物易云通“物联网+再生能源管理平台”，再生铜企业可以通过该平台实现数字化，可以为再生铜企业提供供应链金融服务。
物绿资源平台可对企业业务各环节作业情况及数据实时采集、记录、监管，保障真实性、不可篡改，将业务结构化、场景化呈现，基于该平台提供的数据模型，帮助金融机构将风控深入到产业链条中，为金融机构供应链金融服务提供抓手，利通过数据资产实现授信，降低企业融资成本，有效提高企业资金周转率，扩大企业营业规模。
目前绿资源平台已经与多家银行完成总行层面系统直连，搭建资金融通通道，实现再生行业企业首笔数据授信上千万，融资放款600w。物易云通还有纳税贷产品，也是针对再生行业金融产品，可以缓解再生回收加工企业资金压力。左心房贷款公司正规的，全名是左心房（杭州）企业服务有限公司！
左心房贷款公司经营范围包括一般项目：企业管理；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；市场调查；市场营销策划；财务咨询；社会经济咨询服务；科技中介服务；数据处理服务；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；网络技术服务；信息技术咨询服务；物联网技术服务；软件开发；通讯设备销售；企业管理咨询；代客户办理银行按揭手续；代客户办理银行贷款手续(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。许可项目：第二类增值电信业务！
左心房（杭州）企业服务有限公司，成立于2020-05-18，注册资本为1000万人民币，法定代表人为吴子凡，经营状态为存续，工商注册号为330106000935608，注册地址为浙江省杭州市西湖区西溪谷商务中心20号楼7层702室
左心房贷款公司只是帮别人办理贷款手续，不能放贷款哈！
左心房贷款公司正规的，全名是左心房（杭州）企业服务有限公司！亲要认准公司名哦！
在此之前，阿里方面也多次预告将在今日发布“颠覆性产品”。那么，Trusple能解决哪些痛点？应用前景有多大？Trusple的推广目前面临哪些困境和阻碍？
又一个“支付宝”
“与支付宝当年推出担保交易的初衷一样，Trusple也是为了解决交易信任问题，所不同的是，由于区块链技术在解决复杂流程信任中的突出特性，Trusple更好地契合了解决国际贸易信任的需求。”蚂蚁集团副总裁、智能 科技 事业群总裁蒋国飞表示。
具体来看，在Trusple平台，当买家和卖家产生一笔贸易订单后自动上链并开始流转，银行会基于订单约定的付款条件自动进行支付，避免了传统模式下卖家需督促买家去线下 *** 作转账，同时也能防止屡有发生的恶意拖延付款时间现象。而买家也可以基于上链的真实订单获得账期等金融服务，大大提升了资金利用率和采购效率。
而对买卖双方来说，在Trusple上的每一次成功交易都是一次“链上信用”的沉淀。当企业产生融资需求时，金融机构可以向Trusple平台提出验证请求，来确定企业的贸易真实性。这样一来，一方面降低了银行等金融机构的金融服务风险，同时也盘活了中小企业的生存和营运能力。
据了解，目前已有法国巴黎银行、花旗银行、星展银行、德意志银行、渣打银行5家银行成为Trusple的首批合作伙伴。
传统的贸易融资业务有多复杂？以下是银行的信用证业务流程图：
从以上可以看出，传统国际贸易融资模式不仅流程复杂，而且银行还要收取高额的服务费。如果有了区块链贸易结算平台，开发一个贸易结算合约，出口商直接将预付款放在智能合约中，等出口商的货物到达目的地，系统验证单证合格后再触发智能合约放款给出口商，不仅流程简单，服务费用低，更重要的是能降低资金占用周期，提高资金效率。
“目前蚂蚁集团推出的Trusple便是如此，蚂蚁链也支持智能合约。”李炼炫表示。
概括起来，传统跨境贸易和Trusple就是中心化与去中心化的差异。传统的贸易模式中，银行作为中心，为买卖双方提供交易信用或融资便利，保证交易的顺利进行，这其中的“信用”是银行的第三方信用。而区块链的信任模式，其“信用”来自于区块链本身，不需要第三方中介。
面临两大障碍
Trusple的推出也实现了阿里19年来的一个夙愿。
早在2001年，阿里巴巴B2B公司就曾尝试用类似中间担保的模式解决外贸交易中买卖双方互不信任的问题，但受限于时的技术条件未能如愿。2年后，支付宝的出现解决了C2C业务用户之间的信任问题。但由于企业之间的交易远比个人之间复杂得多，付款方式和物流方式也有很大差异，因此19年前的计划一直搁置至今。直到如果区块链的出现，提供了新的解决方案。也因此，阿里方面将Trusple的推出称为堪比支付宝诞生的重磅发布。
值得注意的是，Trusple虽与支付宝功能类似，都是为了解决不同主体之间的信任问题，但解决思路完全相反。Trusple旨在消除中间环节，去中介化，而支付宝则是一个拥有10亿用户的最大中介。Trusple仅针对跨境贸易中的B端用户，因此目前来看与支付宝相安无事。那么未来如果有类似产品用于国内C2C电商场景，则意味着将革支付宝的命。
阿里的区块链布局
区块链基于去中心化、公开透明、信息可追溯、防篡改、智能合约自动执行等特性，天然属于解决信任问题的利器。正如《经济学人》所言：区块链会成为“信任的机器”。因此马云说，没有区块链的阿里会“死人”的。
马云这话并非危言耸听。以电商起家的阿里，支付宝在解决消费者和商家之间在线上交易的信任问题中，发挥了关键作用。可以说，没有支付宝就没有阿里今天的电商帝国。“我们在过去十几年中，持续通过技术和创新，推动信任机制的建设”，蚂蚁集团在IPO招股书中如是说。
为此，早在2015年，阿里就成立了区块链小组，开始投入区块链的研发。2017年10月，蚂蚁金服（蚂蚁集团前身）发布“BASIC战略”（区块链、人工智能、安全、物联网、云计算）。今年7月，蚂蚁集团申请科创板上市前夕，蚂蚁区块链正式升级为“蚂蚁链”，马云亲自为蚂蚁链命名，可见其在阿里生态中的地位。
如今，阿里系已落地了50多个区块链应用场景，蚂蚁链在技术上已经能够支持10亿账户规模，同时能够支持每日10亿交易量，实现每秒10万笔跨链信息处理能力（PPS）。
今年4月，蚂蚁“开放联盟链”正式推出，面向中小企业全面开放其区块链技术和应用能力。随后，相关的区块链应用落地步伐进一步加快，7月份发布蚂蚁链一体机，可为政企开发者节省90%以上的区块链部署时间；9月18日对外开放包含数据安全计算硬件、3D合约安全服务、数据隐私计算服务的隐私安全“三件套”；今日再发布Trusple。
研发方面，阿里的区块链专利申请已经连续4年蝉联全球第一，其自研的跨链技术也被认定为国际标准。
据上交所网站披露，蚂蚁集团的科创板IPO已进入“提交注册”环节。“上市以后，蚂蚁集团最重要的事是投技术，未来重点投入研发人工智能、风险管理、安全、区块链、计算及技术基础设施五大技术领域。”蚂蚁集团CEO胡晓明表示。
