在云计算爆发推助智能科技加速发展的一年，2014年大数据产业从理论到应用向前迈进了大大的一步。智慧购物、智慧医疗、智慧交通、智慧物联网……来势汹汹的大数据为超过6亿的中国网民描绘了一幅幅美好的生活蓝图。越来越多人谈论它，越来越多的公司开始在其中进行投资。谁才是这场大数据商业化的赢家？

大数据应用的源起可以追溯到Google在2004年前后发布的三篇论文——MapReduce、Bigtable、GFS。在此基础上搭建的开源平台Hadoop，堪称全球大数据生态圈中最为核心的技术之一。

但企业并不是拿来数据就可以用，它需要经过进一步的加工和修缮，由此孕育了多家大数据商业开发公司，如Cloudera、MapR、Hortonworks等。这些公司的商业模式就是开发商业化的Hadoop分发版，并对外销售。

大数据制造大财富

1、数据科学家

社交网站LinkedIn最近发布的一份针对其3.3亿用户档案分析报告显示，在2014年最热门的25项职业技能中，排名榜首的就是“统计分析和数据挖掘”。

从薪酬的角度来看，美国一项调查显示，2014年，数据科学家的平均年薪是12.3万美元，比上一年有大幅上升。Cloudera公司联合创始人、董事长、首席战略官Mike Olson在接受笔者采访时表示，该公司举办的认证培训已有5万多个学员，而在职场上，拥有一年Hadoop（一种大数据技术平台）经验的人，工资大概会增加14000美元。

2、大数据技术创业公司

Cloudera、MapR、Hortonworks由此也被成为Hadoop市场的三驾马车。其中，Cloudera估值50亿美元，MapR在其最近一轮融资中估值超过7亿美元。而Hortonworks则在2014年12月实现了IPO，以每股16美元的价格发行了625万股股票，募集约1亿美元资金。按照1月5日收盘价26.14美元计，目前其市值为10.7亿美元。

事实上，类似Cloudera这样的大数据技术创业公司正是这一轮技术热潮的弄潮儿。Mike Olson称，自2008年创立以来，目前公司已有1300多家客户，估值超过50亿美元。

在大数据生态圈中，这些销售Hadoop解决方案的大数据技术创业公司一直是聚光灯的焦点。他们毫无疑问是大数据赢家，得到风投和资本市场的垂青。

3、数据服务提供商

如果从估值、股价表现和增长速度来看，应用型的大数据厂商似乎比前文的技术型、基础设施层级的公司要更胜一筹。他们中的代表性企业包括Tableau、Qlik和MicroStrategy，其共同特点都是让数据变得更容易理解和消费。

比如说，Tableau成立于2003年，创始人是来自斯坦福的三位校友，三人都对数据可视化怀有很大的热情。数据可视化就是让枯燥的数据以简单友好的图表形式展现出来，是对数据分析的结果呈现。这家公司在2013年5月在纽交所上市，发行价31美元，募集资金2.542亿美元。根据1月5日收盘价84.74美元计算，目前其市值为58.8亿美元。

应用型厂商如果独辟蹊径，抓住一个细分市场做深做透，其市场价值将有很大的想象空间。

4、集纳依托大数据的科技企业

事实上，除了前文提及的两类大数据公司外，更加值得一提的是使用大数据的企业，他们堪称大数据的最大赢家。目前全球估值超10亿美元的未上市科技企业（过去三年有风投注资）中，排名前十的几乎都是使用数据方面的能手。

真正高价值的大数据公司，或者说真正从数据中赚到大钱的公司，并不是那些销售Hadoop的公司。这些公司的特点是将数据视为一种资产。

比如，市场估值达到412亿美元的Uber打车。一个打车软件之所以能获得这么高的估值，其背后的支撑亦离不开大数据。它能实时满足人、车、物的流动，用最少的车，实现最有效率的解决。而其平台上日积月累的人流、车流数据，在将来的货币化上则更具有想象空间。

典型造富案例——

全球关注的2014年巴西世界杯赛事期间，谷歌云计算平台通过大数据技术分析，成功预测了世界杯16强每场比赛的胜利者，而冠军队德国国家队宣布，他们运用了SAPMatchInsights解决方案进行赛后分析，大数据技术成为获胜的关键。

2014年8月，联合国开发计划署与百度达成战略合作，共建大数据联合实验室，利用大数据技术针对环保、健康、教育和灾害等全球性问题进行分析和趋势预测，提供发展策略建议。

2014年12月，淘宝公布的《2014年淘宝联动知识产权局打假报告》显示，阿里巴巴通过大量数据分析追查打击假货源，2010年至今已处理各类专利侵权投诉案件3000余件。

