我国把什么作为大数据发展的前置条件？

中国大数据要发展必备三个条件
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，大数据的定义才算完整，而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，诞生了大量有价值的数据源，奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟；另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心；各大行业巨头在搭建各自行业的云平台；IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面完成了大数据应用的硬件基础；另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
现在，问题的核心指向了“数据如何创造价值？”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称：“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选，奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金；他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型，每晚实施66万次模拟选举，推算奥巴马在“摇摆州”的胜率，并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方：对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起，不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平；其次，大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”；第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来，有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着85亿用户，淘宝注册用户超过37亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商，或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发时点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢？过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢？这在大数据时代变得更有害，因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害？如何避免信息不对等，对困难群体的利益构成伤害？在有效控制风险之前，也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。

170开头的手机号码其实不属于移动、联通、电信，而是属于虚拟运营商，虚拟运营商指的是民营企业租用三大运营商的基础网络，向消费者提供个性化的通信服务，也就是说，民营企业也能向用户发放电话号码，而且能够自主设定通信资费套餐。
现在，工信部已经向19家民营企业发放了牌照，消费者可以在这19家企业中选择合适自己的服务。“170”号段共计11位手机号，其中前四位用来区分与虚拟运营商合作的基础运营商，其中“1700”为中国电信的转售号码标识，“1705”为中国移动，“1709为中国联通。

