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大數據時代，數據是不是都是寶？數據如何成為寶？

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這是一個非常好的問題 ， 作為一名大數據領域的從業者 ， 我來回答一下 。
【大數據時代，數據是不是都是寶？數據如何成為寶？】首先 ， 在大數據時代 ， 數據的價值將得到全面體現 ， 數據價值化也是大數據技術體系的重要目的之一 ， 所以從這個角度來看 ， 在大數據時代 ， 數據本身就是一個重要的價值載體 。
從技術體系來看 ， 要想讓數據體現出價值 ， 通常需要經過三個大的階段 ， 其一是數據采集階段；其二是數據分析階段；其三是數據應用階段 。雖然最終的數據應用是體現數據價值的出口 ， 但是數據采集往往是整個數據價值化過程的起點 ， 數據采集對于數據的價值密度也有非常直接的影響 ， 所以當前在大數據領域當中 ， 也有一部分企業會專注于數據采集工作 。
數據采集本身有很多渠道 ， 常見的數據渠道包括互聯網、物聯網、傳統信息系統等 ， 另外數據采集也可以在線下完成 ， 線下的數據采集往往會采集到很多價值密度比較高的商業數據 。數據采集本身是有邊界要求的 ， 隨著一系列法律法規的落地 ， 未來數據采集將逐漸規范化 ， 一些涉及到個人隱私的數據將受到重點保護 。從大的行業發展趨勢來看 ， 目前數據采集依然處在“紅利期” ， 創業者依然可以專注于數據采集領域 ， 但是數據采集門檻正在不斷提升 。
數據分析是數據價值化的核心步驟 ， 也是技術含量比較高的步驟 ， 當前的數據分析有兩種常見的方式 ， 其一是采用機器學習的方式 ， 其二是采用統計學的方式 。數據分析過程對于從業者的技術要求是比較高的 ， 比如需要具有一個扎實的數學基礎、統計學基礎和計算機技術基礎等等 ， 而且通常需要一個技術團隊來完成這個數據價值化的過程 。
在產業互聯網時代 ， 數據分析要全面垂直到行業領域 ， 行業領域的數據分析不僅需要有數據分析技術 ， 同時還需要有行業背景知識 ， 行業背景知識往往能夠決定數據分析的走向 ， 所以對于數據分析的從業者來說 ， 深耕行業領域還是非常重要的 ， 這是提升自身崗位價值的重要方式 。
數據應用是體現數據價值的重要出口 ， 可以說數據應用價值在很大程度上決定了數據價值 。從技術體系結構來看 ， 數據的應用出口有兩大類 ， 一類是人 ， 另一類是智能體 。對于行業領域的數據應用出口 ， 當前重點還是人力崗位 ， 這個過程往往就是一個通過數據完成價值化連接的過程 ， 這個過程的價值增量還是比較明顯的 。
大數據應用的另一個出口則是智能體 ， 而隨著人工智能技術的不斷發展 ， 未來智能體將成為數據價值體現的主要出口 ， 而這個過程也會全面體現出大數據自身的價值 。做一個不太恰當的比喻 ， 如果把智能體看成是一個廚師的話 ， 那么大數據就是各種食材 ， 食材對于廚師的重要性與數據對于智能體的重要性有一定的相似性 ， 簡單的說 ， 數據是智能的重要基礎之一 。從這個角度來看 ， 在智能化時代 ， 數據的價值會形成一個穩定的基礎 ， 數據也可以看成是一種新型的“能源” ， 這個能源的價值就在于能夠驅動各種智能體 。
我從事互聯網行業多年 ， 目前也在帶計算機專業的研究生 ， 主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域 ， 我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章 ， 感興趣的朋友可以關注我 ， 相信一定會有所收獲 。

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