大数据是什么?《大数据时代》作者英国牛津大学维克托教授提醒，“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”美国作为全球大数据产业的发源地，大数据在美国已进入大规模商用阶段，比如Facebook以及阿里巴巴上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其网站上的数据。
大数据掘金时代
大数据产业是一个完整生态链，它很难在一个地方或区域孤立存在，更不是建立一两个科技园区或孵化基地就能成型.如果将大数据“生态圈”与大自然生态圈相类比，那么，数据企业可以是商业“生态圈”中的某一元素，如：某一种植物、某一种动物、或是一条河流。美国大数据产业已经形成了一个多层次的产业生态系统，不仅形成了完整的产业链，而且产业链的每个环节，既有大企业参与，也有众多初创企业.不仅大企业之间有并购，而且初创企业也经常成为并购对象，由此形成美国大数据产业不断升级.然而，遗憾的是中国的大数据产业发展，还处于初级阶段，中国目前缺乏一个多层次的大数据产业生态系统，没有形成完整的产业链，而且企业参与大数据产业的积极性不高，95%的初创企业在创业1年内便出现倒闭现象，大数据产业人才难以聚集.尽管如此，全球资本市场还是普遍对中国大数据产业的前景寄予厚望。华洋会研究预测，在中国未来五年大数据市场将呈现爆发式增长，以近90%的年均复合增长率增长，到2018年，大数据产业规模预计将达到5944.96亿元，大数据掘金时代已经来到我们身边。
可进化的大数据生态圈
目前中国涉及大数据的企业，多是在数据利用上单打独斗，而大数据时代到来的重要标志，应该是大批“数据商人”的出现，以及围绕数据开发与买卖形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。至少从目前来看，要从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子，多层次的大数据产业生态系统的形成是非常重要的，而它的形成需要国家政策，资金与大量机构作支撑，在全球任何国家都离不开资本市场的支持与孵化。
但一个令人振奋的事实是，一群有志之士经过不懈探索与努力，大数据这一“华彩乐章”正发出日益恢宏的回响。
2014年10月，由中国管理科学院金融安全研究所与深圳华洋创融公司(www.huayanghui.net)发起的史上规模的大数据投资银行成立，据悉华洋大数据投资银行的经营范围主要为股权投资，股权投资管理，商务咨询，财务咨询，实业投资，资产管理，投资咨询等。在产业整合方面，华洋大数据投资银行将以“整合，运营大数据项目”为切入点，打造中国大数据生态圈，推进成立大数据产业投资基金。
揭牌仪式上，华洋大数据投资银行首次全面披露了其战略设想。通过资本投入和杠杆撬动，围绕大数据产业整合和金融两大特色，集聚资源、形成特色鲜明的商业支柱和大数据生态圈。华洋创融总裁于浩天先生在揭牌仪式上说，华洋大数据投资银行运营的不是一个公司，而是一个生态系统，一个用新技术、新理念组建而成，由全球数亿的消费者、零售商、制造商、服务提供商和投资者组成的仍在持续长大和进化的新经济体.
“华洋大数据投资银行意义关键是代表十八届三中全会后，以市场为主导。政府做不了的就让市场来做，这是改革的突破，市场起配置资源的决定性作用。这不仅体现了民间资本对包括产能过剩行业在内的实体经济的信心，也体现了民间资本对中国经济转型升级的担当。”中国金融安全研究所所长董凯分析。
其实华洋大数据银行所探索的大数据产业金融，代表的并非华洋创融一个公司，而是整个中国经济转型的缩影。目前华洋大数据投资银行围绕中国大数据生态圈正在建立生态圈的基本要素:生命物质，数据源资源，数据生产者，数据商人以及数据金融.
1生命物质
众所周知自然生态圈是一个复杂的、全球性的开放系统，在这个系统中一切生命活动都需要能量，而其组成生命的前提来源是太阳能，空气和液态水，我们称之为生命物质.所以商业世界中大数据生态圈同样也需要必不可少的生命物质:客户订单。
从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子，并没那么容易。我们看到的大数据世界的订单或多或少都是这样的:比如海尔利用阿里巴巴提供的数据分析用户喜好，实现电器个性化定制，比如IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，那么，看起来非常热闹的现象下面现实的问题来了，在中国又有多少客户的企业有足够的钱可以买的起IBM，甲骨文和SAP的软件呢?在中国又有多少客户可以有关系买的到阿里巴巴，新浪，腾讯这些数据库的数据呢?如果所有的订单都是由这些巨头给拿走，那么大数据产业又如何产生媲美淘宝职业店长，职业美工以及职业模特这类的职业数据商人呢?
