大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造；数据资源分布不均，大数据应用在数据密集领域更易获得突破；须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。

大数据贵在应用。当前，在国家层面，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》；在地方层面，大数据被作为区域发展战略引擎；在企业层面，各类大数据概念公司方兴未艾、蓬勃发展。我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。我们还关注，是否存在若干“数据密集型”行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。在产业政策方面，我们关注作为新兴业态的大数据，过去屡试不爽的做法，如给地、给钱、给项目等，是否还会继续有效？科多大数据带你们一起来看看。

大数据应用的三个关键点

国务院《促进大数据发展行动纲要》（简称《大数据纲要》）将大数据定位为“新一代信息技术和服务业态”，赋予大数据“推动经济转型发展”“重塑国家竞争优势”“提升政府治理能力”的战略功能，并将数据界定为“国家基础性战略资源”。在应用方面，《大数据纲要》在公共领域提出许多发展方向，如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化；在产业层面，主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，以及大数据产品体系和大数据产业链。这些方向，只是大数据应用的潜力和空间，能不能应用起来，能不能发挥作用，还得看有没有可行模式和实际效果。无论是在公共领域还是在产业层面，大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式，这是我们关注的重点。概括来说，需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣群：522+数字189+数字307，欢迎添加，私信管理员，了解课程介绍，获取学习资源

关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据金矿，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。从严格意义上讲，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，也是当前在国内比较常见的应用资源。

在国内还有一类是政府部门掌握的数据资源，普遍认为质量好、价值高，但开放程度低。《大数据纲要》把公共数据互联开放共享作为努力方向，认为大数据技术可以实现这个目标。实际上，长期以来政府部门间信息数据相互封闭割裂，是治理问题而不是技术问题。面向社会的公共数据开放愿望十分美好，恐怕一段时间内可望不可及。在数据资源方面，国内“小数据”“中数据”应用并不充分，试图一步跨入大数据时代，借机一并解决前期信息化过程中没能解决的问题，前景并不乐观。另外，由于中国互联网公司业务主要在国内，其大数据资源也不是全球性的。

数据从哪里来是我们评价大数据应用的第一个关注点。一是要看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是“富矿”还是“贫矿”，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，如果一个应用没有可靠的数据来源，再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。

数据怎么用是我们评价大数据应用的第二个关注点。大数据只是一种手段，并不能无所不包、无所不用。我们关注大数据能做什么、不能做什么，现在看来，大数据主要有以下几种较为常用的功能。

追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点，包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息，等等。

识别。在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。

画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品；对企业画像，可以准确判断信用及风险。

提示。在历史轨迹、识别和画像基础上，对未来趋势及重复出现的可能性进行预测，当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测，大数据大大丰富了预测手段，对建立风险控制模型有深刻意义。

匹配。在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。

优化。按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率；对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。

当前许多貌似复杂的应用，大都可以细分成以上几种类型。例如，贵州推行的“大数据精准扶贫项目”，从大数据应用角度，通过识别、画像，可以对贫困户实现精准筛选和界定，找准扶贫对象；通过追踪、提示，可以对扶贫资金、扶贫行为和扶贫效果进行监控和评估；通过配对、优化，可以更好地发挥扶贫资源的作用。这些功能也并不都是大数据所特有的，只是大数据远远超出以前的技术，可以做得更强大、更精准、更快、更好。

成果谁买单是我们评价大数据应用的第三个也是最后一个关注点。道理很简单，不创造价值的应用不是好应用。我们关注大数据的应用是否实实在在地提升了能力、改善了绩效。如果大数据用于自身的产品设计、营销推广、资源配置，那就看企业竞争力是不是提升了，看企业最终是不是比以前更赚钱了。如果大数据用于为第三方提供服务，那就看是不是有人愿意付费、愿意持续付费。但如果是用于公共领域，还要看政府或公共部门的付费值不值，不仅仅是从出资方的视角看值不值，还要从老百姓的视角看值不值。

当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问上面三个问题——数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，就能揭开许多“伪装”。当然，如果经得起上述“大数据三问”，也并非一定算得上优秀，却也离优秀的大数据应用不远了。

既然大数据被视为一种资源，那就要考虑资源分布的问题。一般而言，资源分布是极不均匀的，如水、矿产、耕地、能源等自然资源；人力资源和知识的分布更是不均。大数据是否也存在分布不均的问题？发展大数据产业是否真的能弯道超车？这些问题值得深入思考。

