大数据不是魔力水晶球，不能预知未来的一切，不能改变一切;大数据也不是空中楼阁，不接地气。
大数据到底有什么用
好像这个事情困扰大家已久，其实大数据的作用非常实在，美国有一程序员哥们，他去缴纳违章罚款的时候看了一眼罚款统计表，发现自己家门前那段路上的罚款单相较于其他街区数量特别多，这哥们就心生疑问：怎么回事?我们这个街区的司机都不遵守交通规则还是这个街区的红绿灯有问题还是什么其他的原因?
面对这一蹊跷，身为程序员的他当然没有只是一想而过，而是充分发挥了理工男较真的精神去调查清楚这件事。
要调查清楚某一街区违章的问题，这涉及到的就不仅是一个街区的某一时刻的数据了，至少还要有这一街区不同时间的违章记录的纵向对比，以及和其他街区违章记录的横向对比等各项数据，那么这些数据从哪里拿呢?当然是数据所有部门，这哥们当即就向缴费处请求查看所有的违章数据，每个国家政体可能不一样，但是政府口径都是一样的：NO!这哥们当然不放弃，就问政务人员：WHY?
在政务人员巴拉巴拉一顿解释之后，这哥们明白了，政务人员没权力给，那么谁有权力给呢?政务人员告诉他：这事你得找上级领导。然后这哥们就去找了缴纳罚款这个部门的领导，领导听完他的叙述，回答也是一样的干净利索：NO!这哥们又问了同一个问题：WHY?
在领导巴拉巴拉一顿解释之后，这哥们明白了，缴纳罚款的部门也没有权力，他想要数据必须要去找交通部门，然后这位耿直的哥们径直去了交通部门，在他详细介绍了来意之后，交通部门的领导给除了同样的答案：NO!这哥们有点恼火了：WHY?
在交通部门领导巴拉巴拉一顿解释之后，这哥们明白了，交通部门的数据，有是有，但是不能给你，为啥呢?因为之前 从来没这么干过，不知道该怎么给，给了会有风险怎么办呢?索性就不给了!
这哥们这回是真火了，他并没有满肚子怒火的回家，而是出门右转去了联邦法院，一纸诉状将联邦政府告上法庭，联邦法庭反应倒也迅速，在咨询过相关的专家学者之后，就宣判了，判定支持这位哥们查询联邦政府数据的诉求!
因为这事，2009年，美国政府还签署了一些政策，规定政府脱敏数据必须向公众开放。
大数据让警察被开除
拿到数据后，这哥们一刻也没闲着，通过一些协同过滤呀、Kmeans啊、决策树啊、KNN啊、EM啊等等一系列你不一定听过的算法处理，然后又通过数据可视化啊、报表生成啊等等一系列展示方法处理，这哥们得到一个惊人的结果：这段路之所以违章多主要一部分比重是因为闯红灯违章，而在这闯红灯的违章车辆中绝大部分都是警车!然后这哥们整理了一下就把这一研究成果公开发布了。
没想到这一发布不要紧，在当地就炸了锅，警察局也是耿直，看到报道后立刻联系了这哥们，向他要了更详细的研究数据，追责到人，然后，警察局把老爱闯红灯的警察车车牌给找了出来，紧接着对照出勤表，把当天出勤的警察找了出来，然后开除了……
是的，你没看错，直接开除了……
然后，警察局制订了关于警车闯红灯的若干规定，更加严格的限定了警车出行的相关细则。
数据开放是基础
其实自从911事件之后，美国政府就已经开始重视政府各部门之间的数据公开和共享了，但是在我们国家却开始的比较晚，英国有一份全球主要国家大数据使用状况的分析报告，在报告中关于大数据使用情况的评分，英国得分最高100分，其次是美国90分，德国60分，我国仅为11分，虽然带有那么一点主观色彩吧，不过我国政府还是迅速认识到数据是社会之治理的核心这一点。
2015年国务院常务会议中六次提到大数据，说明国家对大数据的定位非常高，如何应用数据产生价值，成为政务创新的重点。
但是数据开放并不是简单的建立一个交易所，搞个大数据买卖就能解决的，要切实落实好数据开放的渠道和服务的方式，还是有很长的路走的。比如要搞数据开放必须要解决好数据的知晓权、所有权、管理权、使用权、处理权：哪些数据应该开放，哪些数据不能向民众开放，这是知晓权;开放的数据也是一种物品形式，它的所有权是谁，这是所有权;开放的数据由谁管理，如何管控，这是管理权;开放的数据将会被允许如何使用，这是使用权;开放数据二次开发后再次出售的收益如何界定，这是处理权。
这些问题不解决好，就没法谈数据开放。
政府如何应对大数据挑战
2011年麦肯锡提出真正意义上的大数据概念，并首次使用“BIG DATA”一词。美国是从2012年开始进行大数据的应用，而我国大数据应用是从2013年才开始的。
虽然开始的晚，但是国家在大数据层面的观点是非常有高度的，政府针对互联网提出了 上网、上云、上数 的三步走战略规划。首先是上网，各个政府部门要尽可能地利用网络资源去和公民互动、了解公民的信息，与此同时公民也可以更加透明的看到政府的信息、享受便捷的网上办事;其次是上云，就是使用云计算服务，通过把政府的职能、办事流程放在云上去管理，在市政府的运作成本大幅下降的同时也打造了建设智慧城市的基础;最后是上数，这个才是最有价值的部分，通过数据挖掘让数据产生最大价值。
但是大部分省市现在基本都停留在第一部分，个别省市开始向第二部分转型，第三部分还很少有人做，现在很多企业做起政府信息化来多是像老学究一样，谈及大数据必扯四个V。
没错，大数据的准确定义是有四个V，也特质那些无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析、处理的海量、复杂的数据集合。
那么如果现在政府数据很少，那就不做了吗?
