大数据时代的创业趋势

面对信息化潮流，只有积极抢占制高点，才能赢得发展先机。世界正迈入大数据时代，随着互联网技术的不断发展，大数据成为一种重要资源，有利于推动创业创新。在此背景下，中央提出将“大众创业、万众创新”作为新常态下我国经济发展的一个重要引擎，是恰逢其时的时代号角。

　　（一）

　　大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据之所以对于创业具有不同寻常的意义或价值，是因为大数据拥有以下特征：

　　一是大数据分析模式可激发创造力。传统研究方法是先提出假设，然后收集和分析数据来验证这种假设，即用一系列的因果关系来验证各种猜想。大数据时代探索世界的方法，不再始于假设，而是始于数据，根据数据发现以前不曾发现的联系。这种大数据分析模式不受限于传统的思维模式，因而能为人们提供更广阔的视野以及更新的角度。

　　二是大数据分析技术能预测和满足个性化需求。大数据的核心是预测，预测建立在对海量结构性和非结构性数据进行相关性分析的基础上。大数据技术可以对人的需求进行分析预测，有了个性化数据作为支撑，大数据服务将变得更为精准有效，每个人都可以通过大数据实现个人的喜好。电子商务推荐我们想要的商品，搜索引擎提供个性化排序，教育机构根据个人需求有针对性地提供教育培训，金融机构帮助用户进行有效的理财管理或提供贷款服务，企业通过技术支持实时获得客户的在线记录，并及时为他们提供定制化服务。以前创业者可能在生产产品后再寻找潜在消费人群，而在大数据时代，创业者可能基于需求倒推到产品生产环节。

　　三是云计算可使数据存储和数据分析成为一种公共服务。云计算将数据存储和数据分析转变为一种服务，这是一个重大的变革。云服务包括基础架构、平台和软件等3个层次。服务器、数据和软件都将保存在私营公司的平台上，创业者可以在平台上开发、部署、运行自己的应用程序，服务的收费取决于存储量、计算量、访问量等指标。借助“云”可实现公共资源的“按需配置”，不仅可节约资金，还可提高公共服务的质量。

　　（二）

　　大数据时代的创业趋势有如下几个特征：

　　其一，大数据服务走向订阅式定价模式，创业服务更个性，创业人群更普遍。订阅式定价模式是未来大数据服务的方向。这种模式使创业服务更个性化，从而扩大创业人群。目前，国内已形成平台型企业孵化器、创业咖啡、创业媒体、创业社区等孵化形态，共同构成市场化、专业化、集成化、网络化的“众创空间”。

　　其二，开放数据和开源技术使创业门槛降低，创业机会大大增加。大数据时代，人们寻找创业机遇，最重要的是数据收集和分析能力，从数据中找到好点子。首先，大数据技术在萌芽阶段就是开源技术，这会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。其次，创业者不需要是统计学家、工程师或者数据分析师也可以轻松获取数据，然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。此外，将众多数据聚合，或者将公共数据和个人数据源相结合，新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。

　　其三，大数据技术本身的发展，带来全新的创业方向。大数据时代，创新带动创业发展。大数据相关技术的发展，将会创造出一些新的细分市场。比如，数据技术产业，包括硬件方面的智能管道、物联网、服务器、存储、传输、智能移动设备等，软件方面的语言、数据平台、工具、结构与非结构数据库、应用软件等，服务方面的IDC、云计算、WEB应用等；数据采集业，包括定位、支付、SNS、邮件等行业；数据加工业，包括数据挖掘、数据分析、数据咨询等产业。这些都为创业者们提供了新的机遇。

　　（三）

　　当前，大数据时代下的创业热潮，需要政府大力支持，打破一切体制机制的障碍，让每个有创业愿望的人都拥有自主创业的空间，让创新创造的血液在全社会自由流动。

　　第一，建设数据开放型政府。坚持深化改革，营造创业环境。建立国家政府数据统一开放平台，建立政府部门和事业单位等公共机构数据资源清单，制定实施政府数据开放共享标准，对各公共部门完成开放数据任务情况进行审计，以促进公共服务数据的开放性，建设一个数据开放型的政府。

　　第二，形成数据开放与共享的机制。坚持开放共享，推动模式创新。依托“互联网＋”等新技术构建最广泛的创业平台，鼓励发展众创、众包、众扶、众筹等，使创业资源配置更灵活、更精准，凝聚大众智慧，形成内脑与外脑结合、企业与个人协同的创业新格局。推动科学家和企业之间共享数据的制度建设；建立信息共享的通用标准，使其广泛可用；鼓励更多的专家研究、管理和使用数据。

　　第三，建立数据治理制度。开放、流通的数据是释放大数据价值的基本要求，以大数据推动创业需要完善的数据治理制度。首先，宏观上的顶层设计要解决“数据割据”问题，微观上的管理要注重“数据质量”，包括数据的正确性、完整性和一致性。其次，制定统一的政府开放数据标准，明确数据开放的范围、方式、内容、细化程度及数据格式。此外，还要建立相应的法律法规，界定数据资产的归属和使用，以解决挖掘数据商业价值与侵犯个人隐私之间的矛盾。