与可以探测的自然资源不同，数据资源分布难以定位和刻画。不过，可以用大数据人力资源分布状况来间接反映大数据应用在地区、行业间的差异，哪些行业、哪些地区大数据人力资源密集，这些行业和地区就可以看作是数据密集的。

我们对两家主流招聘网站“前程无忧”和“智联招聘”2014年下半年以来发布的招聘信息进行筛选，得到两家网站两年来共发布相关信息涉及企业22.7万家，职位100.7万个，数据量确实足够“大”。通过分地区、分行业进行汇总分析，结果显示大数据人力资源分布极不均匀，各地区、各行业差异极大。不过，确切来说，通过招聘网站反映的是人才需求情况，并不是严格意义上的人力资源存量分布情况，但这两者是紧密相关的。

从大数据相关岗位工作地来看，北京、广东、上海三地高度密集，遥遥领先于其他地区。三地相加，发布招聘信息企业数在两家网站占到52.35%和47.48%，职位数占到61.23%和56.74%。可以推测，大数据人力资源的半壁江山都集中在这三个地方，这与我们平时的直观感受是高度一致的。在这三个地方之外，我们关心是不是地方政府重视大数据产业、将大数据作为区域经济发展引擎，就可能促进人力资源集聚，就可能超越与自己相似经济发展水平的其他地区。从数据反映情况看，至少目前还看不到这样的结果，这揭示出人力资源结构是后发地区发展大数据产业最需要弥补的短板和最难克服的困难。改变一个地方人力资源构成的难度要远远大于改变地面建筑面貌，要么需要一个长期的过程，要么需要一个独特的制度。

即便在同一省份内，大数据人力资源分布也极为不均。例如在广东，单深圳一市就大体占到了全省的一半。再加上广州，竟然能够达到九成。其他地方，即使经济实力不俗，但与深圳、广州相比，在大数据人力资源方面相差甚远。这再次表明，大数据人力资源分布是极不均匀的。显然，大数据人力资源密集地区发展大数据产业的基础要优于人力资源贫瘠的地区。

从城市排名看，北上深广可以视作大数据人力资源需求密集的一线城市，杭州、南京、成都、武汉、西安等可以看作二线城市。大数据人力资源分布与城市经济实力、活力乃至房价水平都是大体一致的。

从行业分布看，对大数据人力资源的需求分布更不均匀，主要集中在互联网、信息技术及计算机相关行业。这充分说明了大数据是互联网或IT产业的一部分，是在原有基础上的新发展。这些行业是典型的“数据密集型”行业，是大数据产业发展的摇篮。

金融是另一个特别重要的“数据密集”领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。

除此之外，电信、专业服务（如咨询、人力资源、财会）、教育培训、影视媒体、网络游戏等，相对而言也是当前数据较为密集的行业。

《大数据纲要》几乎面面俱到地对所有行业和领域都规划了大数据应用的广阔前景，但数据资源分布极为不均，在“数据密集”领域的大数据应用，取得市场成功的可能性较大。

大数据需要什么样的产业政策

大数据应用需要什么样的产业政策？从应用的角度来看，大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。制约大数据发展的往往并不是大数据本身，而是大数据所应用的行业和领域原本存在的问题，如行业管制、行政垄断、要素不能自由流动，等等。因此，促进大数据发展，用给地、贴钱、上项目的方法，并不能解决根本问题。要从大数据应用领域角度，对不当的行业管理模式进行改革，对既有利益格局进行调整，使大数据应用具备必要的条件。即使在企业内部，大数据应用也不仅仅是个技术问题，而是涉及业务流程重组和管理模式变革，是对企业管理能力的一个考验。

金融、电信、教育、影视媒体等“数据密集型”行业，既是大数据应用潜力巨大的领域，也是迫切推进行业改革的重点领域。另一方面，大数据的应用也可以为行业改革提供技术支撑，能以更有效的技术路线实现行业发展目标。大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造；数据资源分布不均，大数据应用在数据密集领域更易获得突破；须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。

大数据贵在应用。当前，在国家层面，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》；在地方层面，大数据被作为区域发展战略引擎；在企业层面，各类大数据概念公司方兴未艾、蓬勃发展。我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。我们还关注，是否存在若干“数据密集型”行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。在产业政策方面，我们关注作为新兴业态的大数据，过去屡试不爽的做法，如给地、给钱、给项目等，是否还会继续有效？科多大数据带你们一起来看看。

