《国富论》的第一笔账
亚当·斯密在1776年出版的《国富论》被称为影响社会历史进程的10部经典之一。这部书第一章第一句话写道：“劳动生产力最大的进步，以及劳动在任何地方的运用中体现的大部分的技能、熟练度和判断力似乎都是分工的结果。”然后，亚当斯密以扣针制造业为例，给大家算了一笔账：
一个工人自己完成所有工序，一天可能1枚针也造不出来。然而，有了分工以后，一人抽丝，另一人拉直，第三人切断，第四人削尖，第五个人磨光顶端以便安装针头……这样，扣针的制造约分为18道工序。能每天制造针12磅，每磅有中等大小的针将近4000枚。因此，10个人每天能制针4.8万枚，就是说每人每天能制针4800枚！生产力提高了4800倍！
生产线造就了车轮上的国家
上面的例子你可能不熟悉，但100多年后的另一条生产线，你一定不陌生。
1913年以前，汽车行业被称为“制造业的皇冠“，是非常精密的工业产品，却还是以作坊的形式在生产，每装配一辆汽车要728个人工小时，效率低下，成本很高，售价昂贵。
直到1913年，福特设计了一条汽车生产的流水线，规范出7882道工序，不同的工序由不同工种的工人来完成，生成不同的部件模块，最后再组装到一起。这条流水线上生产的标准部件T型车把一辆汽车的生产时间缩短为12.5个小时。
在福特之前，轿车是富人的专利和地位的象征，售价在4700美元左右，伴随福特流水线的大批量生产而来的是价格的急剧下降，T型车在1910年销售为780美元，1911年降到690，到了1914年降到每辆360美元。他的汽车生产线所改变的不单单是汽车的制造，而且是整个社会的经济组织和社会生活。美国从此成为“车轮上的国家”，社会生产效率大大提高。当时全世界80%的轿车都由美国制造，无数的相关行业也因为汽车的普及而发展起来。
大数据的生产线在哪里？
现在，让我们回到现代，关于生产力和生产方式的讨论，并不是制造业的专利，让我们聊一聊现在最热门的话题——大数据。
这几年，在互联网界，聚会必聊大数据，不懂大数据都不好意思跟人打招呼。但是，其实没有几家企业真正能自己搞得起来“大数据”。为什么呢？
对于一个主营业务非大数据相关的企业，想要自己建设出一整套大数据体系并顺利落地，是一个繁琐的大工程，往往缺少平台、技术、团队和经验。企业若投入资源去开发平台、学习技术、组建团队，再一点一点积累经验，大家有没有觉得眼熟？是不是与当年作坊式汽车生产如出一辙？代价极大，投入产出比极低。
那么，大数据是否也可以有一条像福特那样的“标准化”、“模块化”生产线呢？亚当·斯密在239年前就已经总结出来的“劳动生产力的最大进步”的方式，大数据领域是否也适用呢？
这里有一个“大数据工厂”
“大数据工厂”，其实早已存在。从底层技术平台，到中层数据管理平台，再到上层数据应用平台，在“大数据工厂”的生产流程里都有明确而精细的分工，它的每一道“工序”都采用“标准化”和“模块化”的设计。不仅如此，这座“大数据工厂”还具有可视化的操作界面，系统化的数据处理流程，智能化的操作向导以及协同化的作业平台，让用户不必陷入繁琐的代码操作和流程细节，即可轻松实现大数据处理。
使用这种“大数据工厂“来进行大数据生产是怎样一种体验？还记得Windows操作系统诞生前的DOS吗？那个时候不懂得一点代码，你敢打开电脑？嗯，就是有了Windows和各种软件以后使用电脑的体验，连60/70岁的老头老太太都会用电脑聊QQ，上淘宝过双十一！
这个神奇的“大数据工厂”，叫做 BD-OS，是全球首款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统，它填补了从繁复的底层技术到便捷的大数据操作之间的空白，把底层技术和无穷尽的应用实现了一站式对接，帮助企业管理数据资产并创造商业价值。
“大数据工厂”背后的故事
这么灵活高效的“大数据工厂”是由谁设计建造的呢？它出自于一家名为“百分点”的公司——大数据技术与应用服务商，以技术、数据和应用为核心优势。
互联网时代，根据用户的行为轨迹实时预测该用户当前的场景、偏好和需求，并实时将个性化的关联信息展示到用户面前，已成为大数据营销致胜之关键因素。百分点基于场景引擎，综合运用算法引擎、规则引擎、展示引擎等，洞察用户意图，让数据在保证隐私的情况下得以交叉复用，让数据发挥多次价值。
百分点创始人兼董事长苏萌是美国康奈尔大学市场营销学博士，国家“千人计划”的专家之一，回国后曾在北大的光华管理学院任教，是中国营销建模方面的顶尖人才。同时，百分点的首席科学家团队和技术团队阵容让人叹为观止：首席优化科学家 叶荫宇是运筹管理学领域最高奖项——冯·诺依曼理论奖的唯一华人得主，首席经济学家张忠是美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院市场营销学终身教授，首席模型科学家陈宇新是上海纽约大学杰出全球商学讲席教授；同时百分点拥有多位国内顶尖大数据技术人才带领的强大的研发团队。这个技术沉淀深厚的公司已经创下了几个业界之最：国内最大的个性化推荐引擎技术服务商、国内最完整的独立第三方商，以及在今年9月份发布了全球首款企业级大数据操作系统 BD-OS。
百分点在 BD-OS 的产品运维和客户推广过程中，发现在Hadoop集群的灵活扩展、版本管理、运维方面，无论是客户还是百分点都要花费大量的人力投入，而这些工作并不是百分点的核心业务，因此百分点一直在寻找Hadoop Paas层成熟的云服务平台来承载这些Hadoop基础运维管理的繁重而琐碎的工作，从而能将主要人员投入到大数据的核心业务建设上。
Windows Azure HDInsight 是中国落地的第一个 Hadoop PaaS 平台，它的出现让百分点找到了完美的 Hadoop PaaS 解决方案。鉴于 BD-OS 良好的兼容性，在短短的一周时间，百分点 BD-OS 系统就迁移到了 Azure HDInsight 上，令百分点惊讶于 HDInsight 把 Hadoop 运维管理的工作变得如此轻松和高效。经过试运行阶段，百分点认为 HDInsight 给其自身和其最终企业客户带来了如下独特的价值：
大幅度降低了 BD-OS 系统的硬件成本，减少了70%的硬件资产投入；
大幅度降低了 BD-OS 系统的运维管理复杂程度，只要半个专人就可以管理和维护整个 BD-OS 大数据系统的基础运维；
大大提升了 BD-OS 系统的架构扩展灵活性，缩短了架构扩展的部署时间，现在只需要10分钟就可以横向扩展 BD-OS 的 Hadoop 集群。
大大提升了用户体验和降低了用户使用成本，通过可视化的操作视窗管理整个数据处理流程，让工作更简单高效。
在同微软的合作下，百分点可以继续专注于他们最擅长的部分，致力于带给客户更好的体验。
有了百分点这样的“大数据工厂”产品，何须耗费巨大的资源构建自己的“大数据作坊”？就连华为这样有强劲的技术优势和相关产业背景的大集团都选择使用百分点的大数据解决方案，你也赶快安装“大数据生产线”来实现企业的“生产力的最大进步”吧！