2015－02－01

最近一直想写点什么，各种机缘不巧，总是未能动笔。这几天在地铁上经常看到“简书”上有人提到每天写一写文字，也激发了自己重拾日记的想法。遂决定从今天开始起，每天写1000字，若是能坚持到一个月就给自己买个无线鼠标作为奖励。

今天看到了一篇关于阿里的文章。里面提到了阿里对于大数据的应用，给我留下印象的有两点：1. 数据沉淀下来而不转换，意义有限；2. 阿里“三分钟”就能完成对人的信用评定。整篇文章如果属实，说明了阿里已经在大数据上走了很远，甚至已经在数据变现上相对成熟了。在物流、医疗、交通、金融等领域都有所试探。再结合其投资魅族，以期进军移动互联网甚至智能家居市场的势头，其布局已经相对明朗。那么阿里的下一步会是什么？和魅族的合作能否取得成功？时间会告诉我们答案。

前两天看的另外一个有趣的文章讲述了一家叫做Sight Machine的数据分析公司：

这家大数据分析公司定位于制造商客户，通过提供一套靠谱的软件分析系统，帮助客户充分挖掘记录产品质量的图像、压力温度、运动控制传感器、可编程逻辑控制器、流水线机器等方面的已经封装好的数据。挖掘完数据，再上一套浪里淘金的工序，就可以把过滤出的有价值的信息反馈给制造商，让工厂们依据信息监测并改善生产过程。

其实国内也有一些创业团队提供着数据分析服务。有些甚至自带数据源、SDK等，例如：诸葛。这些团队面临的一个问题是，如何低成本的提供定制化的服务？或者提供的服务如何尽可能多的满足市场的需求？

那么这在大数据市场上到底是大鱼吃小鱼，还是快鱼吃慢鱼？到底这个市场是赢家通吃还是“二元法则”？

根据我的理解，大数据本身还没有形成很好的直接变现的途径。广告、应用分发其实还是一定程度上的辅助作用。直接变现的途径可能会是数据市场。通过授权等方式交易脱敏后的用户数据，从而达到“给用户提供更好的服务”的目的。如果数据市场会是未来的主要方向，那么能够快速积攒、更新、挖掘数据的公司、团队成功的可能性应该更大。那么，小公司可能因为数据量相对较小，数据质量的问题导致其话语权并不大。

好吧，其实这些东西也是咸吃萝卜淡操心。回到自己身上，可能比较直接的问题是，作为一个码农，在大数据领域，应该选择一个小公司，还是大公司？其实这个问题没有一定正确的答案。我的选择文艺一点说，请把自己放到火箭上。俗一点，就是找个风口，等着被吹飞。当然，在被吹飞之前先要保证自己不要掉队，保证自己存活下来。:)