“大数据创业，数据哪里来？需要跨过几道坎？”

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尔等屌没有数据，怎么玩？ 首先，可以通过第三方购买数据。 例如，数据堂有很多数据出售和共享。其次，可以用爬虫返回和保存一些数据。此外，还可以通过授权公司、开发者、站长等采用大数据工具来积累数据。 最后，采用免费的政府、公司和组织开放数据。

这个复印件想了半天也没动。 一方面想写得干干净净，另一方面又想写得有吸引力。 烦恼之后，终于决定站在中立的顾客的立场上写。 决定尽量写得通俗一点。

年5月10日，在淘宝10周年派对-马云退休演说中，马云说:“这是一个变化的时代。 还有不知道电脑的人，移动网络来了； 在还不知道移动网络的时候，大数据来了。 变化的时代是年轻人的时代。

马云说的这句话很重要，他不仅讲述了大数据，还用一句话讲述了互联网从pc时代进化到移动网络时代，从移动网络时代进化到大数据时代。 有几个要点。 pc时代，全球诞生了许多网络上市公司，如谷歌、亚马逊、本、搜狐、新东方等。

移动时代，掀起了中国的创业热潮，众多移动网络(包括手游)公司不仅进军美国，还诞生了无数创业奇迹。 移动网络不仅给我们的生活带来了便利，还把创业热潮推向了历史最高峰。

现在的问题是，在大数据时代，创业热不是应该比移动网络时代更高涨吗？ 大数据时代是怎么创业的？ 大数据创业的门槛有那些？

让我先回答第一个问题。 大数据时代，创业热潮是否应该比移动网络时代更热闹？

据我所知，不是。 走在中关村创业大街上，你能收到的100个融资bp中，99个可能是APP和o2o项目，但99个中90%以上会看重大数据。

那么，大数据时代是如何创业的呢？ 首先请了解大数据创业的门槛。

门槛1 :数据

大数据大数据，没有数据怎么玩？ 那么数据来自哪里？

百度、腾讯、阿里巴巴这样的bat公司，本身就积累了大量的数据，所以他们做大数据，大多都是闷头赚大钱。 当然，百度旗下的百度移动、百度精算、百度舆论、百度大数据预测引擎等，bat公司做大数据的例子也可以说几个，就是百度大数据产品的应用。 阿里巴巴的话，需要大数据技术，比如AlibabaCloud (阿里巴巴云)、支付宝( Alipay ) -花呗、支付宝( Alipay ) -借呗芝麻信用、蚂蚁金服等。 在腾讯方面，腾讯广点通、腾讯云拆解、微信等也引用了大数据技术。

(/S2 ) )露等尸没有数据。 怎么玩？

首先，可以通过第三方购买数据。 例如，数据堂有许多数据出售和共享

其次，可以用爬虫返回并保存一点数据

并且，通过授权公司、开发者、站长等采用大数据工具来积累数据。 这个领域的新创公司有talkingdata、友爱会、dataeye等。

最后，采用免费的政府、公司和组织开放数据。 例如，黄金数据的api界面和微博的商业数据api界面等。

一般来说，妥善处理数据源是大数据创业的必要门槛。 看你创业的项目是什么很重要。

硬件2 :硬件

在北京，我参观过大数据的第一家公司，当时他们还没有得到融资。 我去了他们的办公室发现了很悲伤的事件。 他们的员工挤在小房间里工作，但两个大房间是用来安装放大数据存储服务器的。 大数据的存储量惊人，这也对机房和硬件设备提出了新的挑战。

这有些东西和移动网络不一样。 做个APP，用电脑研发，服务器用云服务就行了。 必要时购买。 但是，大数据不行。 不能将自己的数据保存在别人的云服务中。 一方面有安全因素，另一方面也有产权因素。 硬件也是大数据创业的障碍之一，但不是最大的障碍。 顺便说一下，我参观的那家大数据新创公司，现在完成了100万美元的a轮融资，现在他们家的办公区域很大，恭喜你的星图数据。

门槛3 :人才

我认为大数据创业的最大障碍是人才。 与制作APP不同，即使大数据创业，你一个人甚至几个人也无法运转。 在最初的公司里，先向10-15人这样的团队招募人吧。 这样的团队包括hadoop工程师、算法工程师、数据建模工程师、架构师、nosql工程师和bi工程师等。 都是技术要求高，工资要求也高的人才。 大数据的人才有多高？ 在美国，在r、nosql、mapreduce领域诉求的专家的工资每年约达11万5千美元，在中国也无处可去，年薪没有30万，所以要吸引大数据人才并不容易。

