在我的想象中，我们需要一个大数据的创新工厂，它就像一场嘉年华，里面陈设着各种最棒最新的大数据分析工具，汇聚了全球各地的大数据创新人才。为了让这个美丽的想象更加具体化，我们不妨考虑一个巨大的工厂，可以加工各种不同类型的数据。例如我们走进一个名为“图像车间”的大生产车间，我们会看到很多条生产线，有的可以给图像打水印，有的可以做色阶提取，有的可以做图像的锐度分析，有的可以提取图像中的主体，有的可以去掉图像上的雾气和水汽……还有的更加细微，例如可以返回图像所有的车牌号码，又如可以数出图像中有多少人头……每一个功能，例如给图像打水印，可能有不止一条生产线，每一条生产线都有自己的优点和缺点，有不同的收费标准，当然，也有来自不同地方用户或和煦或辛辣的评论。

当一个厉害的算法工程师进入创新工厂后，他不再需要考虑怎么找到对自己算法感兴趣的企业，包括对付一家大企业或者一个政府部门中复杂多元的人际和利益关系，而只需要说明自己算法的功能，定义清楚几种可能的数据输入格式和数据输出格式，给出使用自己算法的收费标准，就可以坐等买家了。对于一个带着数据和需求而来的企业代表而言，他可以首先看看有没有性价比很高、用户评论上佳、又和自己需求匹配的生产线，如果有，就可以把数据放上去加工了。如果没有一条现成的生产线，企业代表可以考虑如何利用几道加工工序来完成自己的需求，或者稍微变通一下需求。比如企业可能通过高清视频摄像头监控大型集会现场，避免可能的拥挤踩踏事故，因此希望能够得到一个人群拥塞情况预警的软件。但是因为这个需求定制化程度太高了，所以在创新工厂中没有现成的产品。没关系，企业代表可以选择“计算图像中有多少人头”这个产品，这样结合视频切帧的分析和人群拥塞动力学模型就可以完成所有的需求，而后两者总体来说是比较容易的。

这样一个大数据创新工厂，就可以解决“拥有很强数据分析和数据挖掘能力的团队缺乏商业敏感性和产品设计能力”，因为他们有一个渠道可以像出售产品一样批量出售自己的“数据分析和数据挖掘能力”。当然，这种设想是与当前的商业现实不符合的。因为以前数据分析和数据挖掘都是按照企业合作项目来销售的，也就是说一切要围绕企业的定制化需求，规规矩矩做好乙方。而现在这种模式，需要企业自己完成一些定制化的部分。在承受这种麻烦的同时，企业对外付出的成本肯定会大幅度降低。更重要的是，企业代表过来一看，会发现有很多选择，还有用户评论，因此可以选择到更好的产品。而且有些产品的功能可能他们自己想象不到，一看发现有大用，对自己商业拓展也有帮助。

要想把这样的平台真正建设起来，我觉得还需要三个重要的组成部分。一是大量的对于大数据分析有造诣的数据科学家和数据工程师愿意在创新工厂里面售卖自己的算法产品；二是在用户评论之外，还要有一个客观的评论机制，例如针对某些重要的生产线，要给出各个算法产品在一些标准数据集上的测试结果，以供潜在用户参考；三是要有一些初步的生产线规划和算法模块，作为未来可以燎原的星星之火，去吸引同行追逐赶超。

关于仟跃数据

仟跃数据成立于2016年6月，由国内知名大数据科学家周涛、上市公司富春通信及多位学术、商界精英联合创办，我们以“数据驱动价值飞跃，科技塑造人类进步”为核心理念，致力于搭建国内首家大数据生态建设创新工厂，努力成为国内优异的大数据综合解决方案提供商。