大数据应用的三个关键点

国务院《促进大数据发展行动纲要》（简称《大数据纲要》）将大数据定位为“新一代信息技术和服务业态”，赋予大数据“推动经济转型发展”“重塑国家竞争优势”“提升政府治理能力”的战略功能，并将数据界定为“国家基础性战略资源”。在应用方面，《大数据纲要》在公共领域提出许多发展方向，如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化；在产业层面，主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，以及大数据产品体系和大数据产业链。这些方向，只是大数据应用的潜力和空间，能不能应用起来，能不能发挥作用，还得看有没有可行模式和实际效果。无论是在公共领域还是在产业层面，大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式，这是我们关注的重点。概括来说，需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。

在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据金矿，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。从严格意义上讲，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，也是当前在国内比较常见的应用资源。

在国内还有一类是政府部门掌握的数据资源，普遍认为质量好、价值高，但开放程度低。《大数据纲要》把公共数据互联开放共享作为努力方向，认为大数据技术可以实现这个目标。实际上，长期以来政府部门间信息数据相互封闭割裂，是治理问题而不是技术问题。面向社会的公共数据开放愿望十分美好，恐怕一段时间内可望不可及。在数据资源方面，国内“小数据”“中数据”应用并不充分，试图一步跨入大数据时代，借机一并解决前期信息化过程中没能解决的问题，前景并不乐观。另外，由于中国互联网公司业务主要在国内，其大数据资源也不是全球性的。

数据从哪里来是我们评价大数据应用的第一个关注点。一是要看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是“富矿”还是“贫矿”，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，如果一个应用没有可靠的数据来源，再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。

数据怎么用是我们评价大数据应用的第二个关注点。大数据只是一种手段，并不能无所不包、无所不用。我们关注大数据能做什么、不能做什么，现在看来，大数据主要有以下几种较为常用的功能。

追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点，包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息，等等。

识别。在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。

画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品；对企业画像，可以准确判断信用及风险。

提示。在历史轨迹、识别和画像基础上，对未来趋势及重复出现的可能性进行预测，当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测，大数据大大丰富了预测手段，对建立风险控制模型有深刻意义。

匹配。在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。

优化。按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率；对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。

当前许多貌似复杂的应用，大都可以细分成以上几种类型。例如，贵州推行的“大数据精准扶贫项目”，从大数据应用角度，通过识别、画像，可以对贫困户实现精准筛选和界定，找准扶贫对象；通过追踪、提示，可以对扶贫资金、扶贫行为和扶贫效果进行监控和评估；通过配对、优化，可以更好地发挥扶贫资源的作用。这些功能也并不都是大数据所特有的，只是大数据远远超出以前的技术，可以做得更强大、更精准、更快、更好。

成果谁买单是我们评价大数据应用的第三个也是最后一个关注点。道理很简单，不创造价值的应用不是好应用。我们关注大数据的应用是否实实在在地提升了能力、改善了绩效。如果大数据用于自身的产品设计、营销推广、资源配置，那就看企业竞争力是不是提升了，看企业最终是不是比以前更赚钱了。如果大数据用于为第三方提供服务，那就看是不是有人愿意付费、愿意持续付费。但如果是用于公共领域，还要看政府或公共部门的付费值不值，不仅仅是从出资方的视角看值不值，还要从老百姓的视角看值不值。

当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问上面三个问题——数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，就能揭开许多“伪装”。当然，如果经得起上述“大数据三问”，也并非一定算得上优秀，却也离优秀的大数据应用不远了。

既然大数据被视为一种资源，那就要考虑资源分布的问题。一般而言，资源分布是极不均匀的，如水、矿产、耕地、能源等自然资源；人力资源和知识的分布更是不均。大数据是否也存在分布不均的问题？发展大数据产业是否真的能弯道超车？这些问题值得深入思考。

与可以探测的自然资源不同，数据资源分布难以定位和刻画。不过，可以用大数据人力资源分布状况来间接反映大数据应用在地区、行业间的差异，哪些行业、哪些地区大数据人力资源密集，这些行业和地区就可以看作是数据密集的。

我们对两家主流招聘网站“前程无忧”和“智联招聘”2014年下半年以来发布的招聘信息进行筛选，得到两家网站两年来共发布相关信息涉及企业22.7万家，职位100.7万个，数据量确实足够“大”。通过分地区、分行业进行汇总分析，结果显示大数据人力资源分布极不均匀，各地区、各行业差异极大。不过，确切来说，通过招聘网站反映的是人才需求情况，并不是严格意义上的人力资源存量分布情况，但这两者是紧密相关的。

