發(fā)源地大數(shù)據(jù)（Finndy）是國內(nèi)首家基于自研SaaS2.0云采集引擎的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，支持海量數(shù)據(jù)的分布式采集、計(jì)算及處理，以技術(shù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)交易。

科學(xué)分析、行業(yè)研究、內(nèi)容擴(kuò)充、運(yùn)營啟動(dòng)，F(xiàn)inndy平臺(tái)集合了全行業(yè)脫敏數(shù)據(jù)，滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)運(yùn)營及精準(zhǔn)營銷等方面的需求。

什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有什么用，為什么凱文凱利說數(shù)據(jù)是必然，馬云說數(shù)據(jù)是未來的一切的來源？

世界每天都在變，新的概念和名詞不斷涌現(xiàn)。

對有些人來說，大數(shù)據(jù)早被說爛，已經(jīng)是過時(shí)的風(fēng)口；

對有些人來說，大數(shù)據(jù)似懂非懂，聽起來很“高大上”；

這篇文章為后一種人所寫，如果你對大數(shù)據(jù)也似懂非懂，讀完這篇你就可以搞懂它。

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什么是大數(shù)據(jù)

關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念，有諸多版本，如同文化、精神這類詞，沒有統(tǒng)一定義。這里不是寫論文，只引用兩個(gè)版本：

1個(gè)來自維基百科：大數(shù)據(jù)是指一些使用目前現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫管理工具或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用很難處理的大型而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。

1個(gè)來自百度百科：大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

維基百科說了大數(shù)據(jù)大、難處理，復(fù)雜、數(shù)據(jù)集，百度百科在此基礎(chǔ)上強(qiáng)調(diào)它是一種信息資產(chǎn)。

兩個(gè)概念共同昭示了大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)：數(shù)量大、種類多、復(fù)雜、難處理、價(jià)值大。

那大數(shù)據(jù)是誰創(chuàng)造呢？

籠統(tǒng)說：是所有人的所有行為。

它不是今天，或者電腦誕生、互聯(lián)網(wǎng)誕生后才有，歷史上也有，只是那個(gè)時(shí)候沒這個(gè)概念，古人行軍打仗，商品貿(mào)易流通，城市興起衰落無不是在生產(chǎn)大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)。

你今天早上吃什么，出門選擇什么交通工具，一個(gè)行為構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)。

無數(shù)個(gè)你集結(jié)一起就是大數(shù)據(jù)，我們所有人的交易行為集結(jié)一起，就是消費(fèi)大數(shù)據(jù)，我們所有人出行，就是出行大數(shù)據(jù)，我們娛樂消遣，就是娛樂大數(shù)據(jù)……

所以大數(shù)據(jù)不只是excel表格里的一串字符，從構(gòu)成元素上看，它包含：文字、圖片、視頻、音頻、交易記錄、生產(chǎn)信息、物聯(lián)網(wǎng)信息……

于我而言，大數(shù)據(jù)是歷史，是信息，是記錄，記錄我們所做過的一切。

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大數(shù)據(jù)有何用

大數(shù)據(jù)有什么用，為什么馬云說，數(shù)據(jù)不僅是能源，是血液，是未來所有的一切的創(chuàng)新和來源？

其實(shí)大數(shù)據(jù)本身是沒有任何價(jià)值。

比如大數(shù)據(jù)告訴你每天有10000個(gè)人，固定從A移動(dòng)到B點(diǎn)。這條訊息對你可能沒有任何價(jià)值。

但如果摩拜知道了，它可以選擇在A點(diǎn)和B點(diǎn)分別投放不同數(shù)量的車，獲得用戶增長。

如果廣告商知道了，它可以在A點(diǎn)和B點(diǎn)搭建N個(gè)廣告展示窗口，獲得廣告費(fèi)，而廣告商背后的廣告主也能因此得利。

……

（當(dāng)然你也可以選擇在A點(diǎn)或B點(diǎn)開一個(gè)奶茶店。）

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)記錄所有，它會(huì)告訴別人，人們的喜好，消費(fèi)習(xí)慣，選擇偏好、工作習(xí)慣……

企業(yè)可以從中覓出商機(jī)，更好解決人們需要，從而獲得利潤。

而最終獲益的是每一個(gè)人，因?yàn)槲覀兊男枰玫搅烁脻M足。

　　就目前來看，企業(yè)會(huì)更直接從大數(shù)據(jù)中獲利。

大數(shù)據(jù)的價(jià)值，可以籠統(tǒng)歸為兩點(diǎn)：

大數(shù)據(jù)為人服務(wù)，為企業(yè)和個(gè)人提供決策參考，讓人少犯錯(cuò)，更聰明。這方面主要體現(xiàn)在精準(zhǔn)營銷、用戶需求、市場拓展、趨勢預(yù)測、資源配置、產(chǎn)品升級……

大數(shù)據(jù)為機(jī)器服務(wù)。大數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練機(jī)器設(shè)備、人工智能，讓機(jī)器更聰明。這方面主要體現(xiàn)在物聯(lián)設(shè)備、人工智能訓(xùn)練、搜索引擎、信息分發(fā)平臺(tái)的推送機(jī)制等，都是基于大數(shù)據(jù)之上的。