隐私的财富之战：

当“大数据时代”来临，用户安全真能得到保障吗？随着大数据技术从行为分析发展到身份认证，在商家看到蕴藏无穷机会的“金矿”同时，我们却发现，在不久的将来，我们将不得不面对一场隐私与安全之战。

苹果“预留后门”和12306用户信息泄露等事件，暴露出大数据迅猛发展的同时，数据安全存在很大的隐患。

1、精准营销VS个人隐私

我们在网络上的任何痕迹都无所遁形，各种商业广告依据个人特点精准投放。随着大数据技术从行为分析发展到身份认证，在商家看到蕴藏无穷机会的“金矿”同时，我们却发现，在不久的将来，我们将不得不面对一场隐私与安全之战。

通过分析注册资料、消费记录、浏览记录、使用偏好等信息，在用户查地图、找餐馆、看视频、网络购物时，网站和软件仿佛能“洞悉”人们的心思，主动向其提供需要和感兴趣的服务及信息。这背后其实是通过大数据技术，商业广告实现了精准营销，而下一步，随着大数据技术从行为分析发展到身份认证，商业广告还将实现“跨屏营销”。

2、诱导消费VS剥夺隐私

各种商业广告“有据而来”，甚至在左右我们的决策。“有时真不明白这是我自己的选择，还是大数据的选择。”供职于北京一家网络公司的白宇告诉记者，作为朋友们眼中的“应用达人”，在习惯接受各种软件推荐的视频、餐馆和行车路线之余，他也时常感到一丝担忧和恐惧。

“越离不开大数据，就越觉得自己在被大数据控制。”白宇说，现在做吃住行娱的选择时，他和身边的朋友通常是直接采用大数据提供的参考结果。

工业和信息化部电信规划研究院基础网络研究部主任葛振斌说，长久以来，互联网都是为人类提供便利的工具，当网络开始主动“揣摩”人们的心理，一种控制权的“被剥夺感”和对新生事物的恐惧感自然会在一部分网民心中产生。

3、数据联网VS个人征信

近日，中国人民银行对个人征信业务“开闸”，打破了提供中国个人征信服务被“正规军”垄断的局面，允许八家民营机构开展个人征信业务的准备工作。

在不知不觉中，滴滴打车的爽约记录、骗取保费时伪造的个人信息、网店贩卖假货的差评这些往常不被重视的信用信息，将逐渐成为中国民营征信机构开出的个人信用报告中的污点，影响人们的生活。

4、信息盗窃VS个人安全

随着大数据时代的到来，数据的收集和存储更加方便，但由于缺乏规范，更缺乏监管，主要依靠企业自律，用户无法确定自己隐私信息的用途，而部分企业收集用户数据的使用权限边界界定不清，我国一些网络运营商和企业就将收集而来的数据信息进行大数据分析，分门别类整理后销售给他人，为自己牟取巨大利益，使用户隐私和权益遭受严重侵害。

业内人士告诉记者，“很多中小企业尚未做好准备。他们并没有真正理解什么是大数据，也没有有效管理它们的能力。”在缺乏自主核心技术和开发平台的情况下，很容易遭到黑客袭击，无异于“引火烧身”。

典型泄密案例——

2014年7月，苹果公司首次承认，可以利用“未公开过的技术”，通过IOS后台服务获取联入网络的手机用户短信、照片等信息资料。苹果旗下手机、电脑以及相关系统和应用中所存在的，可以用来窃取用户隐私的“后门”。

2013年10月，国内漏洞监测平台“乌云”发布报告称，如家、汉庭等大批酒店的2000万个客户开房记录因存在第三方存储和系统漏洞而被泄露。

2014年5月，小米论坛的用户数据库在黑客界传播，给大批“米粉”造成困扰。

2014年12月正值春运火车票购买高峰，第三方漏洞报告平台“乌云”曝出大量12306用户数据在互联网传播售卖，已知公开传播的数据涉及用户数为131653条。12306网站对此回应称，网上泄露的用户信息系经其他网站或渠道流出。

2014年底，130万个拟参加硕士研究生考试的考生信息以1.5万元左右的价格被“打包出售”。

上帝与魔鬼之争

一位业内专家曾经这样感慨：于大数据时代而言，这在本质上，就是一场商家与商家之间，用户与商家之间的隐私之战。对于商家来说，谁更靠近用户的隐私，谁就占据了更多的机会；于用户而言，保护隐私，似乎从一开始就是一个伪命题。

工信部电信研究院专家指出，在隐私保护方面，现有的法律体系仍面临两大挑战：一是法律保护的个人隐私主要体现为“个人可识别信息”（简写PII），但随着技术的推进，以往并非PII的数据也可能会成为PII，造成保护范围变得模糊；二是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则下的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。而我国个人信息保护、数据跨境流动等方面的法律法规，仍需进一步配套健全，这成为制约大数据产业健康发展的重要因素之一。