从大数据相关岗位工作地来看，北京、广东、上海三地高度密集，遥遥领先于其他地区。三地相加，发布招聘信息企业数在两家网站占到52.35%和47.48%，职位数占到61.23%和56.74%。可以推测，大数据人力资源的半壁江山都集中在这三个地方，这与我们平时的直观感受是高度一致的。在这三个地方之外，我们关心是不是地方政府重视大数据产业、将大数据作为区域经济发展引擎，就可能促进人力资源集聚，就可能超越与自己相似经济发展水平的其他地区。从数据反映情况看，至少目前还看不到这样的结果，这揭示出人力资源结构是后发地区发展大数据产业最需要弥补的短板和最难克服的困难。改变一个地方人力资源构成的难度要远远大于改变地面建筑面貌，要么需要一个长期的过程，要么需要一个独特的制度。

即便在同一省份内，大数据人力资源分布也极为不均。例如在广东，单深圳一市就大体占到了全省的一半。再加上广州，竟然能够达到九成。其他地方，即使经济实力不俗，但与深圳、广州相比，在大数据人力资源方面相差甚远。这再次表明，大数据人力资源分布是极不均匀的。显然，大数据人力资源密集地区发展大数据产业的基础要优于人力资源贫瘠的地区。

从城市排名看，北上深广可以视作大数据人力资源需求密集的一线城市，杭州、南京、成都、武汉、西安等可以看作二线城市。大数据人力资源分布与城市经济实力、活力乃至房价水平都是大体一致的。

从行业分布看，对大数据人力资源的需求分布更不均匀，主要集中在互联网、信息技术及计算机相关行业。这充分说明了大数据是互联网或IT产业的一部分，是在原有基础上的新发展。这些行业是典型的“数据密集型”行业，是大数据产业发展的摇篮。

金融是另一个特别重要的“数据密集”领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。

除此之外，电信、专业服务（如咨询、人力资源、财会）、教育培训、影视媒体、网络游戏等，相对而言也是当前数据较为密集的行业。

《大数据纲要》几乎面面俱到地对所有行业和领域都规划了大数据应用的广阔前景，但数据资源分布极为不均，在“数据密集”领域的大数据应用，取得市场成功的可能性较大。

大数据需要什么样的产业政策

大数据应用需要什么样的产业政策？从应用的角度来看，大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。制约大数据发展的往往并不是大数据本身，而是大数据所应用的行业和领域原本存在的问题，如行业管制、行政垄断、要素不能自由流动，等等。因此，促进大数据发展，用给地、贴钱、上项目的方法，并不能解决根本问题。要从大数据应用领域角度，对不当的行业管理模式进行改革，对既有利益格局进行调整，使大数据应用具备必要的条件。即使在企业内部，大数据应用也不仅仅是个技术问题，而是涉及业务流程重组和管理模式变革，是对企业管理能力的一个考验。

金融、电信、教育、影视媒体等“数据密集型”行业，既是大数据应用潜力巨大的领域，也是迫切推进行业改革的重点领域。另一方面，大数据的应用也可以为行业改革提供技术支撑，能以更有效的技术路线实现行业发展目标。

近日，60岁的周星驰开通首个社交账号，并发布人才招募令，他在白板上写下“请人”二字，并附言“在漆黑中找寻鲜明出众的Web3人才”，要求熟悉Web3，有项目管理经验，有头脑又宅心仁厚，并表示自己会亲自挑选人才。

华泰证券表示，尽管受技术研发、人才储备、资金投入、政策支持、标准建设等多方面因素的制约，当前Web 3.0的发展速度仍不算理想，但已经来到了从1到N的前夜。

据介绍，数字藏品、XR终端技术、泛娱乐领域等都将受益于Web3.0。

周星驰招聘Web3.0人才动态。图源：周星驰Instagram

周星驰招聘Web3.0人才，要求“有头脑又宅心仁厚”

10月18日，中国香港明星周星驰将Instagram账号的首条动态献给了Web3.0。

在配图中，周星驰在白板上写下“请人”二字，并配文“在漆黑中找寻鲜明出众的Web3人才”。招聘信息显示，这份工作要求“熟悉Web3、有项目管理经验、有头脑又宅心仁厚”，工作范围是“助我建造创意未来”。