通过研究阿里巴巴，百度以及腾讯三巨头的利润支撑，我们发现这三大巨头都有一个共同特点，就是客户订单形态都比较类似，淘宝生态圈的利润根源中小企业买单以及大众消费者买单占多数，百度生态圈的利润根源中小企业买单也占多数，腾讯生态圈的利润根源更是由中小企业与大众消费者支撑.所以，大数据要形成生态圈的话客户订单来源难道一定要是大企业吗?
华洋大数据投资银行聚焦在中小企业的实际需求上，中小企业主关注的需求还是大数据如何带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。通过整合，参股，合作以及并购方式华洋大数据投资银行对全国20万家IT应用服务商，12万家商会以及50万家行业联盟企业进行深度整合，通过输出适合中小企业的大数据商业思想以及大数据应用产品，形成中国的大数据客户聚集以及产品订单聚集，为大数据生态圈的形成提供肥沃的商业生命物质.
2数据源资源
大数据是不是越大越好?并不是，因为在存储领域，摩尔定律已经失效了，存储成本的上升高于摩尔定律。以前大家处理数据都是这样的，只要有数据就存下来，以后再去想怎么分析处理，怎么用于商业，但现在这种方式已经失效了，因为现在存储和处理数据的成本已经远远高于业务能带来的边际收益。大数据给大家带来的第一个问题是数据变现问题，否则业务可能都支撑不住。华洋大数据投资银行就关注一个问题:什么才是有价值的数据金矿?.
在电信数据源领域，作为建设和管理数据管道的运营商，在大数据领域有天然的资源优势。以一个电信运营商为例，每天能产生70～100TB的数据量，几十亿次点击的上网记录。华洋大数据投资银行帮助更多的运营商认识到信息资产的价值含量，并正在着手共同建设用户数据仓库。
在金融数据源领域，华洋大数据投资银行与国内32家银行，18家证券公司建立了开放式数据仓库联盟，精准聚焦在客户行为数据的挖掘，通过数据资源的保护与利用，积极与国内众多数据分析公司展开密切合作，将反应客户的消费倾向性，交易行为，喜好，位置信息等多维度数据进行精细化挖掘.并为众多金融机构提供基于大数据风控的新型信息系统.
在政府数据源领域，通过中管院金融安全研究所的资源整合体系，华洋大数据投资银行与政府各大部门密切合作，对构成社会基础的原始数据进行数据仓库建设，如，气象数据，金融数据，信用数据，电力数据，煤气数据，自来水数据，道路交通数据，客运数据，安全刑事案件数据，住房数据，海关数据，出入境数据，旅游数据，医疗数据，教育数据，环保数据等等。华洋大数据投资银行扶持广大初创型企业将这些数据关联起来，并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理，让数据诞生全新价值.
3数据生产者
数据生产者是大数据生态圈中重要的组成部分，大量全新的数据产品将由各类型的数据生产机构制造出来，华洋大数据投资银行通过数据源共享与订单输送等方式不断孵化大量的数据生产者，从而使整个大数据上游，中游以及下游产业链正走向专业化分工。
华洋大数据银行孵化的上游企业是一批能够掌握大数据标准、入口、汇集和整合过程的公司，他们在大数据储存、使用和分析的基础上推出个性化、精准化和智能化的机制，跨网站、跨产品、跨终端、跨平台，让人与人、人与物、物与物之间实现高效撮合与匹配，从而建立起崭新的商业模式。这些公司的理想目标是掌握全部网络用户和全部网络服务提供商的全部网络行为。这种驾驭大数据的能力反过来会深刻影响网络业未来的走向和人们使用互联网的方式。
华洋大数据银行孵化的中游企业大数据产业的中游是一批在某些垂直领域或者某些特定区域能够掌握大数据入口、汇集和整合的公司，掌握全部网络用户的部分网络行为，或者是部分网络用户的全部网络行为。这些公司有机会在这些垂直领域或特定区域成为规则制定者和商业模式创新者。
华洋大数据银行孵化的下游企业由网络公司组成，它们基本上扮演的角色是大数据生态圈里的数据产品提供者，特色服务运营者和产品分销商.华洋大数据投资银行重点孵化的领域包括:
3.1海量数据的可视化展示方向
任何人在没有编程知识背景的情况下都能制造出数据专用图表。这个软件还能对数据进行分析，并提供有价值的建议。
3.2犯罪预言家方向
通过华洋犯罪数据库的数据开发与数据分析，对有犯罪前科的人进行跟踪，从而向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。
3.3电商用户行为方向
根据用户的浏览行为等数据进行用户行为数据分析(精准广告投放、内容推荐、行为习惯和喜好分析、产品优化等)，通过锁定潜在买家方式提高电商企业的收入。
3.4舆论大数据分析方向
主要收集并分析用户社交等UGC数据(趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等)，并帮助品牌公司掌握突发新闻的舆论点，并制定有针对性的营销方案。
3.5个人数据中心方向
建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动;
政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生;
