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一条让数据产生价值的道路——如何利用大数据产生价值？

正如《大数据》书中所述，大数据的一个重要特征就是产生价值。然而大数据的价值产生，并不是一蹴而就，而是需要经历从数据到信息再到知识的过程，并且将知识落地，在实践中产生价值。




从数据到价值的过程中，需要以此经历数据产生、数据储存、数据分析直到数据应用的过程。

第一个环节是数据获取，在这个环节中是要把获取的数据找到标准化的方式记录下来，以便后续的工作。其实这个过程并不是现在才有，从原始社会的结绳记事开始再到选举时在黑板上写下的一个个正字，都是在做着数据产生的动作。只不过现在记录的数据更多，也更智能，既可以是每个人在互联网上实时的浏览行为，也可以是在移动过程中的地理位置被智能终端记录，还可以依靠爬虫访问多个网页，然后把上面的信息一一记录。总之数据产生于此，也来源于此。在这一个环节中，对应着数据源的角色，这个角色一方面记录数据，另外一方面也提供着后续可供使用的数据。

产生的数据就如流水一般，流过不用即是浪费，因此需要一个向水缸存水一样，把产生的数据都记录下来，这时候就来到了数据储存环节。数据的存储依靠硬件和软件，硬件主要就是存储介质，即包括了个人常用的硬盘，光盘等介质，同时也包括云端储存。软件主要是指数据库，数据库在诞生几十年来已经从储存结构化数据进化到了非结构化数据，即从像二维表格一样储存到了使用长度可变，字段可重复的方式储存。在数据储存环节中，数据基础设施方为该环节提供了储存数据所需的硬件和软件。

数据要经过分析才能提炼出知识，数据分析就是从储存的数据中找到规律，发现知识。其实并不是大数据时代才有数据分析，早在计算还没产生的时候，统计学就已经开始承担数据分析的工作，诸如均值，方差等指标都是用来做数据分析的。数据分析是利用相关的模型来得到结果，伴随计算机科学的发展，大规模运算能够以相比过去几何级的速度很快得到结果，因此这也造就了现今各种算法的产生。数据分析是从数据到知识的过程，既需要运算数据，也需要解读数据，是科学与艺术的结合。在这个环节中需要分析实施方的介入，同时数据基础设施也会提供一些分析数据的工具。

知识是在落地的过程中产生价值，这里就需要数据应用这一环节的将分析的结果在相关行业中落地。数据应用其实是每个人在现实生活中见得最多的环节，因此也会有人如盲人摸象一般，看到了数据应用就认为这就是大数据。根据社交网络上面的好友还有各自共同好友的情况，可以被推荐认识的人，自己在网上浏览了商品以后，也会在不同的广告中跳出之前浏览过的品类，使用打车软件，短暂的时间内就被匹配到了能够顺路带自己的司机，以及偶尔接到电信运营商推荐新套餐的短信或电话，当手机欠费太多次时会导致贷款不能审批等等这些都是数据应用。数据应用的背后，就经历了每个人产生的数据获取，储存和分析的过程，最终在数据应用环节中把过去的一切作为礼物或者作为灾难反馈到自己。

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