据中国商业联合会数据观察专业委员会统计，未来我国基础数据观察人才缺口将达到1400万人，bat公司招聘的职位中有60%以上都在招聘大数据人才。 也就是说，技术精湛的大数据人才，他选择的范围很广，早就进入了bat公司，或者在好公司领着高薪。 挖掘这样的人才，不仅要花钱，还必须支付股票、期权、福利等。

年-年是大数据人才最缺乏的两年。 原因很简单，各大学都是刚开设大数据科目的大学，学生还没有毕业。 招聘市场上对大数据人才的诉求量已经供不应求。 除了bat公司之外，通信公司、电力公司、金融银行领域、医疗领域、工业、游戏领域等各个领域都在招聘大数据人才，不是吗？ 创业者要在这样艰难的人才环境中找到适合自己的大数据技术人员，障碍不仅仅是金钱。

门槛4 :技术

要说人才，那就是技术。 大数据技术只要你懂c+和r语言就不够了。 大数据有自己独特的技术体系，如统计、编程、java、数据库、hadoop、spark、nosql、机器学习、自然语言解决、算法、数据可视化等。 只需要hadoop所需的技术和编程语言

许多项目。 另外，市面上的大数据工具因家庭而异，使用hadoop、spark等开源软件还是使用sap(sap hana )所需的技术也不同。 技术要求高，拥有大数据综合技术的人才少，也成为制约大数据创业的最大问题。

门槛5 :金钱

其实我不想写钱，但必须写钱。 大数据领域的创业离不开资本。 只要你创业项目的商业模式没有问题，同时技术实力强，团队可靠，那么无论是中国还是美国，融合a轮都没问题，对资本的关注度很高。 但是，在你得到融资之前，自己开始的资金需要很多钱。 人才、硬件

技术价格也很高。

请那样理解。 如果几个好朋友能聚集50万人花3个月制作APP的话，如果要在大数据领域创业的话，请准备600-800万人再来玩。

障碍6 :业务模式

新闻网络最赚钱的领域是什么？ 我认为是电子商务和网络游戏。 电子商务和网络游戏也是网络变化最快的领域。 大数据没有网络游戏和电子商务那么简单直接的表现力。 在我拜访的很多公司里，他们手里有钱，有数据，有人才，有技术，但是他们不知道自己手里的数据可以带什么。

也就是说，大数据目前没有最明亮最直接的商业模式。 大数据只有和商业场景结合起来，才能产生价值。

大数据就像石油原油一样，我知道在哪里。 可以开采，但开采需要冶炼。 同时经过减压蒸馏、加氢精制、溶剂精制、溶剂脱蜡等精制过程，变成成品油运到加油站，让汽车加满油后产生动力实现最终价值。 大数据也一样，要实现商业价值，需要很多复杂的过程。

那么，大数据交易不是商业模式吗？ 就个人而言，你认为看交易是什么？ 原来的非结构化数据，后面的数据清洗需要很多工序，数据存储也很贵，这样的交易成本太高了。 我认为，无论是公司客户还是个人客户，都倾向于购买大家带来后马上就可以使用的大数据来源。

说京东和腾讯完成了最初的大数据交易，我觉得是开玩笑的，京东和腾讯的大数据早就合并了吗？ 我可以直接用微信在京东买东西。 数据是互通的。 为什么需要交易？

所以，大数据创业最难的还是商业模式的想法，如果你找不到改变大数据的途径，千方百计不要忙着带队创业。 大数据领域的创业，光靠idea是不够的，通晓整个商业模式很重要。

回答第一个问题后，大数据怎么创业？ 我想是

一、找到大数据业务的突破口； 你用大数据处理什么问题，你的顾客是谁？ 商业逻辑是什么？

二、找到启动资金；

三、最好自己了解一点大数据相关技术。

四、找几个能和你同甘共苦的伙伴。

五、找到你的数据源，最好是独家数据源。

其实，我觉得现在不要着急做大数据项目，而是做大数据解决工具是个好方向。 首先，可以从建立商业智能( bi )、crm和erp系统开始。 有了顾客，有了数据之后，转过头来把数据项目做大，就会更加水落石出。

试着回答两个大家经常提问的问题。 [/s2/]

大数据的人才培养不是大数据工程吗？ 不，我认为应该称为训练/教育计划。

那么，市场上很多大数据培训公司选哪个好呢？

我的回答是，都不选。 如果你是技术类的应届毕业生，我觉得最好先找份实习生的工作，找个靠谱的大师一边学习，一边做项目，自学大数据相关的知识，遇到不擅长的人直接问大师。 实践比学习更重要。 不擅长技术的话，请先学习计算机的基本编程技术，掌握c语言和c++等。 学习结束后想想，自己到底要学习什么？

大数据训练不是比较没有技术的底层人员，而是需要一定的技术基础。 如果你的数据观察技术是0，请先学好艾克塞尔。 着急不能吃热豆腐哦。

来源：UI科技日报