大數據被應用到各行各業，大多數行業的數據準備並不充分，數據基礎薄弱。要想使數據產生價值，發揮更大的作用，勢必需要大量的數據歸集與治理
由於增量市場的出現，僅靠現有的解決方案提供商和數據服務平臺提供商自身的力量是不夠的，這就為獨立的第三方數據優化商出現，並存在創造了客觀上的空間。所以說，對於大多數行業而言，要想充分發揮數據的價值，首先要從數據的歸集與治理開始，磨刀不誤砍柴工!
另一個會發生的變化，是解決方案提供商將逐漸拉開與數據服務平臺提供商在行業的差距，成為真正的某一行業的解決方案提供商。而數據服務平臺提供商反而會回縮，專注自己的服務平臺，支撐眾多方向的解決方案提供商以及客戶的需要，逐漸完成與解決方案提供商的上下游產業鏈。
市場
經過了過去4-5年的積累，無論在數據上，還是在數據處理技術上，大數據正在某些局部由量變轉為質變。在很多領域和場景下已經可以做出很明顯的效果。或者幫助客戶解決他們的原來解決不了的問題;或者改善原有的方法，提高效率、降低成本;也或者開闢了新的渠道，形成創新的業務模式。
總之一句話，大數據就是生產力!
大數據正在被應用到各個領域。從市場對象來劃分，可以分為大B(商業體，Business)和高成長性行業的中小B。無論是解決方案提供商還是數據服務平臺提供商大多集中在大B領域，如銀行、保險、醫療、教育等。這是由他們的公司體量決定的，必須要做對等體量，且確定性較高的市場，才可能保證固定的產出
除此之外，另一個群體，高成長性中小B也非常值得關注。
就在人們普遍認為BATJ壟斷下的互聯網很難有新貴出現，但這幾年依然出現了今日頭條、滴滴。所幸，我就在2016年抓住了出行行業(Uber、易到等)的機會，依靠大數據的反刷單解決方案在這一領域迅速地打開局面，並發展壯大，形成了每年數千萬的業務。
這就是高成長性中小B的魅力。首先它增長迅速，也會帶動生態鏈上的其他企業快速增長，想象空間很大;其次，中小B本身沒有很複雜的決策鏈，決策週期很短，一般2-4個月，比較容易試錯，這對於初創團隊是非常關鍵的;再者，高成長性中小B在高速發展中，不可能完全依靠自己的力量解決所有的問題，這就為建立生態鏈創造了客觀的土壤。大數據不同於以往的IT項目，不能單純地以甲乙方的形式存在，已經超出了傳統的建設和被建設的關係。取而代之的，是一個合作共贏，長期共存的生態鏈。
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