大数据通俗解释就是海量数据信息的集合，通过分析处理终变成有价值的信息资产。我们可以认为，没有经过分析处理的大数据是不具备价值的。
提一下大数据的4V标志特点：
Volume（大量）
Velocity（高速）
Variety（多样）
Value（价值）
大数据带来的是一种变革，打破了原有的随机分析（抽样调查）方法，采用所有全量的数据来进行分析，分析的数据更加复杂，有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，分析结构更加注重相关性而不是因果。
可是，大众用户他们能听得懂吗？现在我会举例子告诉你。
比如说，采野蘑菇/野山参这样的事情，野蘑菇和野山参的分布地点都是随机的，经验告诉我，它们会分布在哪片山林，但是我们不知道具体位置，得一个一个的找。大数据可以解决这个难题。
我们可以把山林用数据可视化表现出来，然后让采野蘑菇的人根据自己的实战经验标出蘑菇分布的地点，并且把这些地点数据常年积累起来。然后结合野蘑菇的习性，收集每片山林的降雨量、灌木丛分布数据、土壤数据、温度数据以及山林里采蘑菇的人流量数据等等，来准确的预测出野蘑菇的分布地点。
一言以蔽之:大数据直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。
同样的思路，像森林防火防贼、雾霾治理、环境保护、旅游景点客流预测等等，都可以引入大数据思维。大数据同时也可以为我们工作、学习和生活中一些重大决策作为依据。
今天主要说的是大数据领域的创业指南，大数据只有和生活、学习、工作以及商业等场景结合才能产生价值。推动技术发展的从来都不是技术本身，而是消费者（用户）的需求。用户不需要知道也没兴趣知道你处理大数据是用Hadoop还是Spark、原理是什么、架构是什么，用户关心的是大数据到底怎么用，用了能为自己带来什么好处。
今天我们将从“外部大环境”、“行业内部环境”、“创业风险”和“大数据创业机会和方向"四个点来阐述主题，聪明的朋友也许已经知道了，我们的思路就是大数据领域创业的SWOT分析。
根据贵阳大数据交易所5月28日发布的《2015年中国大数据交易白-皮-书》显示：2014年中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.83%。预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。
一、大数据市场规模巨大
首先，中国大数据市场在全球范围内的市场规模巨大，根据IDC发布新研究结果，预测到2018年全球大数据技术和服务市场的2018年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415亿美元，是整个IT市场增幅的6倍。
无论是从国内还全球的市场规模和增长率来看，我们都可以得出这样一个结论，无论你是什么样的公司，或者说你未来创业要做什么样的服务，大数据都是兵家必争之地。大数据本身就是一种无形的资产，如果你的公司还没有部署大数据，那么在未来的市场上会失去核心竞争力。就好比你走在中关村创业大街上，你能收到的100份融资BP里，可能有99份都是APP和O2O项目，但99家里90%以上会重视大数据。
二、政策好，政府支持力度大
据我们的观察，大数据领域的创业环境只会越来越好。目前，很多一线城市乃至二三线城市的科技园区，都出-台了相关的扶持大数据产业的政策。如果你真的想在这个行业创业，可选择扶持力度大、人才较多的城市作为大本营，当然了，北京一定是首选。
三、资本关注热
大数据行业的投资，更多的资本量级都是上亿的，而且资本多源于顶-级投资机构。
“大数据就像十几岁少年眼中的性行为，每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它。”
TED的创始人Dan Ariely是这样调侃大数据的。虽然是句玩笑话，但也确实说出了大数据的行业现状。
现状一、市场尚未饱和，竞争并不激烈
1、尚未出现垄断性行业巨头
前面我们分析了大数据整个大环境的状况，我们知道大数据行业市场潜力巨大，未来的增长率将达37%左右。但是在中国，目前尚未出现一家如Palantir、FICO这样的垄断性质的大数据企业。
So, 这是一个机会。大数据行业没有那么大的竞争压力，而且真正的战争尚未开始。
2、现有大数据企业扎推北京
新创的大数据企业中，57%的公司都在北京，上海占了15%的份额。大数据需要和实际的业务场景结合才能产生价值，工业、农业、制造、交通和能源等传统行业仍然拥有巨大的潜力，北上广深和二三线城市的大数据力量还没有完全被挖掘出来，这同样也是一个优势。
3、大数据在生活、商业渗透性较弱
大数据没有让大龄光棍女青年更快更精准的找到结婚对象，也没用让隔壁老王炒股赚到更多的钱，更没有让北京的交通不再拥堵……大数据有用是不假，但是和生活场景结合得还是较弱。并没有看到可以称之为“变革”的现象。
4、没有直接的变现模式
互联网上赚钱的两大行业分别是电子商务和网络游戏，这两个行业的变现模式都是非常清晰和直接的，但是大数据的变现模式需要绕一个弯子，需要和实际业务场景结合起来才能产生价值，不直接的路定然不好走。
现状二、大数据行业人才紧缺