關(guān)于第2點(diǎn)，舉1個(gè)例子：谷歌智能機(jī)器人阿爾法狗之所以能橫掃當(dāng)代圍棋高手，在于它未出戰(zhàn)之前，已經(jīng)和歷史上的所有名家學(xué)習(xí)對戰(zhàn)過，并反復(fù)與自己對戰(zhàn)，不斷超越自己，所以才戰(zhàn)無不勝。

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大數(shù)據(jù)的分類

大數(shù)據(jù)大體可以分兩類。

開放數(shù)據(jù)。開放數(shù)據(jù)即所有人可見的公開數(shù)據(jù)。包含但不局限以下：

網(wǎng)站數(shù)據(jù)；

APP數(shù)據(jù)；

大眾媒介數(shù)據(jù)，如電視、報(bào)紙、電臺(tái)、書等；

……

內(nèi)部數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)即某些特定機(jī)構(gòu)、企業(yè)擁有數(shù)據(jù)。包含但不局限以下：

政府?dāng)?shù)據(jù)，如征信、戶籍、犯罪記錄等；

企業(yè)數(shù)據(jù)，如阿里巴巴的消費(fèi)數(shù)據(jù)，騰訊的社交數(shù)據(jù)，滴滴的出行數(shù)據(jù)等；

機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，如第三方咨詢機(jī)構(gòu)的調(diào)查數(shù)據(jù)。

終端數(shù)據(jù)，如小米智能手環(huán)搜集你的健康數(shù)據(jù)。

……

兩者的區(qū)別在于，開放數(shù)據(jù)體量大，比較雜亂，目前使用率低，會(huì)使用的企業(yè)和機(jī)構(gòu)較少，需要挖掘，但在未來它必定是主流數(shù)據(jù)來源，隨著數(shù)據(jù)積累，數(shù)據(jù)價(jià)值和應(yīng)用率會(huì)更高。

內(nèi)部數(shù)據(jù)則反過來，體量相對會(huì)少，數(shù)據(jù)相對集中，目前應(yīng)用更廣，但對普通企業(yè)/人來說，獲取難度比較高。

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大數(shù)據(jù)如何獲取

如果企業(yè)、機(jī)構(gòu)或者個(gè)人想要獲取大數(shù)據(jù)，該怎么獲取呢？

1.購買。

購買分兩種，一種是直接向數(shù)據(jù)擁有者購買。一些公司或個(gè)人擁有一些數(shù)據(jù)，他們會(huì)出售數(shù)據(jù)變現(xiàn)（相對少）；

另一種方式是上數(shù)據(jù)交易平臺(tái)購買數(shù)據(jù)，比如上發(fā)源地大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，用戶可以直接購買數(shù)據(jù)，也可以發(fā)布數(shù)據(jù)需求，定制數(shù)據(jù)，從開發(fā)者或數(shù)據(jù)供應(yīng)商獲取數(shù)據(jù)。

2.采集。

采集數(shù)據(jù)要看采集什么數(shù)據(jù)。如果要采集開放數(shù)據(jù)，方式也是兩種，如果懂技術(shù)，可以自己寫代碼采；如果不懂技術(shù)，技術(shù)小白，可以用數(shù)據(jù)采集工具采，比如Finndy+云采集引擎。

而如果要采集內(nèi)部數(shù)據(jù)的話，一般說來企業(yè)內(nèi)部都有自己的數(shù)據(jù)采集軟件和方式，比如工業(yè)設(shè)備會(huì)通過傳感器記錄數(shù)據(jù)，一些企業(yè)會(huì)人工記錄采集數(shù)據(jù)。

　　3.自造。

比如阿里巴巴、騰訊、百度這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司，從某種維度上來說，他們也是數(shù)據(jù)公司，并且擁有自造大數(shù)據(jù)的能力，如果你的企業(yè)能切中某個(gè)社會(huì)大需求，擁有海量用戶和高使用頻次，成為巨頭，你也可以自造大數(shù)據(jù)。

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大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用

大數(shù)據(jù)怎么用？

這里只講流程和邏輯，不切具體行業(yè)和場景。

不管你是用大數(shù)據(jù)去服務(wù)人，幫助你做決策，還是用大數(shù)據(jù)去訓(xùn)練你的機(jī)器，算法，一般都要四步驟。

　　數(shù)據(jù)采集。

數(shù)據(jù)采集的方法上面已經(jīng)說了，這里要說的是，數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)源非常重要，如果數(shù)據(jù)源錯(cuò)了，后面的所有結(jié)果都是錯(cuò)，采集來的數(shù)據(jù)是否全，是否清洗，是否合法，是否及時(shí)，都是數(shù)據(jù)可靠性和可用性的判斷維度。

數(shù)據(jù)建模。

數(shù)據(jù)采集上來了，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，按照一些規(guī)則和維度進(jìn)行組織，讓人和機(jī)器都能看懂。

數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)該如何分析，分析哪些維度，怎么從過去預(yù)測未來，這是個(gè)大學(xué)問，也是各家各說，無法一一展開，在此不贅述。

數(shù)據(jù)應(yīng)用。

分析完就是應(yīng)用，驗(yàn)證分析結(jié)果。這是一個(gè)循環(huán)過程，通常需要A/B測試，反復(fù)驗(yàn)證優(yōu)化。