，大数据要么解决目前的问题，要么支持你的假设，要们引导出另一个未知观点)
6重新审核数据分析的逻辑和数据来源，是否可以展现一份可以经过推敲的数据分析报告?
如果以上的问题都可以解决，这时你可以进入正产业。中国的大数据产业近几年来逐渐升温，政府有投入了大量的资金。目前正在困扰很多大数据公司的问题是数据在哪里?目前我们了解的大数据来源主要有以下几个方面;
1)电信运行商(由于其提供互联网接入服务，互联网行为记录数据)
2)第三方支付(支付行为产生的资金流和信息流数据)
3)电商平台(阿里为代表，几亿的淘宝用户和2万亿的网络购买行为的数据)
4)社交平台(微信和微博为代表的社区网络产生的互联网行为数据)
5)电子游戏平台(大量用户产生的数据)
6)移动入口产生大量数据(包含移动APP，导航，地图等)
7)搜索引擎上产生的数据
除了这些新兴的大数据来源，其实在传统行业，由于很多数据是不能公开和共享的，还有很多大数据来源没有被重点关注。例如：
1)政府掌握的经济社会的统计数据
2)金融行业内部交易和支付数据
3)医疗行业的病历数据
4)教育行业的考试数据
5)交通运输行业物流数据
6)科学研究方面大量重复的论文、专利、科研实验的数据
7)生物工程、农林牧渔等方面的数据
目前在中国大数据产业投入最多的是政府，这是一个好事情，因为在中国政府是大数据的拥有者，最财大气粗的投资者，最具有资源的市场参与者。如果政府可以有效利用手中的数据，经过科学严谨的分析后，利用其进行资源的配置、重大经济决策、市场未来趋势预见、经济风险提示、产业管理、投资管理、财政费用管理、等，将有利于政府进行宏观调控、技术干预、行政管理、资源配置、财富分配。同时也有助于政府提高对公共事务包含社会福利的管理水平。
但是我发现目前很多政府参与的大数据产业集中在两个领域，第一个搭建云计算和云存储平台，利用政府具有的资源，委托研究机构搭建政府主导的大数据生态圈，让企业将数据提供出来，政府提过产业机构来帮助企业分析数据，提供大数据解决方案。简单的讲营造大数据平台和生态圈，从事大数据收集和开发的工作。
第二个是委托具有大数据技术的公司，利用互联网公开的数据和政府拥有的数据进行舆情监控，了解自己重视和关心的焦点问题，关注社会群体的舆论行为、社交行为，以及区域电商交易行为、服务投诉行为等等。简单的讲是利用互联网采集技术来了解舆情，作为一种情报输入来帮助政府来制定工作决策。
这两种参与方式我都不十分赞同，第一种明显是过度参与市场，政府应该制定规则来帮助大数据产业健康发展，而不是作为运动员参与产业发展。政府应该制定相关制度，对不能采集和公开的数据进行管理，保护个体利益，同时应对大数据技术公司提供研发资金支持，鼓励大数据企业利用技术研发实力来推动产业发展，帮企业解决问题。千万不要搭建一个生态圈，产业平台，政府委托的机构会由于机制问题，效率较低，对人才和资源造成浪费，最终会阻碍这个产业发展。第二种虽然有部分积极意义，但是个人觉得舆情监控产生不了巨大的社会经济价值，投入的资金不会有效帮助整个社会的发展，反而在某些方面束缚了部分合理的商业行为，由于我们国家老百姓自身文化和科学常识的不全面，群体舆论的导向不一定代表正确的方向。前瞻性的政治经济决策往往来源于具有远见卓识的领导者，想一想我们的朱隆基总理在98年的几大经济决策，国企改革、金融改革、住房改革、大学生分配改革等等，如果采用舆情监控所得出的结论，肯定不能够推行，因为其影响大多数人的利益。但是正是这几个重大经济决策，将中国经济的活力释放出来，使中国经济保持15年左右的高速发展。
最后对本文进行个总结，大数据产业是中国未来的希望，是未来的朝阳行业，但各个企业不要过于冒进，进入这个产业的企业必须了解这六个问题，找到解决这六个问题的方法，以技术和数据为基础，才能够创造价值，通过大数据这个工具帮助和推动传统产业发展。政府在大数据产业的定位应该清晰，千万不要成为产业的主要参与者，应该从保护产业和个人、商业信息角度出发，成为产业规则制定者，产业技术投资者，大数据技术公司的投资者。政府应该公布自己拥有的、不涉及国家利益和个人隐私，可以公开的大数据，为大数据产业提供土壤和阳光。政府应该打破主要大数据公司对数据的垄断、要求大数据拥有的公司将可以公开的数据公开，在保护客人和企业隐私前提下，为大数据产业提供数据来源。政府可以作为技术伯乐，推动产业进行技术升级换代，成为大数产业发展的助推火箭。
