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?
大數據企業，成為融資創收的高產地
根植于大數據核心技術，越來越多的大數據企業被融資。
創建于2014年的Cazena，位于馬薩諸塞州沃爾瑟姆。Cazena開發的大數據即服務產品可以讓企業把基于云的數據湖和數據集市結合起來，用于配置和優化大數據系統，包括那些構建在Hadoop、Spark和MPPSQL技術上的系統。因為強大的技術系統，它已經吸引了大量的關注和資金，更在2010年被IBM以17億美元收購。
在2015年5月正式發布的Maana位于加州PaloAlto，被看作是可以很好地收集和分析由物聯網網絡生成的海量數據的公司。而被業務線所廣泛應用的MaanaKnowledgeGraph，則是Maana開發的一個數據搜索和發現平臺。這個系統構建在ApacheSpark處理引擎上，能收集來自多個系統或者"孤島"的數據，并將其轉換為運營洞察。2016年3月，Maana在B輪融資中獲得2600萬美元。
位于加州門羅帕克的Aviso，創建于2012年。Aviso基于云的軟件集成了一系列CRM應用。結合機器學習算法和投資組合管理技術，Aviso開發的預測分析應用軟件能夠幫助銷售經理和銷售代表優化交易、降低風險和精確銷售分析。現在，不少銷售機構已經將這套應用軟件應用于改善銷售預測流程。
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?
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