数据处理：从大数据到大知识

施水才

我主要讲三方面的内容：第一、大数据技术和商业模式创新；第二、大知识；第三、我们的实践。

大数据和传统的信息化最大区别在于，大数据具备分析、预测和决策功能；另外，大数据和传统海量信息处理的区别在于，大数据具有三大本质特性—计算实时化、数据关联化以及应用跨界化。

技术虽然很重要，但不是最重要的；数据也很重要，但也不是最重要的。最重要的是应用场景。和创新型的公司相比，我们非常关心是否落地。但就现在来说，很多大数据应用场景还是大数据公司“想象”出来的。

大数据还存在一些问题。首先，数据本身存在问题，包括数据质量、数据开放，商业模式，是否建立数据联盟等。谁也无法拥有全量的数据，数据的积累和优化是个长期过程。

其次，不能脱离应用谈数据。我们的数据银行有很多数据，但不是所有数据都有价值。一个应用到底需要什么类型的数据，这是个非常复杂的问题。

再次，光有数据不行，还得有知识。如对非结构化的数据进行结构化处理，要依靠大量新兴的技术，最终形成的是一种知识。

大数据卖什么？有卖基础设施的，有卖技术的，有卖解决方案的，也有卖数据的，如数据堂。但卖什么并不重要，重要的是在商业模式上要有大数据的思维。

受大数据驱动的商业模式，主要有四种：第一、免费增值云存储或云盘。要想获得数据，就要免费让用户存储；第二、平台型的商业模式，如滴滴、Facebook；第三、开放型的模式，像知乎、HealthTap；……