不止于大而在于“准” 大数据告别“数据洪流”

随着大数据概念深入人心，越来越多的企业开始认可数据存在价值。挖掘自身数据价值、获取外部数据是企业两大需求。企业通过社会、天气、政府数据来预测供应链中断。大量的用户数据被各个网站收集利用，一些公司甚至开始利用大量的文本交流数据建立算法，从而与客户进行对话。

但现实的情况是，我们对大数据重要性的痴迷，往往会产生误导。是的，在一些情况下，从数据中能获取有价值的东西，但对于创新者来说，数据量和规模不是关键的因素，找到正确的数据才是关键。

有时候正确的数据规模也很大，也有的时候正确的数据规模很小。对于创新者，关键在于哪些关键的数据对企业最有帮助，要找到正确的数据，那么，如何才能实现这一目标呢？

一是寻找浪费源。“哪里有浪费，哪里就有机会”。无论你是工业生产、零售还是法务调查公司，搞清楚哪些因素会浪费你的资源，都能够帮你找到正确的数据。

二是如何减少浪费。在确定哪些因素会造成资源浪费之后，下一步就是要减少浪费。人类擅长于做某些类型的决定，比如在品牌营销方面，这部分应该交给人类解决。

事实上，只要理解了传统系统当中的浪费，并且知道了浪费造成的后果，最后一步就是去问一个简单的问题。如果你可以有任何数据来帮助你做出完美的决定，它会是什么？

目前数据在各行业的应用还处于探索阶段，随着行业发展，数据在各行业应用成熟，数据能带来多大价值会逐渐达成共识，数据将逐渐成为标准化商品，交易过程中的信息不对称将大大降低。

传统企业的数据应用程度与该行业的信息化程度有关，像金融、电信等行业信息化程度较高，其数据源价值很大。像医疗、制造业等行业的企业内部数据库尚未实现互联，大数据尚处于起步阶段。这点可以从大数据公司重点涉足的行业看出，多数大数据公司选择将银行、运营商作为切入点，医疗、工业大数据公司相对较少，而且体量较小。

互联网数据乍一看是开放程度最高，应用范围最广的数据源，但实际上互联网数据中最具价值的部分都被BAT等互联网巨头所拥有，目前几乎不对外开放。通过爬虫等方式获取的数据价值非常有限。不过随着移动互联网兴起，移动设备承载的用户行为数据价值被挖掘出来。

大部分公司花了太多的时间提倡大数据，但是却几乎没有花时间去想清楚哪些数据才是正确的有价值的数据。目前来看，最有价值的数据源是政府、运营商和BAT，BAT的数据完全不开放，政府的数据同样开放程度有限，而运营商的数据开放程度最高，有十几家大数据公司与运营商合作，可以接触到运营商的数据。

随着技术发展，数据加工会更趋于标准化加工流程，同业比拼的不仅仅是技术实力，对接的数据源数目和质量更为重要。目前这一领域还属于早期圈地阶段，很多行业的数据还未被有效存储、采集，未来随着各行业信息化成熟，高质量数据源是最核心竞争力。这个领域会逐步淘汰小公司，最终剩下几个大公司，新公司进入门槛越来越高