摘要：在全球知名咨询公司麦肯锡提出“大数据”时代到来之后，这一概念深入到各个行业之中，如今大数据在不断增长之中。各大公司都加快大数据的增长，Berkeley Research Group LLC的董事总经理John Kelly认为不仅仅是大公司，创业公司也应该加速大数据的增长，利用其形成独特的竞争优势。
无论是大公司还是创业公司，数据都可以帮助他们改善产品，让他们做出更明智的选择;数据也可以驱动公司在感知和现实中变得更有价值。
Teles Properties的Sharran Srivatsaa最近告诉我，他们公司是如何利用数据智能作为他们的房地产经纪人模式。通过挖掘、发现和可视化模式的超本地微观市场数据，Teles可以准确地预测客户可能接受的价格和属性。该公司给其经纪人一个独特的市场竞争优势，并在最短的时间里以最高的价格在房屋竞争中胜出。
提倡共享制度的Uber，也是利用大数据改变了整个行业的格局。这个应用程序依赖于数据分析决定那个地区是繁忙的，并激活“增兵定价”来让更多司机前往那个区域。Uber利用数据作为竞争优势和产品。在今年早些时候，Uber同意出售其客户出行模式的数据，结合数据作为收入来源的公司队伍不断壮大。
甚至是老牌公司GE当谈到大数据的时候也会展示他们的独特之处。GE的Predix是一款旨在整合通用传感器从而创造一个真正的物联网的软件，它能够检测和维护用户的需求，预测鼓掌，并将性能数据发送至研究室让其以更快的速度改进产品。
该公司声称他们寄托于工业数据时代，其市盈率持续攀升。感知价值的企业家也可以通过数据获得他们想要的。
这里有一些方法，可以帮助创业这构建一个数据驱动的公司：
1、确定你的数据客户
数据客户不一定是创业公司的客户。Uber的数据客户和使用它服务的广大市民不同。视频游戏发行商Zynga实际上更多，从每个游戏的互动数据和销售分析以确定哪些用户玩相似的游戏，那么就将他们归为一个群体。
2、找出用户所需的数据
哪些见解会对用户的日常行为有直接的影响，以及如何将这些信息收集它是否可以成为结构化，是否需要立即分析这些信息，或者是否需要让内容变得更加清晰数据是没有任何背景也没有上下文可依靠，因此创业者必须把它变成对客户有意义的内容。
3、建立或购买数据
一旦数据需求已经确定，接下来就需要建立基础设施来收集数据或者支付第三方工具，利用它提炼出数据。数据生态系统可以利用成本比较低的Amazon Web Services，但是数据科学家依旧必须检查所有提炼出来的数字内容。
我听说过很多关于启动一个大数据项目的复杂性和成本的抗议。人力成本比建立和保持一个独特的服务器成本要高很多。同时，人们可以在很容易来送输送数据的云端服务器订购服务需求。我没有Amazon的股份，但如果它建立了一个基础数据让用户买书变得很容易的话，我相信对每个人来说都是有意义的。
4、强调视觉
数据是科学的，但它的可视化是一门艺术。为了使数据具有可操作性，在某种程度以人类接受和具有说服力的方式呈现出来。FiveThirtyEight的创始人Nate Silver是数据可视化的先驱。FiveThirtyEight利用统计模型预测了2008年总统选举的结果，并证明了数据可视化的情感诉求。
5、自动化产品
如果收集到的数据本身就是一个产品的话，你可以利用自动化收集来输入数据，利用交付的方式来输出数据。记住，一个API作为软件的USB接口，可以用来传输数据。如果代码被设置成端口数据的预测模型话，可以利用自动化产品执行模型的可视化，并让它成为你的一个摇钱树。
到2018年，大数据市场的价值将会达到415亿。专门从事分析的创业公司已经抢占了数百万美元的资金市场。即使创业公司对将数据转化成产品不感兴趣，他们也需要利用这些数据作为自己独特的竞争优势。如果他们不这样做，其竞争对手会跟随显示出来的信息猜测他们的下一步动作，这样他们就会失去竞争力。
本文编译自：entrepreneur.com
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