如何利用大数据去进行创业?
大数据是当今信息社会的热词。在很多人印象中，数据就是数字，或者说必须是由数字构成的，其实不然，数据的范畴比数字大得多。互联网上的任何内容，比如文字、图片和视频都是数据；医院里包括医学影像在内的所有大感也是数据；公司和工厂里的各种设计图纸也是数据，如果我们把资本和机械动能作为大航海时代以来全球化的推动力的话，数据或将成为下一次技术革命和社会革命的核心动力。那么对于兴致勃勃的创业者来说，如何在大数据时代进行创业，把握和运用好数据时代所带来的优势呢？
首先，重视大数据，在无法确定因果关系时，数据会为创业者提供解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助创业者消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助创业者得到想要的答案，这个便是大数据思维的核心。因此在大数据时代选择创业，就一定要重视数据.
其次，分析数据。光是足够地重视网络大数据还不能够完全地发挥其优势，而且要有足够的能力去分析数据和利用数据。这一方面，如果创业者并没有具备完全的素养和专业知识技能，则可以寻找相关的数据分析员或者数据分析网站来对某个行业、某个市场或者说是合作对象来进行精准的数据分析，使得创业能够更加事半功倍地进行下去。
最后，保护数据隐私。这个是依靠大数据创业并且长期发展和盈利的必要条件。由于大数据具有多维度和全面地特点，它可以从很多看似支离破碎的信息中完全复原一个产品或者服务的样貌，并且了解到一个公司或者一个组织内部的各种信息。因此，保护自己公司或者创业者已经拥有知道的各种数据信息便显得十分重要，它既是创业者所赖以生存的根本，也是对于客户或者数据源的一种保护和责任
总而言之，在大数据时代创业，一定要重视大数据的重要性，能够娶分析数据和利用数据，最后保护数据的隐私，这样才有可能在大数据时代取得创业的成功。
大数据时代我们该怎么创业?
在大数据时代，如果想要创业的话，那么可以创立自媒体，因为现在自媒体的发展越来越好了，创立自媒体是时代所趋。
大数据创业的5大要点,你知道吗?
1.基础设施非常难
不仅开发基础设施技术产品很难，销售起来也很难，具体到大数据基础设施工具如Hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难上加难。客户需要大量培训和教育，付费哟娜谷需要大量支持和及时跟进的产品开发工作。
这意味着需要大量的资金支持，例如Greenplum在2010年获得1亿美元投资但仍然不足以完成所有工作，最终不得不选择卖给EMC。今天最出 名的几家大数据创业公司融的钱更多，例如Cloudera。基础设施类的大数据创业公司通常需要数百万美元种子资金启动，但是A轮融资的道路异常艰辛。
新兴的大数据创业公司还必须与那些在客户那里已经有一些知名度甚至合作项目的公司竞争，例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亚马逊AWS、IBM、Oracle等。
反观大数据应用创业则相对简单的多，无论面向垂直行业应用还是数据可视化这样的通用大数据应用都是如此。因为这些大数据应用的价值对于客户来说更为直观，距离业务也更近，进入企业IT系统的摩擦也更小。
2.云计算是朋友
无论你是销售大数据基础设施还是应用，云计算都是更有效的业务载体。选择云计算不仅仅是在云端托管，更重要的是通过云计算向客户提供服务。你将拥有更多控制权，同时在有限的资源上优化运行也会让你对产品的理解更加透彻。
云计算也降低了潜在用户试用产品的成本和门槛，从NewRelic到亚马逊AWS都从云计算+大数据模式中获益。
3.开发者是朋友
如果你主要从事大数据分析，例如ClearStory、Platfora或者CRM营销应用，数据分析师就是你的朋友。无论那种情况，最好的办法就是围绕以开发者和市场人员为主的目标受众进行开发和营销工作，CIO反而不是很好的目标受众！
专注CIO而非开发者往往会导致你在实际签约时碰到棘手问题。围绕开发者营销的战术被很多云计算创业公司和纯大数据软件公司所采用，例如Splunk和Tableau。
再比如Infochimps和Continuuity的产品类似（两者都被迫按落云头，迫降在用户数据中心），但Continuuity完全面向开发者，这意味着能积累更多技术粉丝。
4.将数据科学家推向前台中央
这既是市场也是销售策略，数据科学家才是能够展示数据和平台威力的人，他们也是会议上最受欢迎的演讲者。
但大数据科学家也需要慎重选择传播内容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL，所以没必要每次开会言必称4V之类的科普。至于如何配置和集成大数据系统也只能吸引小部分听众，除非你的项目规模超大。
Cloudera比竞争对手出名的原因有很多，但其中Jeff hammerbacher绝对是一位举足轻重的人物。不要空谈大数据大数据的价值和架构，站在听众的立场说说具体能做哪些分析，如何做。
5.开源有多重要，取决于你自己
几乎所有的大数据公司都依赖开源软件，有些是“借”来的，如Hadoop、Storm以及各种数据库，有些是自行开发的，有些则是混合模式，例如在HBase上增加的一些功能应用。这些开源项目如此流行是因为社区的力量。
开源绝不是看起来那么轻松，不是说你在Github上放点代码就谈得上回馈社区了。开源的目的是将使用相同代码的人聚拢成社区，并不断改进代码。这 里与第三点中我们提到的吸引开发者有关。只有更多的用户和开发者对你产生兴趣了，在你的产品上花时间和精力了，才有可能最终掏钱。
不计其数的创业公司都将代码开源了，但那些真正能推动项目并建设社区的公司才能脱颖而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter这样面向大众的公司都开源了Storm和Mesos等项目。
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大数据分析 如何创业
数据分析创业有以下几个方向：
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做企业外包项目，接数据分析的单
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自己做一个数据可视化系统，卖给公司
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通过行业的数据分析，找出一个有价值的发展方向，自己投入那行