大数据创业，人才就是核心，所有的公司都在抢大数据人才，创业公司想要招到相应的大数据人才非常困难。
现状三、数据量增长超快
这里和大家分享三个数字。49亿、250亿和 39ZB。
49亿物联网设备：咨询公司 Gartner 预测今明两年互联物品的涨幅将达30%。分析师在指出，截止到2015年，全球物联网设备数量将从38亿飙升至49亿。
250亿智能装置传感器：分析师预测，传感器的普及将大大加速智能设备的开发、生产进度。到2020年，将会有大约250亿部智能装置出现在全球市场。
39ZB数据存储量：在 2014 年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到 1ZB，到 2020 年时，当年的新增数据量将会达到 15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到 39ZB，未来 6 年的年复合增长率达到了 84%。
预测到 2020 年， 平均每个中国人每年产生的数据约为 4.1GB。
现状四：行业目前存在问题
1、炒作过剩，实际落地产品较少；很多产品都是打擦边球；把大数据玩坏了。现在你和大家说大数据，很多人都认为你在骗人。行业想要持续稳定的发展，企业必须有自律。
2、群众基础差，关注的人群多为三高人才，高学历高收入和高技术。从百度指数可以看出，关注大数据的人群中，53%比例的人群年龄分布为30-39岁，而20-29岁人群占的比例为28%；另外，关注大数据的男女比例里，男性占到了80%以上。这样的数字直接告诉我们的问题就是，“大数据”的话题传播性其实并不好。预计超过90%的大众用户不知道大数据是个什么东西。
3、大数据只解决了部分2B的问题，2C产品较少。现在大家都觉得大数据的方向就是2B，我们不这么认为。打个比方说，你做2B的产品，每家企业平均给你200万，新创大数据企业你撑死了一年做上20家企业，那么营收预计在4000万左右。但是如果你做2C的大数据产品，一个用户给你200块，当你做到20万付费用户的时候，你的营收就会超过4000万。为什么呢，因为用户的数据本身就是钱。从深远的角度来说，未来的创业，你必须学会讨好大众，服务好90后，这才是种子用户。
4、懂技术的人不懂业务，懂业务的人不懂商业。这一点不想做详细的说明，打击面太广了。纯技术是无法赚钱的，必须和实际的业务结合起来产生商业价值，才能获益。
5、市面上存在的大数据工具上手门槛较高。又一个槽点出来了。前面也说了，任何的新技术，都是需求推动其发展，需求来自用户。任何的新技术，只有拥抱大众用户才能得到更好的发展，接地气非常重要。
一、大数据的创业门槛
人才成本较高；
存储硬件成本高；
项目启动资金高；
用户少、获取成本高。这一点的门槛主要是群众基础差带来的。
没有明确的商业变现模式，这是目前大数据创业的大门槛。
二、数据安全问题
对于大数据新创企业来说，数据的安全性就是“命”，如何保命事关生存。大数据的安全性，是部署大数据架构和大数据创业大的挑战之一！
三、大数据隐私
在中国，目前的立法是非常模糊的，属于灰色地带。手机号码被恶意第三方收集了，然后给用户发了很多垃圾短-信，或者我的姓名，我的电话，我的邮箱，他们收集我的信息是不是合法的，目前这一点在在立法上都不清晰。不知道未来国家会不会出-台相关的法律法规来规范这个领域？大数据隐私目前具有不确定因素，也是创业存在的风险之一。
说完了风险，下面我们可以来说说大数据行业的创业方向和机会。
资本层面关注点
对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人关注的东西。
投资人告诉笔者，对于一个大数据项目，他们看重的是团队。那怎么看团队呢？一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高，投资人看项目的时候，首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下，投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。
还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面，投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业，或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情况来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面，投资者会看你的客户（用户）体量和数据源。你的客户群体有多大？你手里有哪些具体业务上的数据？这些数据如何产生价值，应用到你的客户身上？解决好这3个问题就成功了一半。
大数据项目变现方向，投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值，而且有持续的创收能力。
解决好以上几个问题，新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。
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