1、老人看护中心
我国已经慢慢地向老年型的社会，进行过渡了，甚至有一城市，都超过了这个标准。所以，这个创业项目，是大有可为的，其中最普遍的就是老人的看护了。这项项目，要遵循主动服务还有被动服务的原则，要有专业的人员，建立一个好的地点，购入适当的器材还设备；确定好日程安排还有对老人的基本护理，就可以开始营业了。
2、水果路边摊
这个创业项目，对于水果的来源来说，质量要好，价格方面也不要太贵，因为在路边上买水果的人，收入都不是很高的，所以价格可以便宜一些。
在进货的时候，一定要仔细的寻找好的货源。选好销售的位置，就算是开着车卖水果，也要找到合适的位置，把车子停下来，然后在进行销售，最好要挑选人流量大的地方，这样的地方最好。
3、定制遮雨棚
在农村铝合金门窗比较常见，但遮雨棚这个还是不怎么有的，有了遮雨棚，不仅可以避雨还可以遮阳，属实是方便了人们的生活，可以安装活动的遮雨棚，有需要的时候放下来，大晴天需要晒农作物的时候再把遮雨棚收起来，每家的格局不一样，就需要定制，定制的东西肯定比普通的要贵一点了，少则几百，大户人家上千也是有可能的。
4、秸秆
随着环境的转变和人们的倡导所遵循的一种市场，也就是环保风的影响下，利用农村的资源秸秆来产生的一种有益项目。相信很多人们对秸秆建材很陌生，其实这就应对了环保风，并且可以使资源再利用，也可以做到环保。
因为本来在农村，秸秆处理就是一个大问题，而利用这样的一个资源，生产出和人们居住有很大联系的建材，这样不但可以节省成本，也有很大的市场前景。
5、稀有的畜牧业养殖
目前我国的畜肉产业发展较好，对于特种的畜肉市场来说，比较的紧缺，棘刺猪，它在消费的餐饮行业里面，受到大众的喜欢，肉嫩营养，野味十足，这些年，它的销售量不断地上升，常常出现供不应求的情况，在农村特别的适合，我们可以选择空闲的房屋里面，进行饲养。发展这样的项目，效益可观。
大数据基础概念“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲
本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。
首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。
我们知道：
第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，
第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，
第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，
第四次工业革命以可再生能源为基础，_________为标志。
空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是，数据和内容作为互联网的核心，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。
一、大数据的应用
大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
Mckinsey列出了各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》
各种Data之间的关系图，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府开放数据）
Mckinsey也列出了Open Data时代里七大行业潜在的经济价值，自上而下分别是教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、消费金融。（感谢知友安阳提供的补充链接资料）
大数据的类型大致可分为三类：
传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
从理论上来看：所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。
(2)第二产业
2013年9月，工业和信息化部发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》的通知。明确提出推动物联网在工业领域的集成创新和应用：
实施物联网发展专项，在重点行业组织开展试点示范，以传感器和传感器网络、RFID、工业大数据的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。
大数据的业务多是数据驱动型，具有数据量大、种类多、实时性高的特点。工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和Excel电子表格记录。这些 *** 作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。
随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（Industrial Internet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的例子：
Here’s an example An MRI scan is the best way to see inside the human body While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data produced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most
At a very simplistic level, there are many individuals working as a team to make the scan happen A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly This is Big Data, but it is not making information more intelligent
又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。
第三方认证机构（TÜV NORD GROUP），工业
