大數據時代的創業趨勢
面對信息化潮流，只有積極搶占制高點，才能贏得發展先機。世界正邁入大數據時代，隨著互聯網技術的不斷發展，大數據成為一種重要資源，有利于推動創業創新。在此背景下，中央提出將“大眾創業、萬眾創新”作為新常態下我國經濟發展的一個重要引擎，是恰逢其時的時代號角。
（一）
大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。大數據之所以對于創業具有不同尋常的意義或價值，是因為大數據擁有以下特征：
一是大數據分析模式可激發創造力。傳統研究方法是先提出假設，然后收集和分析數據來驗證這種假設，即用一系列的因果關系來驗證各種猜想。大數據時代探索世界的方法，不再始于假設，而是始于數據，根據數據發現以前不曾發現的聯系。這種大數據分析模式不受限于傳統的思維模式，因而能為人們提供更廣闊的視野以及更新的角度。
二是大數據分析技術能預測和滿足個性化需求。大數據的核心是預測，預測建立在對海量結構性和非結構性數據進行相關性分析的基礎上。大數據技術可以對人的需求進行分析預測，有了個性化數據作為支撐，大數據服務將變得更為精準有效，每個人都可以通過大數據實現個人的喜好。電子商務推薦我們想要的商品，搜索引擎提供個性化排序，教育機構根據個人需求有針對性地提供教育培訓，金融機構幫助用戶進行有效的理財管理或提供貸款服務，企業通過技術支持實時獲得客戶的在線記錄，并及時為他們提供定制化服務。以前創業者可能在生產產品后再尋找潛在消費人群，而在大數據時代，創業者可能基于需求倒推到產品生產環節。
三是云計算可使數據存儲和數據分析成為一種公共服務。云計算將數據存儲和數據分析轉變為一種服務，這是一個重大的變革。云服務包括基礎架構、平臺和軟件等3個層次。服務器、數據和軟件都將保存在私營公司的平臺上，創業者可以在平臺上開發、部署、運行自己的應用程序，服務的收費取決于存儲量、計算量、訪問量等指標。借助“云”可實現公共資源的“按需配置”，不僅可節約資金，還可提高公共服務的質量。
（二）
大數據時代的創業趨勢有如下幾個特征：
其一，大數據服務走向訂閱式定價模式，創業服務更個性，創業人群更普遍。訂閱式定價模式是未來大數據服務的方向。這種模式使創業服務更個性化，從而擴大創業人群。目前，國內已形成平臺型企業孵化器、創業咖啡、創業媒體、創業社區等孵化形態，共同構成市場化、專業化、集成化、網絡化的“眾創空間”。
其二，開放數據和開源技術使創業門檻降低，創業機會大大增加。大數據時代，人們尋找創業機遇，最重要的是數據收集和分析能力，從數據中找到好點子。首先，大數據技術在萌芽階段就是開源技術，這會給基礎架構硬件、應用程序開發工具、應用、服務等各個方面的相關領域帶來更多的機會。其次，創業者不需要是統計學家、工程師或者數據分析師也可以輕松獲取數據，然后憑借分析和洞察力開發可行的產品。此外，將眾多數據聚合，或者將公共數據和個人數據源相結合，新數據組合能開辟出產品開發的新機遇。
其三，大數據技術本身的發展，帶來全新的創業方向。大數據時代，創新帶動創業發展。大數據相關技術的發展，將會創造出一些新的細分市場。比如，數據技術產業，包括硬件方面的智能管道、物聯網、服務器、存儲、傳輸、智能移動設備等，軟件方面的語言、數據平臺、工具、結構與非結構數據庫、應用軟件等，服務方面的IDC、云計算、WEB應用等；數據采集業，包括定位、支付、SNS、郵件等行業；數據加工業，包括數據挖掘、數據分析、數據咨詢等產業。這些都為創業者們提供了新的機遇。
（三）
當前，大數據時代下的創業熱潮，需要政府大力支持，打破一切體制機制的障礙，讓每個有創業愿望的人都擁有自主創業的空間，讓創新創造的血液在全社會自由流動。
***，建設數據開放型政府。堅持深化改革，營造創業環境。建立國家政府數據統一開放平臺，建立政府部門和事業單位等公共機構數據資源清單，制定實施政府數據開放共享標準，對各公共部門完成開放數據任務情況進行審計，以促進公共服務數據的開放性，建設一個數據開放型的政府。
第二，形成數據開放與共享的機制。堅持開放共享，推動模式創新。依托“互聯網＋”等新技術構建最廣泛的創業平臺，鼓勵發展眾創、眾包、眾扶、眾籌等，使創業資源配置更靈活、更精準，凝聚大眾智慧，形成內腦與外腦結合、企業與個人協同的創業新格局。推動科學家和企業之間共享數據的制度建設；建立信息共享的通用標準，使其廣泛可用；鼓勵更多的專家研究、管理和使用數據。
第三，建立數據治理制度。開放、流通的數據是釋放大數據價值的基本要求，以大數據推動創業需要完善的數據治理制度。首先，宏觀上的頂層設計要解決“數據割據”問題，微觀上的管理要注重“數據質量”，包括數據的正確性、完整性和一致性。其次，制定統一的政府開放數據標準，明確數據開放的范圍、方式、內容、細化程度及數據格式。此外，還要建立相應的法律法規，界定數據資產的歸屬和使用，以解決挖掘數據商業價值與侵犯個人隱私之間的矛盾。
