大数据就是大机构的专利

大数据有着数量大、种类多的特点，而且，大机构在大数据方面显示出了很大的优势，因此，很多的企业就有了这样的感觉：大数据就是大机构的专利。事实真的是如此吗？虽然表面看来这样的说法很有说服力，但实际上却并非如此。

人们为什么会有这样的想法和观点呢？无风不起浪，有这样的观点产生，就会存在一定的原因，接下来，我们就来看一看，是什么样的原因引发了这样的观点。

大数据的来源非常广泛，因其突破了传统数据库的束缚，其包含的数据呈现出半结构化和非结构化的特征，而且，信息时代，数据是爆发式增长的，有这两点，造就了大数据的“大”。但是，市场竞争日益激烈，竞争对手不会给你过多的时间去消化，大数据的价值就在于其时效性，这就需要进行实时处理或是及时处理。

基于大数据的这些特征和特性，所以，想要处理好大数据、运用好大数据，就必须具备以下四种能力：

首先，数据采集的能力，即对海量数据的收集能力。俗话说，巧妇难为无米之炊，粮店里有再多的粮食，家里没有粮食，也是做不出饭来的。同样，数据就在那里，如果不能收集回来的话，那么，就相当于没有，就更谈不上利用了。所以，想要处理好大数据，就必须要具备索引抓取、海量数据实时收集、数据库导出、数据转换能力等数据采集能力。

其次，数据存储的能力，即对PB以上级别数据的存储、备份能力。如果没有这种能力，即使拥有顶尖的数据采集能力，也是枉然，就像你有一张大网，在水域的深处，一网下去捕到了很多的鱼，但是你只有一个能够装十几条鱼的鱼篓，而你只能用这个鱼篓往回载鱼，于是，你只能看着那些鱼从渔网里冲出去，向四面八方散去。而海量的数据就如同那些鱼，你的存储与备份能力就好比那只鱼篓，要想带更多的鱼回家，就要有一个足够大的鱼篓。所以，想要处理好大数据，就必须具备存储海量数据的能力。

再次，数据计算的能力，即在海量数据的基础上进行分析计算、读取的能力。数据已经收集、存储好了，下一步就是读取与计算分析，如果不具备这项能力，那么数据就会成为摆在桌上又不去吃的蛋糕，最终都会因为过期腐败而失去价值。所以，想要处理好大数据，就必须要具备对数据进行读取和计算的能力。

最后，数据挖掘的能力，即通过建立模型在海量数据上进行迭代运算、提炼出有效信息的能力。大数据的确是海量的，但是其有效信息并不是海量的，在海量的大数据中，信息的有效率是非常低的，要想获得有效的信息，就必须具备挖掘数据的能力。

根据处理大数据、运用大数据的四种能力要求来看，大数据的门槛的确很高，这就对想要运用大数据的企业提出了很高的要求。而那些能够将大数据运用得非常好的典型企业，如阿里巴巴、腾讯、百度、新浪、中国移动、中国电信，以及那些国有银行，它们不是大型的互联网公司，就是大型的国有企业，它们之所以能够在大数据上挖掘出有用的价值，找到企业发展的新方向、新动力，走在其他企业的前面，无一不是依靠出色的技术实力、强大的业务能力和广泛的用户。

具体来说，大企业拥有足够的实力与技术能力作为支撑，可以独立建立一个平台，用于收集、存储和消费大数据。在技术方面，大数据的要求非常之高，即使是走在技术最前沿的大企业，也不能掉以轻心，必须要将自主研发与国外先进技术紧密结合，才能在摸索和试错中一步步稳步向前。因为大数据对技术的要求，在建立大数据平台的时候，无论是服务器，还是人员、技术，都需要大量的资金投入，没有足够的经济实力作为基础，平台也是很难搭建起来的。

然而，与拥有足够的实力与技术能力的大企业相比，绝大多数的中小企业还没有将数据形成规模，有的甚至连数据规模的雏形都没有。很多中小企业也是从近两年才开始逐渐重视大数据的，其中只有很少的中小企业拥有精通处理大数据的人才，即使有形成规模的数据，想要利用，也只能交给外包，但是一旦这样做了，就会对自身数据失去掌控能力。

就是基于这些原因，众多的中小企业产生了大数据是大机构的专利，只有大企业才能够使用大数据的想法。