应聘者需要在Instagram上发布自我介绍视频或Web3.0作品，并标记#CreateWithStephen。周星驰还表示会亲自对应聘者进行挑选。

对于该社交账号是否真是周星驰本人的，港媒求证了周星驰的助理Chris，他证实了这个账号确实是周星驰本人的，但并未回应招人以及之后的事业规划等问题。

网友纷纷评论称，“Web3.0行业发展的最大喜讯”“现在就开始学Web3.0，希望能赶上下一波招聘”。

Web3.0是渐行渐近的新一代价值互联网，是用户与建设者共建共享的新型经济系统，Web1.0为“可读”（read），Web2.0为“可读+可写”（read+write），而Web3.0将是“可读+可写+拥有”（read+write+own）。

在Web1.0和2.0时代用户虽然可以免费使用服务，但用户数据会被互联网平台占有，用户作为生态的重要参与者和贡献者无法从中获益，而Web3.0将重构互联网经济的组织形式和商业模式。

Web1.0和2.0以互联网平台为核心，被称为平台经济。而Web3.0利用分布式账本技术，构建了一个激励相容的开放式环境，Web3.0赋予了用户真正的数据自主权。个人信息将成为用户自主掌控的数据资产。用户可以在数据流转和交易中真正获益，使自己的数据不再是互联网平台的免费资源。

华鑫证券认为，总体上Web1.0是过去，解决用户浏览内容的问题，Web2.0是现在，解决用户创造内容的问题，Web3.0是未来，将解决用户信息安全和内容所有权的问题。

事实上，Web3并不是一个单一的概念，它包含多个层级架构。以大家较为熟悉的NFT、元宇宙为例，它们都属于Web3的应用层，此外Web3还包括协议层、基础设施层和接入层等多个层级架构，并且都在快速发展中。但应用层由于最接近C端用户而往往最能被大家直接感知。看看下面这个梳理，会更加一目了然：

此前，周杰伦、林俊杰等明星已经纷纷入局NFT，林俊杰甚至在元宇宙世界“分布式大陆”花12.3万美元买下了3块虚拟地产。而就在几天前，王思聪参股公司投资的数字藏品平台正式上线，发售的第一个数字藏品就受到哄抢。官方公布称预约阶段超过23万人参与预约、申购阶段也有超过64万个有效申购产生，而最终公开发售的只有2500份。

此外，今年以来也有越来越多的城市在加入元宇宙赛道，不仅优惠政策频出，也有真金白银支持，其中文旅和政务就是元宇宙落地的重点方向之一。

web3.0产业生态正形成规模

今年9月底，上海宣布研发完成面向web3.0技术的互联网操作系统。另外上海在“十四五”规划中也曾多处提及NFT、元宇宙、区块链等内容。

Gartner 2022年7月年发布的技术成熟度曲线分析报告显示，目前Web 3.0技术已经历了第一波创新高峰期，正在从“创新启动阶段”向“创新泡沫阶段”，技术体系逐步成型，市场热度较高，创业投资活跃。

创投方面，海内外Web3.0创业投资额度增长迅速。

据中国信通院统计，截至2022年6月，全球相关投融资总金额约达1600亿美元，投资机构主要分布在北美和欧洲，北美地区以约733亿美元投资额处于全球领先地位，欧洲地区以约275亿美元位列第二。

同时，大量传统资本也在离开传统互联网涌入Web3.0领域，其中不乏有红杉资本、老虎环球基金、软银等传统投资基金，也包括谷歌、脸书、微软、三星等大型科技企业。

国内方面，核心技术储备不亚于海外公链，腾讯、平安、蚂蚁、华为等科技企业更多聚焦区块链、隐私计算、数字身份等Web 3.0关键底层技术研发，业务方面则以服务实体经济为主，同时聚焦于数字藏品领域。

Web 3.0有哪些应用前景？

华泰证券表示，尽管受技术研发、人才储备、资金投入、政策支持、标准建设等多方面因素的制约，当前Web 3.0的发展速度仍不算理想，但已经来到了从1到N的前夜。

据甲子光年智库分析称，Web3.0主要应用生态与场景可能包括：

数字藏品实现了虚拟物品的资产化，从而使得数字资产拥有可交易的实体。

目前数字藏品的价值主要体现在形式方面，但到了Web3.0时代，数字藏品除了能建立独特标识外，用户还可以享受到真正的数据所有权，数字藏品的价值将更多体现在身份象征和资产媒介上。