德国汉德技术监督服务有限公司的前身是德国锅炉检验协会（简称TÜV）早在1869年，德国锅炉检验协会就承担了德国国内所有锅炉运行安全的检验工作，保证了锅炉生产的安全。渐渐的，德国锅炉检验协会取得了德国政府的授权，开展对其他产品的检验工作，从采矿，电力系统开始，到压力容器，机动车辆，医疗设备，环境保护，宇航工业，医疗产品等等，现在的德国汉德技术监督服务有限公司已经成为了许许多多产品的安全代号。主要体系认证包括企业质量管理体系，生产环境体系，生产碳排放方案等。TÜV当前从建筑绿色标准体系方面提出了对于大数据能源管理的探索，以微软新总部，蒂森克虏伯电梯总部为例，在整个项目实施中引入大数据能源管理，在建筑的设计规划阶段、施工阶段、运营阶段等多个阶段通过数据化的能源管理系统，实现建筑的低碳、绿色、智能。
工业自动化软件商（Wonderware ），工业
Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。
了解更多：
大数据在电力行业的应用前景有哪些？
(3)第三产业
这一个部分的内容比较多。这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。
健康与医疗：Fitbit® Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在开发床垫监测传感器，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析；美国公共卫生协会（APHA: American Public Health Association）开发Flu Near You用来的症状，通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。
视频：互联网电视能够追踪你正在看的内容，看了多长时间，甚至能够识别多少人坐在电视机前，来确定这个频道的流行度。Netflix 美国国内规模最大的商业视频流供应商，收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》，而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性，确定新剧拍摄的最佳人选。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there
交通：《车来了》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间；WNYC开发的Transit Time NYC通过开源行程平台（Github：OpenTripPlanner和MTA ）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据采集商INRIX-Traffic的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。
电子商务：Decide 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。已经于2013年被 eBay收购。
政治：奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长Eric Schmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了Civis Analytics咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）
金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。目前违约率比行业平均水平低 60%左右。另外一个不得不提到的是风险管理先驱者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通过大数据分析为银行和xyk发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO 信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。想了解更多的企业可以看看附录中《经济学人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。
电信： 美国T-mobiles采用Informatica - The Data Integration Company平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。美国AT&T 公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国BT - Broadband公司发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—BT news releases，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。
一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。
宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带q的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，因为林中到处都有与他一样潜行的猎人，如果他发现了别的生命，能做的只有一件事：开q消灭之。在这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。
二、大数据的定义
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。
数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到352ZB。
看看专家们怎么说。
舍恩伯格，大数据时代 (豆瓣)
不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
埃里克·西格尔，大数据预测 (豆瓣)
大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。
城田真琴，大数据的冲击 (豆瓣)
从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。 它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
三、大数据的价值
了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。
2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。
