数据是有价值的，如果在一年以前很多人会质疑这个观点，但我相信现在更多的人支持这个观点。数据都是有价值的，不同质量的数据，不同的价值，数据的价值是客观存在的。
数据不是凭空而来的，数据是一个场景，一个业务，一个应用产生而来。所以数据的价值是它产生的环境，过程的独特属性而赋予的。数据可以有很多属性，就我们所知，可以有金融属性，也可以是任何一个领域的独特属性。正是这些具有不同属性的数据，造成了数据价值，应用层面的差异化。
举个例子，什么是具有金融属性的数据，比方说你的每月收入，你的信用卡消费，你的网购消费，你的房贷、车贷等等，都形成了你的金融属性数据。金融属性的数据产生的过程离钱最近，也最有价值。它直接可以利用为征信，乃至金融风控。
同样，你每天上网看信息、社交，听歌，打游戏，搜索，看视频等等，都会产生很多行为、偏好和社交属性的数据。通过这些属性就可以勾勒出一个人的用户画像。
我们再来看数据的变现。数据的变现，就是把这些不同属性的数据再次应用到场景（当然更多地还是新场景，跨域关联可能产生更高的价值）中去，体现新价值的过程。变现，是一种能力，也是提升数据价值的基础。没有变现的能力，提升数据价值就是空谈。如何更好地提升数据价值那就更是天方夜谭了。
为什么多数知名大数据公司对“变现”表现的不像他们对大数据技术本身那样游刃有余？因为这本身就是两种截然不同的能力！
掌握了高深的数据处理技术，与了解应用场景，解决客户的实际问题，并能够进一步将其提炼，包装成业务，是两个完全不同的能力。简而言之，在多数大数据公司里面，并不具备这个能力。没有理由证明有高深的数据处理技术，就一定可以做好变现。相反，我看到的大多都是反面教材！
变现能力，是将技术转化成生产力的能力。很多大数据公司忽略了这个能力，甚至是主观上忽略，看不起变现能力，过于夸大技术驱动市场。这也是目前大数据市场上，很普遍的现象。
还有一种情况，是对数据本身知之甚少，介入行业时间短，自然难以变现。
上面两种情况，属于两个目前市场上最常见的两种情况。第一种多为在行业里多年，也确实有比较高深的数据处理技术，但主观上就轻视变现，认为掌握了顶尖的技术，就可以改变世界。我年轻的时候也想过，可惜没成。所以啊，这些公司不是没价值，大数据的发展依然少不了他们的推动，但恐怕就要朝基础科学的阵营里去走了。大数据确实还属于一个前沿科学，真的不是每个大数据技术都可以很好地被应用到市场中来。对于这部分公司，走情怀路线，我很尊敬的。
第二种情况，还是多历练历练再说吧。我一直认为市场是公平的。要想在一个行业中持续获利，还是先搞懂这个市场再说吧。熟能生巧。
市场上，有一个误区，“我之所以在大数据领域赚不到钱，是因为我没有掌握高深的数据处理技术”。我以亲身经历负责任地说，有时大数据赚钱并不一定需要高深的技术。我们就是用了并不是很高深的处理技术，为很重要的客户提供了数据服务，解决了他们很关键很头疼的问题，创造了很大的价值，并且已经将其包装成具有普适性的，可以推广的业务了。
当然，也不是说数据处理能力不重要。没有足够的数据处理能力，不知道什么数据可以做什么用，即使机会摆在你面前，也是抓不住的。只有拥有了足够的数据处理能力以及丰富的行业经验，能准确地挖掘用户的实际需求，对各类数据有一个全面了解的公司，才可能“举重若轻”。既然可以用简单地办法实现用户的目的，又何必炫技呢？
大数据是一种技术，是一种工具，不要把它过于神话，再好的技术也是为应用而来的。作为一家数据公司（区别于上面的第一种公司，那个基本可以叫研究院），首要的能力就是要懂得变现；最大的使命，就是使你手头的数据价值最大化！如果不懂得如何变现，怎么能证明你懂得数据的价值，能够为客户创造更多的价值呢？只能是孤芳自赏。
