《大數據時代》一書作者維克托認為大數據時代有三大轉變：
第一，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不是依賴於隨機採樣。更高的精確性可使我們發現更多的細節。
第二，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。適當忽略微觀層面的精確度，將帶來更好的洞察力和更大的商業利益。
第三，不再熱衷於尋找因果關係，而是事物之間的相關關係。例如，不去探究機票價格變動的原因，但是關注買機票的最佳時機。大數據打破了企業傳統數據的邊界，改變了過去商業智能僅僅依靠企業內部業務數據的局面，而大數據則使數據來源更加多樣化，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數據，尤其是和消費者相關的數據。
全球知名諮詢公司麥肯錫稱，數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一輪生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。
大數據被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命，不過相對於雲計算對數據資產的保管功能，大數據才是真正有價值的資產。商業的發展天生就依賴於大量的數據分析來做決策，而如今正處於數據大爆發的時代，如何獲取這些數據並對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。特別是隨著移動網際網路的發展，信息的傳輸日益便利，端到端的需求也日益突出，對於整個移動網際網路領域而言，大數據市場是等待挖掘的金礦，可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源，誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。
大數據的精髓：推薦、預測、行動
1、 精準服務、推薦和營銷
探碼科技、Talkingdata、今日頭條是這一領域的幾家典型企業，以下通過對這些企業的簡單介紹，對這一領域做些闡釋。
探碼科技
是一家國內的團隊，但主要面對的是美國客戶。探碼科技面向律師、醫療、酒店和機票等行業的企業，為它們全網搭建數據產品，數據採集。所需的數據來源主要有：企業客戶內部數據（CRM系統）、挖掘全網在線企業數據。探碼科技自主研發Dyson智能分析系統，可以完整的實現大數據的採集、分析、處理。
他們也將在國內推出一系列面向政務、企業的創新型大數據研究項目與合作，為各大企業提供高端信息技術諮詢服務。
Talkingdata
Talkingdata利用自己在移動應用領域豐富的數據積累，提供輕量級的智能推薦服務接口，主要業務包括移動應用推薦、廣告投放優化、用戶畫像、遊戲數據挖掘等。
今日頭條
今日頭條的推薦算法團隊有幾百人，他們依據客戶瀏覽習慣，為客戶提供諸如新聞、財經、視頻、專欄的精準內容。
摸象數據
摸象數據自主研發了一套電商推薦引擎，為網際網路用戶提供個性化消費推薦和服務的同時，為品牌&企業客戶提供大數據分析、推薦引擎平台建設以及精準廣告和效果營銷。
目前精準服務、推薦和營銷領域是數據產業鏈條中商業價值最為清晰的一塊，這裡只舉了幾個典型的例子，類似的公司還有lytics，百分點等等。
2、物流/交通領域
以滴滴為例。滴滴的數據分析和應用團隊有300多人，它設計了不同的數據模型，可以實現：依據客戶和司機的位置為客戶推薦計程車或專車，依據司機搶單情況來給司機安排客戶，依據客戶訂單多少提升客戶等級和訂車優先權。
3、國防領域
這一領域以Palantir最為典型。Palantir共擁有兩大產品線，即PalantirGotham和PalantirMetropolis，分別應用於國防和金融領域。在國防方向，儘管CIA、FBI等情報機構掌握著成千上萬個資料庫，但要在這些數據之間建立聯繫，卻相當耗費時間，Palantir利用強大的算法和引擎整合相互分離的資料庫，進行高效的搜索、分析和數據挖掘，能夠快速找出有價值的線索，提前掌握恐怖份子可能發動襲擊的消息。在金融方向，Palantir曾幫助多家銀行追回了前納斯達克主席BernieMadoff所隱藏起來的數十億美元巨款，而很多銀行和對沖基金客戶則大多利用Palantir探測欺詐行為和評估貸款風險。
隨著移動網際網路的飛速發展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動網際網路領域，數據已被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命，毋庸置疑，大數據市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源，誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。
原文連結：
https://www.zhihu.com/question/23273263/answer/97550340
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