下面是36大数据根据百度指数、微博微指数、36大数据3年来沉淀的用户做得一个简单画像。
事实上，在关注大数据的人群中，有62%的人群为年龄30-49岁、本科以上学历的传统行业人员，他们来自房产、生活服务、建材家居、商务服务、金融财经、旅游酒店、餐饮美食、教育培训、医疗健康、大众消费、航天、政府公共服务等多个领域；
关注大数据的人群中，25%的用户为年龄20-29、大专以上学历、IT科技、互联网相关从业者 ；
9%的用户为垂直数据行业从业人员，这群人最大的标签是高文凭、高技术、高收入、宅、技术控、少社交、不爱传播 ，理性、理工男。
剩下还有4%是19岁以下，50岁以上这一部分人群。他们绝大部分是通过新闻宣传后，怀着对大数据的好奇心才来关注的。
所以，基于大数据关注人群的画像，可以更好的指导大数据未来的发展方向。我认为大数据未来要实现爆发式的增长，拥抱传统行业，渗透人们生活是必经之路。
三、大数据如何惠及大众？
我承认，大数据近年来是被炒得有些过头了，但不代表它是一个“炒作词”。大数据的背后，的确有着实实在在的数据，实实在在的技术和是实实在在的应用。大数据确实能够产生商业价值。
下面基于我个人对大数据的理解画出的一个示意图。
对于大数据企业来说，大数据涵盖了公司内部数据和外部数据两大方面。
公司内部数据包括：
1、公司使用BI（Business Intelligence）、CRM系统、ERP系统、邮件系统等产生的数据；
2、财务数据。其中包括公司的支出、采购、收入等多项与公司日常运作有关的数据；
3、注册用户数据。无论是网站、APP还是游戏，用户注册都会填写邮箱、电话、身份证号码等数据，这些数据其实非常有价值，此外还要加上用户使用公司产品留下的行为数据。
4、历史数据。公司沉淀下来的其他各种数据，这些数据一定要整合起来。
外部数据包括：
1、社交网站数据。包括微信、微博、人人网、Twitter、Facebook、LinkedIn等社交媒体上的数据。社交数据部分是可以爬取的，另外一部分是需要运营方授权的。
2、线下采集数据。这一块目前做的公司比较少，但同时也比较有价值，比如说Wifi热点数据、地图数据等；
3、政府开放数据。目前在中国，已有多个省市不同程度的开放了部分数据，如果你想要找的话，可到相关政府网站下载。
4、智能设备、传感器数据。最典型的案例就是智能手机了，我们使用手机留下的行为数据，传感器数据，都可以整合到外部数据中来。你知道吗？一部智能手机，至少拥有8个传感设备。
5、网络可爬回的数据。除了文字之外，视频和图片也是可以爬回来的。视频和图片其实也是数据，而且是非结构化数据。
6、交易数据。这一块就比较难的，比如说商家流水数据、支付宝交易数据、信用卡消费数据等等，目前这一部分数据是最难获取的。
7、数据接口API数据。这个就不做细说了，据我所知，微博开放了商业数据API，腾讯开放了腾讯云分析SDK上报的应用数据，高德地图开放了LBS数据等等。如果你想找更多的数据API，我推荐你去数据堂、聚合数据这两家网站上看一下，上面有大量的API接口。
8、其他。其他范围就更大了，天气数据、交通数据、人口流动数据、位置数据等等。我们可以整合的外部数据种类很多很多。
整合完公司内部外部数据进行大数据存储，然后通过清洗，标注、去重、去噪、关联等过程可以将数据进行结构化，也可以进行大数据挖掘和数据分析，再以数据可视化呈现结果，打通数据孤岛形成数据闭环，将数据转换成“石油”和“生产资料”，最后应用到我们日常的生活、学习和工作中去。
当然，大数据应用到日常生活、学习和工作中，往往不是以“大数据产品”自居的，普通人能够使用到的大数据，已经是大数据加上业务场景的产品化应用和服务了。比如，百度搜索引擎、高德地图其实就是基于大数据和业务场景产生的大数据产品化应用。
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责编：pingxiaoli
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