外媒唱空中概股一直是常事，受到舆论影响，一部分中概股会原形毕露，而另一部分有实力的中概股最终会被时间证明当时确实被低估，一如当年的网易、微博、陌陌都经历了一系列的过山车事件，但其最终反d的股价令人咋舌，因此这类中概股反而是抄底买入的最佳时机。
因此，值得深入研究的是，这几年华尔街都低估了哪些中国模式，以及为何会低估这些模式？而如果要正确评估一家公司，需要从哪些最基本的角度来考虑？
这几年华尔街低估了哪些中国模式
此前华尔街对于中国科技公司的模式考虑，往往都是出于与美国公司的对比，在PC时代或许能够行得通，但是在移动互联网时代，却出现了大量的错误低估。
O2O，此前在华尔街屡次表示无法看懂O2O模式，由于美国没有O2O模式，因此自然认为中国的O2O毫无创新不代表未来，但如今O2O已经成为国人每天的刚需，通过糯米、美团、大众点评、携程、去哪儿、饿了么、滴滴进行各种O2O消费，已经成为全民刚需，而仅一个新美大估值也达到了180亿美元。
社交，微博股价最低曾经到达9元以下，而如今翻到72元，估值甚至超过了鼻祖twitter，而twitter目前却在寻找下家接盘。此外陌陌也从最低的9元涨到了现在的45元以上。原因也在于华尔街没有预见到，中国正在崛起的直播、短视频、网红等社交市场。
视频，此前华尔街一直认为中国是盗版大国，例如微软的windows以及office都是盗版横行，国内向来不重视版权，视频领域更是如此，此前也没有给出优酷土豆很高的估值，而就在去年全网视频付费会员达到了7500万，爱奇艺、腾讯视频、优酷土豆这样的头部视频网站全都赚得盆满钵满，但可惜的是阿里已经提前收购优土让其退市，没把机会留给华尔街。
除此之外，在信息流、社交、电商、线下支付等等诸多领域也存在各种低估，华尔街的错误逻辑在于认为中国科技公司一直是在模仿硅谷，没有任何反超的可能，但结果却屡屡让人意外。
如何客观判断被低估的公司
当然，华尔街也并没有全部低估中概股，例如像网秦、聚美这类的中概股确实表现不佳，很难看到太大的增长潜力。因此，判断中概股是否被低估，我们需要用一个更为公正的尺度，以百度为例，这里我们可以从几个方面来客观分析。
1）能否协助中国发展基础设施
移动互联网时代，让中国落后的基础设施得到全面发展。但目前从整体来看，特别大的机会基本已经结束，未来要想继续加强基础设施的建设，无论美国还是中国，都更依赖全新的技术对于传统产业的融入，即我们通常说的人工智能。通过借助物联网技术、人脸识别、语音识别、自然语言理解等深度学习与智能技术，渗透到家居、商超、出行和制造业等各个领域中，以此助力各行各业的发展。
在苹果推出homepod、亚马逊推出echo、微软推出小娜、谷歌推出assistant时，中国科技公司也看到了这一点，并已经开始了个人智能助理的布局。目前在国内百度已经推出了度秘，并逐渐进行商业化落地。
此外，国家层面也大力支持通过技术来助力基础设施发展，此前鼓励“互联网+”，而现在也同样鼓励“人工智能+”，并且早前也由发改委批复，由百度牵头组建深度学习国家级实验室，联合清华大学、北京航空航天大学等高校以及科研机构，共同推动中国人工智能的发展。
2）是否有资源壁垒优势
机会永远留给有准备的人，对公司来说也一样。
例如此前的直播风口，虽然一时间有上百家的直播平台混战，但是最后盈利的依然是陌陌与微博两家，股价双双翻了好几倍。陌陌与微博都有着用户积累的优势壁垒，其不需要像其他平台那样去耗费大量的钱去运营，去拉主播，去拉观看直播的用户，因为其积累足够。
在人工智能领域也同样如此，人工智能领属于高技术门槛创业，技术积累是实现一切的前提，人才优势使其发展加乘，在近期《福布斯》杂志发表的TOPBOTS文章中评选出了20位驱动中国人工智能改革的科技领导者，其中百度占据7位，阿里与腾讯各占2位。百度也是在人工智能风口之前就已经开始布局的公司，在2012年百度就成立了深度学习研究院，此后又成立大数据实验室、硅谷实验室等等，其相关人工智能技术也连续两年被《麻省理工评论》评选为十大突破性技术，被国际同行高度认可，而腾讯与阿里在这方面的布局才刚刚起步。
目前来看，百度依然有着人工智能方面的资源壁垒优势，反d潜力较大。
3）领导者的行动
光有积累还不够，更重要的是将技术用到对的地方才能发挥出最大的价值，否则依然会失败。这一点从雅虎以及微软的案例即可看出。
失败的典型是雅虎，雅虎于1998年就开始了搜索引擎技术的研发，与谷歌同一时间竞争，并且当年也与谷歌共同分食了搜索引擎市场，技术积累自然雄厚，但是在杨致远卸任，梅耶尔上任之后，雅虎步步走错，其多年积累的技术优势非但没有发挥出来，转化为优势，最终还落到了被收购的下场。
成功的典型是微软，此前微软也一直在走滑坡，彻底错过了移动时代，而在纳德拉上任三年内，其下狠心关闭了微软挣扎多年的WP手机，让office采取了全平台覆盖战略，在微软历史上首次采取免费升级策略，升级win10，借助于bing搜索的技术积累，一举推出人工智能助理小娜，一系列大刀阔斧的变革之后，技术的价值被发挥到最大，微软逐渐走出泥潭，业绩上涨股价回升，投资人纷纷调高预期。
因此，人的因素更具决定性。看回国内百度这边，目前百度已经坚定的投入到了人工智能领域发展。陆奇上任之后做出了许多大刀阔斧的改进：先后主导了度秘事业部的成立并推动其落地，整改无人车事业部，将无人车源码与能力进行彻底开放，推出“阿波罗”计划，并已与全球60多家车企、超过200款车型达成了智能汽车软件合作。
陆奇与纳德拉一样，有着破而后立的决断能力，对于技术该如何用，用到哪些地方才能发挥出最大价值，也有着非常强的判断力和落地能力。但不同的是纳德拉作为微软领导者已有三年，而陆奇才刚刚开始，所以对于百度未来我们可以给出更多的耐心。
结语：
中国基础设施相对落后，移动互联网不仅让这一落后得到了弥补，更让中国在移动互联网的各领域有了领先优势，对于一直低估中国互联网的华尔街也已经见证到了奇迹，因此对于中国下一波技术革新的机会，其必然不会再次错过。
下一波的技术革新在于人工智能已是共识，“人工智能+”也正在成为全新机会，许多公司都在全力积累技术能力布局，抢占下一波机会，而对于本身就拥有优势的百度，我们不妨拭目以待。

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