Limits of Predictability in Human Mobility
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of individuals, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users By measuring the entropy of each individual’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis
而大数定理告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。
举个例子，我们向上抛一枚硬币，硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的，但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后，我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之一。偶然中包含着某种必然。
随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。
实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻里的读心术。
如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。
如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。
如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。
如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。
如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。
如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。
最终，我们都将从大数据分析中获益。
四、结束语。
Here's the thing about the future关于未来有一个重要的特征
Every time you look at it,每一次你看到了未来
it changes because you looked at it它会跟着发生改变 因为你看到了它
And that changes everything else然后其它事也跟着一起改变了
数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。
祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）创业之前你最应该做的十大件事
35岁是青春的后期，35岁以后是收获的季节，如果你没有资格说这句话，你将会憎恨自己。所以在35岁以前，在烂漫蓬勃的青春年华里，你最好把下面十件事做好：
第一，学会本行业所需要的一切知识并有所发展。已故零件大王布鲁丹在他35岁时，已经成为零件行业的领袖，并且组建了年收入达千万美元的海湾与西部工业公司。每个人在年轻时都可能有过彻夜不眠、刻苦攻读，这在20岁甚或30岁都没有问题，但到了35岁，就不应该再为学习基本技能而大伤脑筋了。35岁之前是一个人从事原始积累的阶段，35岁之后就应该勃发了。
第二，养成个人风格。在35岁以前，找出你所喜欢的，不论是衣着或是爱好，哪怕是与众不同的小习惯也好。20岁、30岁时你可以不断尝试、不断改变，但是到了35岁，你便要明确地建立个人风格。一位男士或女士在事业中途改变自己的形象，就会让人觉得很不可靠。你喜欢穿西装吗？好！就把西装当作你的商标吧！办公桌上摆些鲜花会令你工作更有效率吗？那就每天都摆些鲜花吧！
第三，在感情生活方面平和安定。在攀登事业的高峰时，如果私人生活不愉快，陷入感情危机，对你会产生很大的干扰，甚至会逐渐令你对别的事物失去兴趣。那些在35岁之前私人生活已经平和安定的人，一般都比生活动荡不安的人有更大的机会获得成功。因此，如果你想结束一段没有结果的恋情，或者你想和女友结婚，那就赶快行动吧，免得把问题拖到生命的第35个春秋。在35岁以后，你应该专注地看着你对事业的投资开始获利。
第四，明白自己的短处。承认有些事情你的确做不好，或者不愿做。如果你讨厌数字而喜欢创作，那就不要因为待遇高或顺从别人的期望而强迫自己做数字工作。在35岁之前，一定要投入你所喜爱、所擅长的那种工作。否则，35岁之后必然会有一段郁郁不乐的日子。而且，真正的成功可能因为活力的消退而丧失。
第五，知道自己的长处。你应该知道自己擅长什么，并且清楚你所喜欢做而又做得比别人好的事情。不管你目前担任什么样的角色，知道自己的长处对成功都很重要。
第六，储备辞职另谋生路的钱。在这个多变的职业世界里，你也许不会永远在一个地方工作，或者永远在一个位置上淋漓尽致地发挥自己，当你感到无法施展时，你很可能会想到辞职，或者开辟第二职业，如果你事先储蓄了足够的钱，你便有了一个安全的后盾。
第七，建立人际关系网。如果到了35岁你仍未建立起牢固的人际关系网，那你就有麻烦了。这个人际关系网包括你的朋友、亲人，最低限度包括所有可以互相帮助的人。这些人有的是你的同事，有的受过你的恩惠，有的你倾听过他们的问题，有的你和他有着相同的爱好。人际关系网不是一朝一夕就能建立起来的，它需要几年甚至十几年的培养。一个人在事业上、生活上的成功其实如同一个政党的成功，你要有许多人散布在适当的地方，你可以依赖他们，他们也可以依赖你。
第八，学会授权他人。许多人不肯或不能这样做，因此始终被钉在从属的职位上。授权他人是成功的一半，一个事无巨细，不能将工作授权别人的人，注定会遇到极大的障碍。到了35岁，你最好已成为这方面的专家。换言之，你懂得挑选合适的人并信任他们。
第九，学会在什么时候三缄其口。因说话不小心而自毁前程的人，比因为任何其他原因丧失成功的人都多。要学会保持沉默而且看起来机智别人自然以为你知道的比实际还多。别讲别人的闲话，别谈论你自己的大计，守口如瓶所赢得的声誉，远比讲人闲话所带来的东西更加珍贵。你在事业上越成功，这一点就越重要。
第十，对人要忠诚。如果你到了35岁仍未能建立起坚如磐石的忠诚信誉，这一缺点将会困扰你一生。不忠诚的恶名必然会使你在事业上到处不受欢迎。你不能靠暗箭伤人爬到事业的顶峰，而要靠在早期树立起来的真诚刚直和不可动摇的声誉。35岁以前，忠诚只是投资；35岁以后，你会作为一个可以信赖的人收到忠诚的回报
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