大数据的真正高潮，肯定是数据极大地丰富和成熟。本文用以下几个维度来作对比，说明过去半年中大数据产业都有了哪些变化。

大数据变化一：产业链

在年初的时候，根据产业的发展我将去年认为的产业链中四个环节压缩至了两个，即数据服务平台提供商和数据解决方案提供商。

通过上半年进一步观察发现，虽然市场上确实以这两种角色为主体，但在具体项目中，这二者基本没有形成上下游产业链的局面，取而代之的却是单独的行为。比方说，在一些行业市场中，数据服务平台提供商向前跨越，直接面对行业客户，向他们提供其所拥有的外部数据(往往本身就拥有海量的2C数据入口，可以源源不断地生产2C数据)、数据处理服务;而在另一部分行业市场中，数据解决方案提供商(缺乏2C数据，可能拥有部分2B数据)，使用行业用户自身的数据，部分外部公开的数据以及自己强大的数据处理服务能力，为行业客户提供某个方向的解决方案。上面两个角色之间基本没有合作，没有交集，很少在市场上直接竞争。

究其原因，个人认为有两个方面，一个是市场的成熟度决定的，还有一个就是由法律或者说政策环境决定的。

首先，这是由市场的成熟度决定的。目前的行业应用市场还处于早期，一部分行业用户的需求还集中在直接用外部数据的简单加工，与其内部数据打通，为其提供服务，因而还不需要在本行业更为专业的解决方案提供商的存在;而另一种情况，由客户自身提供数据，结合自身掌握的公开的数据，提供数据集成服务的解决方案提供商，也是由于客户自身的技术实力还不足而出现的市场。这都从不同程度，反映了市场发展的成熟度不足的问题。

其次，数据的交易目前在我国还是一个敏感的话题。虽然数据服务平台提供商拥有海量的2C数据，可如何与第三方合作，为行业客户提供他们所需要的解决方案，还是个无法触碰的禁区。

6月1日生效的个人隐私安全法(下面简称隐私法)，只说明了“干什么”不行，但并没有规定“如何做”才是可以的。而这个“如何做”才行的体系，需要经过几年时间的建立才可能完成。法律环境的滞后，也限制了行业的进一步发展，资源将进一步向掌握数据的巨头集中。虽然这样做便于管理，数据集中在几个巨头手里好监管，不会产生隐私数据满天飞的乱象，但缺点也是显而易见的。数据无法打通，就会形成一个个信息孤岛;数据无法流动，就使数据应用受到很大局限。这一点，恐怕是监管部门最应该尽快解决的问题。

大数据变化二：模式

在业务模式方面，基本也由掌握数据资源的情况决定了采取的业务模式。

如果你本来拥有海量2C的入口，一般多会采取B2B2C的业务模式(数据服务平台提供商多以此模式);
如果你没有2C入口，基本多以采取2B的模式居多(数据解决方案提供商多为此)。
业务模式确定了，其实所做的市场也就确定了。这就是我在上面说的，这二者之间并无直接的冲突，因为覆盖的市场不同。

也由于二者的资源不同，起点不同，服务的对象不同，所以，所拥有的技术优势也截然不同。相对而言，数据服务提供商一般会更多地覆盖精准营销、个人风控等领域的技术;

而数据解决方案提供商一般会更多地运用行业客户自身的数据，利用强大的数据处理能力，向行业的纵深走，解决某一行业的特定问题，形成初步的行业解决方案。

从发展的角度讲，B2B2C的模式显然要快于纯2B的节奏。这是行业市场发展的阶段决定的。直接用外部数据，经过简单处理，就可以帮助部分用户解决他们已有的问题;而纯2B的市场，不是数据的简单集成能形成的解决方案或者产品，需要经过数据的深层次加工，所以目前还多以项目的形式出现，还处于行业产品的第一轮迭代当中，要滞后于B2B2C市场的发展速度。这并不是说2B市场不好，而是市场发展阶段不同。一旦行业市场成熟，数据市场也成熟的话，简单的数据产品很快就会贬值;复杂的数据加工产品，就会凸显其价值。只有2B才可能会产生深入行业的复杂的数据加工产品，只是先后体现的问题，都有其自身的价值。

大数据变化三：用户需要什么样的数据伙伴

我们经常都想卖给客户产品，希望客户接受我们的理念，可反过来想，客户需要什么样的数据合作伙伴?要保持一个什么样的关系?

在刚刚过去的一次大数据峰会上，惊喜地发现，很多行业客户已经意识到这个问题，大数据不同于以往的IT项目，不能单纯地以甲乙方的形式存在，已经超出了传统的建设和被建设的关系。取而代之的，是一个合作共赢，长期共存的生态链。客户是在清楚了整个体系的全貌才做出这样的取舍，显然是理性的，成熟的。

由于资源(外部数据)的局限，客户不可能通过服务提供商的一次建设，就能够完全掌握并独立运营。时代的发展也不允许客户有时间去慢慢消化，学习，独立运营所有的系统，他们必须要引入数据服务合作伙伴，整合双方的资源，而迅速地形成生产力。社会的成熟，分工进一步细化。TIME to Market决定了你没必要每一件事儿都自己去做。行业客户将注意力更好地聚焦在起主业上，而数据部分，会依赖数据合作伙伴来一起参与，共同经营。

由这一目标就决定了，这部分客户对外部数据服务提供商的诉求，是“外部数据”+数据处理”(包括数据处理系统以及数据处理能力)+“数据融合”(这并不等同于数据处理，主要侧重于数据应用;不但需要数据服务提供商具有丰富的数据应用经验，还需要数据服务提供商具有丰富的行业经验)。

这一点，上面的两个角色都可以满足，只是数据服务平台提供商侧重于外部数据资源，而解决方案提供商侧重于对数据的理解和数据的融合能力。

大数据变化四：方向

我们正在经历一个从IT到DT的跨越的时代。大数据，机器学习，人工智能，都是这一跨越中的工具。

在过去的一年多的时间里，不管2B也好，B2B2C也好，不可否认的是，客户的数据思维正在建立。虽然市场上很多人分不清楚什么是典型的传统数据业务，什么是典型的大数据业务。但起码，现在越来越多的人开始拿数据来说话。

这一点在刚刚结束的大数据峰会上得到了印证。这绝非一句空话。在我们感叹德勤财务机器人的时候，其实数据思维远不止于此!

我所知道的一个银行客户，仅仅利用大数据技术，对存量客户进行了挖掘，并且用数据思维重构、优化了原有的流程。在几个支行的试点中，仅用了3-6个月，在经济下滑的今天，就取得了平均增速提高30%-100%的耀眼业绩!用数据去提升生产力，用数据思维去重构你原有的业务流程。你理解的越深，意识的越早，你在这次变革中，就越可能占据先机。这绝不是一个简单的战术行为，而是一次战略的转折!

数据技术是战术，而数据思维是战略。

无论是数据服务平台提供商，还是数据解决方案提供商，都在各自的方向上走出了坚实的一步，其价值已经得到了各自市场的认可，进入了良性的循环。虽然，短时间内还处于投入大于产出的局面，但曙光在前，已经在一个量变到质变的积累过程当中。随着技术和数据的进一步成熟，随着行业的深入，相信不远的未来(可能是2-3年)将会迎来数据时代的真正高潮！