第三方数据是数据应用的一个热点，其中银联的数据、运营商的数据应用较多，数据质量也很好，数据应用场景也不少，但是弊端在于其不是市场化运作的公司，对数据商业敏感度和数据应用能力较差。数据价值挖掘不大，还是停留在源数据应用阶段。数据流通和数据衍生的商业价值都没有得到体现，更不要说具有高度商业价值的数据产品了。通过网络爬虫和under table取得的数据也是主流，但是其商业价值正在降低，具有垄断数据源和数据分析能力的数据公司，未来市场前景会越来越好。

　　三、什么样的大数据企业最有前途

　　企业选择大数据公司时，在采购数据时会看三个方面，第一是数据的覆盖率，一般在行业覆盖率超过50%的数据公司会得到企业的青睐。第二个方面是数据的匹配度(查得率)，企业数据同外部数据匹配度超过30%才有商业价值。企业拿了1万条数据，如果从数据公司哪里能够到匹配3000条以上，在某一个纬度可以补充企业30%以上的数据，这样的数据才有应用价值。低于30%的匹配度，就没有数据应用价值。第三个方面是数据同商业需求的相关度，这个最重要。如果数据同企业的业务需求相关度低于50%，则没有商业价值。例如征信应用，如果这个数据同征信判断的相关度低于50%，也就是50%以上的误判率，这个数据就没有数据商业应用价值。

　　企业选择大数据技术和服务公司时，最看中的是其案例和人员能力。企业都不愿意当白老鼠，如果缺少同行业案例，或者案例时间少于一年，对于企业都有较大的风险。另外大数据公司实施人员的经验和能力也较重要，如果缺少行业经验和技术背景，其数据商业敏感度将会降低，无法帮助企业利用数据来提升业务。

　　市场上最有前途的大数据公司应该是踏踏实实做事情、认真做技术、不断迭代做产品的公司;这些公司在数据源或数据分析能力上，可以帮助企业提升业务。有实力的大数据公司不讲故事，能够帮助企业实现数据的商业价值，帮助企业开源和节流。

　　在数据分析方面，大数据公司既要了解业务又要了解数据;在数据源方面，大数据公司的数在覆盖率、匹配率和相关度需要满足企业需求。客观的说，如果这样的大数据企业越来越多，中国的大数据产业就有前途了，他们可以帮助企业实现数字化运营，利用数据实现业务收入的提升，甚至商业模式的转型。

　　四、大数据和小数据的商业价值

　　大数据被炒作的过于神奇，本质上其不过是一个辅助分析的工具，其不能代替企业商业决策，只能提供科学决策支持。大数据代表的是行业数据，是宏观数据，是统计分析的结果。大数据的应用场景多是宏观决策，例如产业布局、城市规划、战略布局、行业发展、风险控制等。大数据在政府和大企业应用较多，价值巨大，对经济发展影响也较大。大数据商业价值多应用在于国家和社会，对于企业也很有帮助。但企业的数字化之路应该从小数据开始。