2016年数字博览会升格为“国家级”盛会，聚焦“大数据开启智能时代”，一定程度上印证大数据产业发展迈入新的阶段，公众对大数据的认知以及企业对大数据的重视和运用程度都达到新的高度。
当大数据成为一种共识和基本运作方式，个人消费者和企业眼中的大数据是否一致？ 大数据的根本价值体现在哪里？接下来的发展中，拥抱大数据可能会面临什么样的挑战？我们又如何应对？
— 大数据体验者 —
两年前，大数据对于大多数个人消费者来说只是一个空洞的概念，从字面意义来讲，谁都能理解大数据，至于大数据有多大，大家并不会深思。而2016年，普通消费者对大数据的关注进入一个新的阶段，这多数归功于过去一年不断涌现的大数据新闻和实际生活中的大数据服务体验。
Alphgo大战李世石，Master成就历史是最受欢迎的例证，所有与之相关的新闻中都特别突出“大数据”这一关键词。从司机选单发展到系统派单的滴滴打车， 则在更实际的生活中为我们呈现了一个直接基于交通、司机、乘客等各方信息的大数据应用。
— 大数据需求者 —
个体消费者从日常的资讯和使用中见证大数据产业崛起，而更普遍、更深入的大数据运用则直接影响着企业的发展，面对大数据革命，每一个企业都成了大数据的需求者，如何理解，如何使用，如何期待大数据成为了关键。
— 4V定义大数据 —
首先，相比于个人消费者粗浅的理解，企业需要对大数据有着非常明确的认知。比如， 一般采用的大数据4V原则：
第一个，volume（量），大数据第一个基础是它的数据量要大；
第二个，velocity（速度），大数据一个很重要的它必须是实时产生的，一个两年以前很大的数据，在今天的时代里面是不能够被称之为大数据的；
第三个，variety（多样性），很多企业其实只拥有一类数据，但需要明白大数据的根本是需要多样性；
第四个，veracit（不确定性），我们过去熟悉的数据都是确定的，一个消费者的名字、年龄、收入，地址等等，这些都属于关系型数据；但在大数据里面，所有的数据是无序的，不可确定。
— 大数据与人工智能 —
大数据与人工智能基本上是搭档出现，AI的火爆从某种程度上代表大数据产业的不断成熟。一般而言，我们可以把大数据比作原油，为人工智能时代提供基本原料，而诸如机器学习等数据分析算法则是手段。所以，首先是由于各类感应器和数据采集技术的发展，我们开始拥有以往难以想象的海量数据；然后通过计算机技术进行数据分析，在算法分析的深度学习过程中实现自主判断和决策，最终形成人工智能。
比如，在大数据商用最具代表的程序化广告领域，伴随着移动营销的发展，整个数字广告更加碎片化、复杂化，企业需要营销的过程中必须在海量的信息中找到目标消费者。这些海量的广告信息，广告媒体和24小时移动的消费者构成了数字广告的大数据原材料。
大数据企业提供的则是通过算法技术去挖掘、处理、分析这些大数据信息，最终实现把合适的广告，在合适场景（时间、地点），推送给合适的人。这种类似对大数据进行撮合和匹配的方式正是大数据最常见的一种运用方式，其背后正是通过人工智能得以实现。
— 拥抱大数据的几点思考 —
整个市场上提供大数据服务的是少数，有大数据需求的是多数，而这些多数者很大程度上缺乏对大数据缺乏的认识，一部分人认为大数据太过技术化，不知道从何入手；另一部分人想通过大数据服务商解决，但又缺乏对大数据服务商的判断力。
— 培养数据思维 —
机器开始逐步替代人类的工作，大数据对人类的理性思维要求到达一个新的高度。不论是个人发展，还是企业运营， 我们首先需要具备基本的数据理解和分析能力，这一点需要从对大数据基本的定义开始，逐步建立数据连接。
— 预见行业挑战 —
行业在2017年会迎来更大范围的发展，可以预见的是会有越来越多大数据企业的涌现，其中一些带来了更好的技术解决方案，但也必然会出现大量跟风者，扰乱市场秩序，导致对大数据妖魔化和PPT化的片名理解，即认为大数据是万能或者万万不能，以及大数据的实力只能通过PPT进行展示。
— 数据安全建设 —
大数据的发展帮助企业优化业务、长远发展，但随着大数据基础设施框架下多层应用程序与硬件、网络、操作系统的关系日益复杂化，构筑数据安全防御体系成为整个大数据建设必须要面对的问题。以大数据广告投放为例，对于广告主数据的维护，对于数据流量真实性的保证都是数据安全建设的重要组成部分，也直接关系到广告主的切身利益。
— 透明化的大数据发展 —
从大数据服务商的角度来看，有两个关键的发展方向，一方面是通过技术提高准入门槛，形成核心竞争力；另一方面，通过透明化的大数据服务引导行业良性发展。前者是大数据企业安身立命的根本，后者则直接帮助大数据使用者识别真假大数据服务商。
所谓透明的大数据，意味着回答数据是否透明？数据的使用是否透明？数据的效果是否透明？实际上，在整个数字广告领域，透明逐渐成为检验技术和数据效用的关键。 品友全新的数字广告管理云平台擎天柱系统就也是通过全面的透明服务打破传统的技术和数据黑盒，呈现各方数据源，还原数据源的使用效果。
2017年大数据产业的发展最终是不断回归到对企业的实际帮助中，数据思维的培养、行业挑战的预见和通过透明路径选择和验证大数据服务商不仅将帮助企业从长期发展的角度实践大数据战略，也将带动整个行业高速繁荣的发展。
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