考虑了很久这篇文章，没有写出来。一方面想把它写干，另一方面又想把它写得引人入胜又纠结。最后，我决定从一个中立用户的角度来写，并试图让它流行起来。

2013年5月10日，在淘宝十周年晚会——马云退休演讲中，马云说：这是一个变革的时代。还有人不懂PC，移动互联网来了；还没搞清楚移动互联网，大数据就来了。变化的时代是年轻人的时代。

马云说的很关键。他不仅提到了大数据，还用一句话解释了互联网从PC时代进化到移动互联网时代，再从移动互联网时代进阶到大数据时代。几个关键点非常重要：PC时代，全球诞生了一大批互联网上市公司，包括谷歌、亚马逊、新浪、搜狐、新东方等等；

在移动互联网时代，中国的创业热潮正在蓬勃发展。不仅有大量的移动互联网(包括手机游戏)公司在美国上市，也诞生了无数创业奇迹。移动互联网不仅给我们的生活带来了便利，也将创业热潮推向了历史高峰。

现在的问题是，在大数据时代，创业热潮是否应该比移动互联网时代更加热闹？大数据时代如何创业？大数据创业的门槛是什么？

先回答第一个问题：大数据时代的创业热潮应该比移动互联网时代更热闹吗？

据我所知，没有.走在中关村创业街上，你能收到的100个融资BP中，99个可能是APP和O2O项目，但99户中90%以上会关注大数据。

那么如何在大数据时代创业呢？请先了解大数据的创业门槛。

阈值：数据

大数据大数据，没有数据怎么玩？那么数据从何而来呢？

像百度、腾讯、阿里巴巴这样的BAT公司积累了大量的数据，所以大部分都玩大数据，这就是“闷声发大财”。当然，我们也可以说几个BAT公司玩大数据的例子，比如百度迁移、百度精算、百度舆情、百度大数据预测引擎等。都是百度的大数据产品应用。阿里巴巴的话，“阿里巴巴云”、“支付宝-花店”、“支付宝-贷店”、“芝麻信用”、“蚂蚁金服”等等，都要有大数据技术。对于腾讯，腾讯广电通、腾讯云分析、微信也引用了大数据技术。

没有数据怎么玩？

首先，你可以通过第三方购买数据。比如，数据大厅里有大量的数据可以出售和共享。

其次，可以用爬虫爬回一些数据存储起来；

再者，通过授权企业、开发者、站长等使用大数据工具来积累数据。该领域的新创企业包括Talkingdata、优盟、DataEye等。

最后，使用政府、企业和机构的免费开放数据。比如高德数据的API接口、微博商业数据的API接口等。

一般来说，解决数据源是大数据创业的必要门槛。关键是看你的创业项目是什么。

阈值：硬件

在北京，我曾经拜访过一家大数据初创公司，当时他们还没有获得融资。我去了他们的办公区，发现了一些特别悲伤的事情。他们的员工挤在一个小房间里工作，而两个较大的房间则用来安装放大数据存储服务器。大数据的存储容量惊人，这也对机房和硬件设备提出了新的挑战。

这与移动互联网不同。你可以做一个APP，用电脑开发，用云服务器做服务器，按需购买。但是大数据不起作用。你不能把自己的数据存储在别人的云服务器上。一方面有安全因素，另一方面也有产权因素。硬件也是大数据创业的门槛之一，但不是最大的门槛。对了，我曾经拜访过的大数据创业公司，已经完成了数百万美元的A系列融资，现在他们的办公区域特别宽敞。恭喜星图数据。

门槛3:天赋

我觉得大数据创业最大的门槛在于人才。不像做应用，不能一个人，甚至几个人玩大数据创业。初创企业应该先招募10-15人的团队。这样的团队应该包括Hadoop工程师、算法工程师、数据建模工程师、架构师、NoSQL工程师、BI工程师等。都是技术要求高，薪资要求高的人才。大数据人才有多贵？在美国，R、NoSQL、MapReduce的专业人员年薪已经达到11.5万美元左右，在中国也便宜不了多少。没有30万的年薪，你很难招到一个大数据人才。

据中国商业联合会数据分析委员会统计，未来我国基础数据分析人才缺口将达到1400万，BAT企业招聘的岗位中有60%以上是招聘大数据人才。也就是说，技能高超的大数据人才选择面很广，要么已经进入BAT企业，要么在好企业高薪。你要挖掘这样的人才，除了钱、股票、期权、福利等。所有这些都是必须付出的代价。

2015 -2016年是大数据人才最稀缺的两年。原因很简单。刚开设大数据学科的大学还没有毕业。然而，招聘市场对大数据人才的需求却远远供不应求。除BAT企业外，通信企业、电力企业、金融银行业、医疗机构

