(二)數(shù)據(jù)怎么用
數(shù)據(jù)怎么用是我們評價大數(shù)據(jù)應(yīng)用的第二個關(guān)注點。大數(shù)據(jù)只是一種手段，并不能無所不包、無所不用。我們關(guān)注大數(shù)據(jù)能做什么、不能做什么，現(xiàn)在看來，大數(shù)據(jù)主要有以下幾種較為常用的功能。
追蹤?；ヂ?lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)無時無刻都在記錄，大數(shù)據(jù)可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息，等等。
識別。在對各種因素全面追蹤的基礎(chǔ)上，通過定位、比對、篩選，可以實現(xiàn)精準(zhǔn)識別，尤其是對語音、圖像、視頻進(jìn)行識別，使可分析內(nèi)容大大豐富，得到的結(jié)果更為精準(zhǔn)。
畫像。通過對同一主體不同數(shù)據(jù)源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認(rèn)識。對消費者畫像，可以精準(zhǔn)推送廣告和產(chǎn)品;對企業(yè)畫像，可以準(zhǔn)確判斷信用及風(fēng)險。
提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎(chǔ)上，對未來趨勢及重復(fù)出現(xiàn)的可能性進(jìn)行預(yù)測，當(dāng)某些指標(biāo)出現(xiàn)預(yù)期變化或超預(yù)期變化時給予提示、預(yù)警。以前也有基于統(tǒng)計的預(yù)測，大數(shù)據(jù)大大豐富了預(yù)測手段，對建立風(fēng)險控制模型有深刻意義。
匹配。在海量信息中精準(zhǔn)追蹤和識別，利用相關(guān)性、接近性等進(jìn)行篩選比對，更有效率地實現(xiàn)產(chǎn)品搭售和供需匹配。大數(shù)據(jù)匹配功能是互聯(lián)網(wǎng)約車、租房、金融等共享經(jīng)濟(jì)新商業(yè)模式的基礎(chǔ)。
優(yōu)化。按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種算法對路徑、資源等進(jìn)行優(yōu)化配置。對企業(yè)而言，提高服務(wù)水平、提升內(nèi)部效率;對公共部門而言，節(jié)約公共資源、提升公共服務(wù)能力。
當(dāng)前許多貌似復(fù)雜的應(yīng)用，大都可以細(xì)分成以上幾種類型。例如，貴州推行的"大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)扶貧項目"，從大數(shù)據(jù)應(yīng)用角度，通過識別、畫像，可以對貧困戶實現(xiàn)精準(zhǔn)篩選和界定，找準(zhǔn)扶貧對象;通過追蹤、提示，可以對扶貧資金、扶貧行為和扶貧效果進(jìn)行監(jiān)控和評估;通過配對、優(yōu)化，可以更好地發(fā)揮扶貧資源的作用。這些功能也并不都是大數(shù)據(jù)所特有的，只是大數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出以前的技術(shù)，可以做得更強(qiáng)大、更精準(zhǔn)、更快、更好。
(三)成果誰買單
成果誰買單是我們評價大數(shù)據(jù)應(yīng)用的第三個也是最后一個關(guān)注點。道理很簡單，不創(chuàng)造價值的應(yīng)用不是好應(yīng)用。我們關(guān)注大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是否實實在在地提升了能力、改善了績效。如果大數(shù)據(jù)用于自身的產(chǎn)品設(shè)計、營銷推廣、資源配置，那就看企業(yè)競爭力是不是提升了，看企業(yè)最終是不是比以前更賺錢了。
如果大數(shù)據(jù)用于為第三方提供服務(wù)，那就看是不是有人愿意付費、愿意持續(xù)付費。但如果是用于公共領(lǐng)域，還要看政府或公共部門的付費值不值，不僅僅是從出資方的視角看值不值，還要從老百姓的視角看值不值。
當(dāng)我們面對一項大數(shù)據(jù)應(yīng)用時，只要簡單問一問上面三個問題--數(shù)據(jù)從哪里來、數(shù)據(jù)怎么用、成果誰買單，就能揭開許多"偽裝"。當(dāng)然，如果經(jīng)得起上述"大數(shù)據(jù)三問"，也并非一定算得上優(yōu)秀，卻也離優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)應(yīng)用不遠(yuǎn)了。
尋找數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域
既然大數(shù)據(jù)被視為一種資源，那就要考慮資源分布的問題。一般而言，資源分布是極不均勻的，如水、礦產(chǎn)、耕地、能源等自然資源;人力資源和知識的分布更是不均。大數(shù)據(jù)是否也存在分布不均的問題?發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是否真的能彎道超車?這些問題值得深入思考。
與可以探測的自然資源不同，數(shù)據(jù)資源分布難以定位和刻畫。不過，可以用大數(shù)據(jù)人力資源分布狀況來間接反映大數(shù)據(jù)應(yīng)用在地區(qū)、行業(yè)間的差異，哪些行業(yè)、哪些地區(qū)大數(shù)據(jù)人力資源密集，這些行業(yè)和地區(qū)就可以看作是數(shù)據(jù)密集的。
我們對兩家主流招聘網(wǎng)站"前程無憂"和"智聯(lián)招聘"2014年下半年以來發(fā)布的招聘信息進(jìn)行篩選，得到兩家網(wǎng)站兩年來共發(fā)布相關(guān)信息涉及企業(yè)22.7萬家，職位100.7萬個，數(shù)據(jù)量確實足夠"大"。通過分地區(qū)、分行業(yè)進(jìn)行匯總分析，結(jié)果顯示大數(shù)據(jù)人力資源分布極不均勻，各地區(qū)、各行業(yè)差異極大。
不過，確切來說，通過招聘網(wǎng)站反映的是人才需求情況，并不是嚴(yán)格意義上的人力資源存量分布情況，但這兩者是緊密相關(guān)的。