大数据怎么投资？
说到“数据”你可能马上联想到“互联网”、“云计算”，但在这里我想告诉你的是——大数据并不是互联网的产物。 也许你能想到阿里巴巴的云计算、亚马逊的Cloud Drive，但是你知道微软的HoloGraph吗？知道谷歌的六度空间理论吗？其实早在十年前这些巨头就已经开始投入研发大数据了！ 什么叫做大数据呢？一般指的是容量比较大（以TB计）的数据集合，这类数据的特性通常是指：
1. 数据量极大；
2. 数据类型多样；
3. 价值密度低且不确定；
4. 处理要求高时效且实时性。
因此从这个定义上来讲，只要是能够实现以上特性的数据集合都可以称之为“大数据”，与产生这一数据的业务领域或者来源是没有任何关系的。 那么既然是数据那就有可能被用来做各种各样的分析，以此来满足种种需求。由此我们就将大数据的分析应用分为了以下三类：
由于数据来源以及业务领域的多样性，想要完全覆盖所有的数据需求是不可能的，因此我们只需要根据具体的需求对以上三种类型进行分析即可。 从市场的角度来讲，目前主要的数据服务可以分为三种商业模式：
通过以上的描述，我们不难看出，其实无论是哪种商业形态，其最终的目的都是实现数据的变现从而能够获取收益。 但是如果我们仔细思考一下就会发现一个问题：数据的采集成本几乎可以为0，那么为什么还有很多的企业会花费巨大的代价去买新出的数据产品呢？ 其实这是由数据的价值决定的。数据虽然可以被重复利用而产生价值，但是每次利用所带来的价值增量却是非常低的。
以网络爬虫为例，虽然它能够实现对海量数据的自动获取，但是我们不得不考虑人力、物力以及其他相关的成本。而且即便获得了数据，如果无法进行有效的整理、清洗和处理，那么它也是一无用处的。 而对于数据分析师而言，一方面需要熟练掌握各种分析工具，另一方面也需要了解行业特点，结合业务需求和场景来选择合适的分析方法。毕竟同一个数据往往能够带来多种结论，而如何选择则取决于分析师的个人专业能力以及行业经验。
所以从投资的角度来看的话，我认为大数据的商业模式主要有以下几种： 当然这并不是一个全面的大数据商业化场景列表，只是希望通过这个例子能让大家对大数据的商业运作有一个大致的了解。