大数据正以一种革命风暴的姿态闯入人们视野，其技术和市场在快速发展，而驾驭大数据的呼声则一浪高过一浪。于是有人说中国大数据产业有炒作“过热”之嫌，也有人认为大数据投资正当时，那么面对当下国内大数据产业，企业家到底该不该投资呢？

　　大数据产业迎飞速发展 企业投资仍需谨慎

　　现实中，数据交易也逐步展开了实践。去年4月14日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。这是全国第一家以大数据命名的交易所。据新华网报道，截至2015年底，贵阳大数据交易所交易金额已突破6000万元人民币，会员数量超过300家，接入的数据源公司超过100家，数据总量超过10PB，已发生实际交易的会员超过70家。

　　工业4.0、中国制造2025等热词的出现，搅动了人们对于大数据无穷的想象力和不着边际的信心。数字设计、数字工厂、数字制造等一时间喧嚣而上，难免给人造成一种温暖的假象：到处都是工业大数据。有些舆论甚至断言，中国拥有全世界最大的工业大数据——大概理由是因为中国有最多的设备和工厂现场。然而，数据现场远非工业大数据之地。

　　中国真的有工业大数据吗？事实则不然，贵阳大数据中心，是以政府主导型的数据为基础，基本是城市数据、政务数据、物流数据等；而阿里云则是以消费者数据为基础，十多年淘宝历程，沉淀了大量的用户行为数据。

　　但是，对于那些不分昼夜轰鸣的设备，工业数据仍然是暗无天日的黑油、黑煤炭。而对中国制造业而言，些许的光亮或闪烁，远没有到大规模发光发热的时代，更为重要的事情，还需要工业领域去优先解决。

　　数据、信息和知识的关系，有时候容易混淆。大致而言，数据最开始都是未经组织的，大量存在却价值极低;底层的数据需要通过信息化和工业化，才能转化为知识体系。　　　　从数据到信息，本身就是一种过滤机制——这需要一种提炼，然后可执行、可传递的信息形成知识。知识分为隐性和显性，隐性知识往往存在于人本身之中，传递性很差。

　　数据是迭代的，算法是迭代的，产品服务也是迭代的。数据有不同的版本、算法有不同的版本，我们要找到最优、同一个语境下最好的算法，达到最好的服务。对于企业来说，需要将大数据变成企业的洞察力、行动力。10年前，商业决策都是靠经验驱动，用数据证明自己的判断是对的。而数据驱动，则要拥有足够的数据，通过数据发现一些以前没有看到的东西。

　　当前来看，大数据技术和应用需求的蓬勃兴起，以及开源技术提出的革命性挑战，各家IT厂商均需同等面对，这无形中缩短了彼此起步的差距，这也意味着国内企业在开拓大数据市场上存在巨大的机遇！大数据注定带来一次革命，无论是对社会、公司和个人来说，都将是一次世界观的改变。