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;
4数据商人
随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。这里尤其有两个明显的现象：1)外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟;2)能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。
对于提供传统服务的企业来说，如软件，互联网基础服务机构，咨询机构，广告机构，培训机构等，他们等待的是合作机会，就像微软史密斯说的：“给我提供一些数据，我就能做一些改变。如果给我提供所有数据，我就能拯救世界。”然而，一直做企业服务的传统软件机构，互联网基础服务机构，咨询机构，广告机构，培训机构将优势不在，不得不眼看新兴数据企业加入战局，等待他们的将是开启残酷竞争模式和业务升级模式。
在华洋大数据投资银行的推动下，传统IT应用服务机构，商会，行业联盟，贸易业，广告咨询业等将逐渐普遍开始从事大数据业务，如果他们不进入大数据生态圈，他们业务必将萎缩。在进入大数据生态圈后，他们又必须将云技术，大数据等互联网具有优势的技术通过封装打造成自己的产品再提供给企业，这群企业将成为这个生态圈作为活跃的一部分:数据商人。他们包括:
4.1租售数据机构：通过出售广泛收集、精心过滤时效性强的数据，成为各自行业的翘楚。庞大的“数据库”成为它们的“护城河”，是竞争对手难以逾越的门槛。这类模式直接而经典的诠释了“数据就是资产”。
4.2租售信息机构：聚焦在某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条，成为行业巨擘。
4.3数字媒体机构：全球广告市场空间逾5000亿美元，在电视、纸媒衰落的大背景下，网络媒体的崛起将是技术更替的必然结果。新型的数字媒体公司广泛搜集数据、充分发挥大数据技术的预测能力，开展精准的营销业务。该领域具备成长为公司的基因和土壤。传统的IT服务公司，成长速度、盈利水平等方面难以望其项背。
4.4数据空间运营机构：历史上，传统的IDC就是这种模式，互联网巨头都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲，从大数据角度来看，各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源。海外的Dropbox、国内微盘都是此类公司的代表。这类公司的想象空间在于可以成长为数据聚合平台，盈利模式将趋于多元化。
4.5大数据技术提供商：从数据量上来看，非结构化数据是结构化数据的10倍以上，任何一个种类的非结构化数据处理，都可以重现现有结构化数据的辉煌。
5最终目标:数据金融(生态分解者)
分解者是一个生态系统中核心成员，在自然系统中，生产者被一级消费者吞食以后，将自身的能量传递给一级消费者;一级消费者被捕食后，再将能量传递给二级、三级……最后，当有机生命死亡以后，分解者将它们再分解为无机物，把来源于环境的，再复归于环境。这就是一个生态系统完整的物质和能量流动。
在大数据生态圈中，数据金融则扮演生态分解者角色，其唯一的使命便是加快各类生产要素的流动.数据金融不等于金融数据，华洋大数据投资银行的最终目标是完成数据金融化(即数据资产化与数据投资化).
正如石油在工业化时代来临前的很长一段时间里，也只是一种无用的黑色液体。伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。按照经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”.大数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。
在数据资产化方面，尽管很多企业都意识到数据作为资产的可能性，但除了极少数专门以数据交易为主营业务的公司外，大多数公司都没有能力为数据的货币计量做出适当的账务处理。华洋大数据投资银行帮助企业实现数据资产的货币计量，对于通过交易手段获得的数据，应按照实际支付的价款作为入账价值计入无形资产。对于通过服务、交换等方式获取的数据，则可以根据数据的用途，参照内部开发项目资本化的方式，将与获取数据相关的费用支出予以资本化而不是直接计入当期损益。
金融市场是现代金融体系的重要组成部分，由于其具有融资、调节、避险和信号的功能，对于资产的优化配置和合理流动起到了巨大的促进作用。与之相类似，推动数据交易市场的建设，必然能加速数据资产化的进程。出于对数据价值的认可，当前阶段一些企业在业务需求的拉动下，尝试采用限额等量交换的方式进行数据交换;但在缺乏交易规则和定价标准的情况下，数据交易双方交易成本很高，直接制约了数据资产的流动。华洋大数据投资银行联合国内众多职能部门与金融机构，正在共同推进数据现货交易、期货交易，甚至是数据衍生品交易。最终将数据进入资产负债表并实现数据的可投资化，完成这一伟大的中国大数据生态圈的闭环建设。