疗行业、工业、游戏行业等等，哪个行业不是都在招大数据人才？创业公司要在这么严峻的人才环境中找到适合自己的大数据技术人才，门槛可不止是钱。
　　
　　门槛四：技术
　　
　　说了人才，就要说技术了。大数据技术不是你懂C++或者R语言就够了的，大数据有一整套自己的技术体系，包括统计、编程、JAVA、数据库、Hadoop、Spark、NoSQL、机器学习、自然语言处理、算法、数据可视化等等技术。光是Hadoop需要用到的技术和编程语言就有很
　　
　　多项。而且市面上的大数据工具每家用的还不一样，用开源软件（如Hadoop、Spark）或者用SAP（SAP HANA）需要的技术也不一样。技术要求较高，而拥有大数据综合技术的人才又较少，这也成为了制约大数据创业的最大问题。
　　
　　门槛五：钱
　　
　　其实我不想写钱，但是又必须写钱。大数据行业创业不缺资本，只要你创业项目的商业模式没问题，并且技术能力强，且团队靠谱，无论在中国还是在美国，融个A轮还是没有问题的，资本关注度很热。但是你在拿到融资之前，自己启动的资金就需要一大笔。人才、硬件
　　
　　和技术成本都较高。
　　
　　这么理解吧，如果说，几个好朋友凑50万花3个月可以做一个APP项目，那么要在大数据行业创业的话，请先准备600-800万再来玩。
　　
　　门槛六：商业模式
　　
　　中国互联网上最赚钱的行业是什么？我认为是电子商务和网络游戏。电子商务和网络游戏也是互联网变现最快的行业。而大数据，它的变现能力不如网络游戏和电子商务那般简单直接。在我拜访过的很多企业中，他们手里有钱、有数据、有人才也有技术，但是他们不知道自己手里的数据可以拿来做什么。
　　
　　也就是说，大数据目前没有最明朗最直接的商业模式。大数据只有和业务场景结合，才能产生价值。
　　
　　大数据就像石油原油一样，你知道它在哪里，你可以开采它，但是开采出来你还需要冶炼，并且经过减压蒸馏、加氢精制、溶剂精制、溶剂脱蜡等炼制过程，成为成品油后运送到各个加油站，让汽车加满油后产生了动力才实现最终价值。大数据也一样，需要一整套复杂 的过程才能实现商业价值。
　　
　　那么你可能会问了，大数据交易算不算是商业模式呢？我个人觉得，要看交易的是什么东西？原始的非结构化的数据，后面数据清洗需要太多的工序，数据存储也是很大的成本，这样的交易代价太高。我相信无论是企业用户也好，还是个人用户也好，大家更倾向于购买“拿来就能用”的大数据数据源。
　　
　　你说京东和腾讯完成首笔大数据交易，我觉得就是一个笑话，京东和腾讯的大数据不早就整合在一起了么？我用微信直接就能在京东购物，数据是互通的，何必交易？
　　
　　所以说，大数据创业最难的还是在于商业模式的思考，如果你没有找到一条让大数据变现的渠道，那么千万不要忙着拉团队创业。大数据行业创业，光有idea是不够的，跑通整个商业模式才是关键。
　　
　　回答最初的问题来，大数据如何创业呢？我认为是：
　　
　　一、找到一个大数据商业突破口；搞清楚你要用大数据解决什么问题，你的用户是谁？商业逻辑是什么？
　　
　　二、找到一笔启动资金；
　　
　　三、最好自己就懂一些大数据相关技术。
　　
　　四、找到几个可以与你同甘共苦的伙伴。
　　
　　五、找到你的数据来源，最好是独家的数据来源。
　　
　　事实上，其实我认为目前不要着急去做大数据项目，做大数据处理工具是个不错的方向，可以先从做BI（商业智能）、CRM、ERP系统开始，等你有了客户，有了数据之后，回转头来做大数据项目，会更加水到渠成。
　　
　　下面回答两个大家经常问的问题：
　　
　　大数据人才培训算不算大数据项目呢？我认为不是，它应该叫做培训/教育项目。
　　
　　那么市面上那么多的大数据培训企业，选哪家好呢？
　　
　　我的回答是，都不选。如果你是技术类应届毕业生，建议先找份实习的工作，找个靠谱的师父跟着学，一边做项目，一遍自学大数据相关知识，遇到不懂不明白的直接问师父好了。实践比学习更重要。如果你不懂技术，那么请先学习计算机基本编程技术，把C语言和C++ 等学会。学完再来想，自己到底还要学什么。
　　
　　大数据培训不是针对没有技术的底层人员，而是需要一定的技术基础的。如果你的数据分析技术为0，那么可以先学好Excel，心急可吃不了热豆腐哦。