绝对不是这样的，其实大数据的核心不在于数据量的多少，核心在于这些数据能不能产生价值，所以我认为大数据的大，在落地层面来讲，衡量大数据的标准应该是能产生多大的价值。
在大数据、信息化建设方面，政府的投入不可谓不多，但是基本都是花在大数据中心建设上，一遍遍的买机器、建机房，但是机房建完了，没下文了，换一届政府又重新建设一遍。
方向不对，努力白费。
现在很多政府搞大数据多是以部门为单位各自为战，搞到最后，大数据信息化建设大多是落脚到解决部门需求的层面，如财务部门呢解决基本电算化问题、社保局解决人员信息录入查询问题等，但是这些只是一个个的“数据孤岛”，虽然提高了部门层面的效率，却不能保证数据的有限共享和利用，难以改善整体效率和实现政府管理的一体化。
信息化需要全局规划，局部落地。只有全面打通信息流，数据流，对数据进行充分挖掘，最大程度的实现信息化的价值。
数据、信息能否集成和共享，从而使关键数据能够准确、及时得交付到相应的决策者手里，并付诸其在瞬息万变的当代数据环境下做出最优决策，发挥出大数据的，这才是大数据、信息化建设的终极目标。
现在是全新的时代，不再是靠以往经验就能做出正确决策的了，在国际形势风云变幻的今天，再用原来那套一拍脑袋这么干，一拍胸脯没问题，一拍大腿出事了，一拍屁股走人了的决策模式明显不再符合现在政府决策制定的要求。
技术迅猛发展、大量的新技术被广泛应用、新的思维方式不断更迭、信息便捷和全面的获取，这一切的发展让原本信息不对称时代陈旧的决策方式已经不能胜任新的决策方式的需求了，大数据信息化时代下，要求决策者能够充分利用数据辅助，迅速做客观、理性的决策。
大数据在政府层面有巨大的应用价值：数据辅助决策、精准研究、舆情分析管理、提升信息安全、促进创新和差异化的政务服务、改进政务服务模式，亟待解决。
企业如何应对大数据挑战
当前形势格局不断发生着重大变化，竞争对手发生着重大变化，竞争规则也在发生着重大的变化。如果我们不能跟随变化便会受到致命的打击，这是一个被打败了还不知道对手是谁的时代。诺基亚总裁在诺基亚被收购时说：“我们并没有做错什么，但是不知道为什么，我们输了。”
Do the right thing，Do the thing right .
以前只要大家做对的事情就可以保证正常发展了，但是现在的时代不仅要求我们要做对的事情，还要想尽一切办法把事情做对!
传统企业也一样，海尔上线了创意平台，员工有好的创意就可以提，被采纳了还会有奖励，让一线员工有更大的决策权和信息获取权，这就是大数据信息化时代的改变;口红界的网红YSL不也开始做定制化的刻字服务了吗?未来还会有C2B模式的个性化定制工厂生产服务，你定的衣服就是唯一的，独一无二的，你不改变，那下场就是柯达就是诺基亚。
毕竟现在生产关系已经变为平面的并行的关系，现在传统企业的应对之路是：找到竞争对手是谁，竞争规则是什么，如何重塑企业的竞争力。