VR/AR终端设备是Web3.0最主要的可穿戴式设备，作为现实世界与虚拟世界的接口之一，VR/AR终端设备未来几年市场规模将显著增长。

3、泛娱乐领域（包括游戏、社交、影视、虚拟人等）都将受益于Web3.0。

受益于我国庞大的人口基数和消费习惯，游戏、社交等领域致力于提供更好的沉浸体验、观看体验、交互体验等。根据甲子光年统计，2021年Web3.0应用层泛娱乐融资有28起，其中游戏领域16起，社交领域6起，其他领域包括实景娱乐、IP开发及虚拟数字人等。

虽然看起来非常火热，但专家指出，Web3的发展并非一蹴而就，而是要经历一个漫长、逐步迭代、持续扩展边界的过程，这个过程不是线性的。中国移动通信联合会元宇宙产业委员会执行主任、中国通信工业协会区块链专委会共同主席于佳宁表示，关键还需要底层性技术创新和基础设施建设的融合，加快5G、云计算、分布式存储、人工智能、大数据、物联网、区块链等一系列前沿信息技术的深度融合，把“点”连成“线”才能实现。

周星驰商业版图再添一员？

看到周星驰招聘Web3.0人才的消息后，一些网友喊话让周星驰赶快出来拍电影。

6月，周星驰公开露面接受采访时，也曾透露会把中国的故事说好，并介绍到全世界。

其实，这些年，星爷除了拍电影之外，一直都没有停下投资的脚步。

据报道，早在1991年，周星驰就开始投资房地产。

1989年，在影坛崭露头角的星爷创办了自己的第一家公司星炜有限公司，2003年更名为“彩鹰控股有限公司”，主要用于投资实业。

1994年，周星驰又成立了第一家电影公司彩星电影公司。《大话西游》系列就是这家公司出品，此外，《食神》《功夫》《喜剧之王》等不少高票房作品，以及近年来新上映的《美人鱼》《西游伏妖篇》《新喜剧之王》等作品都有该公司的身影。

2009年，星爷获得帝通国际24.21％的股份，并出任公司执行董事，随后将公司更名比高集团，将发展方向调整为电影制作和影院经营。

2013年，周星驰还以《大话西游》为基础，跟文化中国进行项目签约，共同投资建设了“乌镇西游影城”。

这些年，周星驰的商业帝国已初具规模，现在入局Web3.0，他的商业版图中是不是还要加上元宇宙了？

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　　大数据技术的应用有哪些呢?同学见到过没，没有的话，快来小编这里了解了解。下面是由出国留学网小编为大家整理的“大数据技术的应用有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。

　　大数据技术的应用有哪些

　　有些数据记录以模拟或数据的形式存在，但都是本地存储的，不是公共数据资源，也不向互联网用户开放，如音乐、照片、视频、监控视频等音视频资料。互联网上不仅有海量的数据，而且正在以前所未有的数量被所有互联网用户共享。

　　2、移动互联网发展现状

　　移动互联网出现后，许多移动设备的传感器收集了大量用户点击行为的数据。IPHONE有三个传感器，三星有六个。它们每天生成大量的点击数据，这些数据由某些公司拥有，还有大量的用户行为数据。

　　电子地图,如黄金、百度、谷歌地图,它产生大量数据流的数据,数据是不同于传统数据,传统的数据代表一个属性或一个度量值,但数据流图表示一个行为,一种习惯,流数据频率分析后将会产生巨大的商业价值。基于地图的数据流是一种过去不存在的新型数据。

　　4、社交网络的发展现状

　　进入社交网络时代后，网络行为主要是由用户参与创造的，大量的互联网用户创造了大量的社交行为数据，这是前所未有的。它揭示了人们的行为和生活习惯的特点。

　　电子商务的兴起产生了大量的在线交易数据，包括支付数据、查询行为、物流运输、购买偏好、点击订单、评价行为等，这是信息流和资金流数据。

　　传统门户网站转向搜索引擎后，用户的搜索行为和质疑行为收集了大量的数据。单位存储器价格的下降也使存储数据成为可能。

　　拓展阅读：大数据分析应用领域有哪些

　　比方你最近想买一个商品，然后在百度、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。

　　比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。

　　快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。

　　百度大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，百度高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。

　　智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。