吉宁博士观点
这个世界的数据由两类组成：交易型的数据，是线性的，在牛顿力学的范畴之内，由理性思考的右脑产生并进行逻辑运算；大数据，则是离散的，属于量子力学的范畴，由感性思维的左脑生成的情感类信息。
典型的传统数据多来自银行金融交易、电信运营商的计费信息，以及其他公共服务类公司。但今天，除了线性的交易型数据，来自雅虎、谷歌、Facebook这些门户网站、搜索网站和社交网站的用户生成信息，带来了随机的、发散的、弹性的、爆发式的大数据。
相较于传统数据，大数据更能反映这个世界的真实情况。如今，一天之内人们上传的照片数量，就相当于柯达发明胶卷之后拍摄的图像总和。技术和需求的双重推动，会让越来越多的政府机构、公司企业和个人意识到数据是巨大的经济资产，像货币或黄金一样，它将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
今天，硅谷的大数据科技公司大概可以分成以下三类：
首先，像亚马逊、谷歌和Facebook这类公司，通过对用户信息的大数据分析解决自己公司的精准营销和个性化广告推介等问题。
其次，像IBM和惠普这类公司，是通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供硬件+软件+数据的整体解决方案。
最后，新兴的创业公司则通过出售数据和服务更有针对性地提供单个解决方案。这些公司更接近于把大数据商业化、商品化的模式。例如，Cloudera公司和Hortonworks公司出售企业信息化系统和商务智能系统等产品，将Hadoop开源平台商品化，大大降低了公司数据操作的难度。Factual公司则是个数据超市， Facebook、AT&T乃至美国《新闻周刊》都是其客户。
第一类公司将改变营销学的根基，精准营销和个性化营销将有针对性地找到用户，多重渠道的营销手段将逐渐消失。第二类公司将改变公司的管理理念和策略制定方式，没有数据分析支撑的决定将越来越不可靠。第三类公司将大数据商品化，这将带来继门户网站、搜索引擎、社交媒体之后的新一波创业浪潮和产业革命。
同时，第三类大数据公司的针对性咨询服务，会对传统的咨询公司产生强烈的冲击。即使是第二类提供整合服务的科技公司，也会因其系统和软件的垄断封闭性，受到第三类开源大数据的挑战。
这三种公司类型在中国也不会有太大的不同。在这一轮科技浪潮中，中国企业比任何一次反应速度都快，几乎可以说与硅谷“零距离”。
目前，腾讯和百度都已经在应用Hadoop软件平台，淘宝和京东也在做用户分析和精准营销数据模型。在新兴的大数据创业公司方面提供工具系统的公司有友友系统，提供数据存储和销售的天云科技，提供信息咨询算法的有秒针系统等。以秒针系统为例，现在每天向大众汽车提供2.5亿条的数据，以准确分析哪些广告投入是无效的，以及观看人群的性别、年龄等特征。
我认为，还会有新的商业模式出现，大数据会孕育出更多新的公司类型。因为 “数据矿”就在那里，分析平台也已经成熟，现阶段是要用解决问题的视角，寻找数据分析师和懂得商业操作的人才，把数据分析产品化。
大数据带来的挑战，也是跨行业、跨领域、全方位的。在公司内部，从管理层到董事会，都应该认识到大数据即将带来的转型。将公司和行业之外的数据纳入分析并作为决策依据，是公司董事会、高管们都必须重新认识的内容。
而大数据发展的最大障碍，则在于数据的“流动性”和“可获取性”。2009年，美国政府创建了Data.gov网站，为大数据敞开了大门，公众能够通过这个网站获得各种政府数据。现在，在印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场大数据变革，政府应该首先公开数据，其次是企业，最后在个人。开放的、流通的数据是时代趋势的要求，闭关锁国最终拒绝的将是财富创造。
云计算和大数据将注定带来一次革命以及世界观的改变。当你的客户都在互联网上，你的市场就在互联网上；如果缺乏对客户数据的判断、对市场的了解，缺少的就是核心竞争力——企业的IQ。政府和个人也一样，都需要主动拥抱大数据时代的来临。
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作者田溯宁系中国宽带产业基金董事长
