? ? ? ?大數據正以一種革命風暴的姿態闖入人們視野，其技術和市場在快速發展，而駕馭大數據的呼聲則一浪高過一浪。于是有人說中國大數據產業有炒作“過熱”之嫌，也有人認為大數據投資正當時，那么面對當下國內大數據產業，企業家到底該不該投資呢？

? ? ? ?大數據產業迎飛速發展 企業投資仍需謹慎

　　現實中，數據交易也逐步展開了實踐。去年4月14日，貴陽大數據交易所正式掛牌運營并完成首批大數據交易。這是全國第一家以大數據命名的交易所。據新華網報道，截至2015年底，貴陽大數據交易所交易金額已突破6000萬元人民幣，會員數量超過300家，接入的數據源公司超過100家，數據總量超過10PB，已發生實際交易的會員超過70家。
　　
　　工業4.0、中國制造2025等熱詞的出現，攪動了人們對于大數據無窮的想象力和不著邊際的信心。數字設計、數字工廠、數字制造等一時間喧囂而上，難免給人造成一種溫暖的假象：到處都是工業大數據。有些輿論甚至斷言，中國擁有全世界最大的工業大數據——大概理由是因為中國有最多的設備和工廠現場。然而，數據現場遠非工業大數據之地。
　　
　　中國真的有工業大數據嗎？事實則不然，貴陽大數據中心，是以政府主導型的數據為基礎，基本是城市數據、政務數據、物流數據等；而阿里云則是以消費者數據為基礎，十多年淘寶歷程，沉淀了大量的用戶行為數據。
　　
　　但是，對于那些不分晝夜轟鳴的設備，工業數據仍然是暗無天日的黑油、黑煤炭。而對中國制造業而言，些許的光亮或閃爍，遠沒有到大規模發光發熱的時代，更為重要的事情，還需要工業領域去優先解決。 　　數據、信息和知識的關系，有時候容易混淆。大致而言，數據最開始都是未經組織的，大量存在卻價值極低;底層的數據需要通過信息化和工業化，才能轉化為知識體系。　　　　從數據到信息，本身就是一種過濾機制——這需要一種提煉，然后可執行、可傳遞的信息形成知識。知識分為隱性和顯性，隱性知識往往存在于人本身之中，傳遞性很差。
　　
　　數據是迭代的，算法是迭代的，產品服務也是迭代的。數據有不同的版本、算法有不同的版本，我們要找到最優、同一個語境下最好的算法，達到最好的服務。對于企業來說，需要將大數據變成企業的洞察力、行動力。10年前，商業決策都是靠經驗驅動，用數據證明自己的判斷是對的。而數據驅動，則要擁有足夠的數據，通過數據發現一些以前沒有看到的東西。
　　
　　當前來看，大數據技術和應用需求的蓬勃興起，以及開源技術提出的革命性挑戰，各家IT廠商均需同等面對，這無形中縮短了彼此起步的差距，這也意味著國內企業在開拓大數據市場上存在巨大的機遇！大數據注定帶來一次革命，無論是對社會、公司和個人來說，都將是一次世界觀的改變。