Teles Properties 的 Sharran Srivatsaa 最近告訴我，他們公司是如何利用數據智能作為他們的房地產經紀人模式。通過挖掘、發現和可視化模式的超本地微觀市場數據，Teles 可以準確地預測客戶可能接受的價格和屬性。該公司給其經紀人一個獨特的市場競爭優勢，并在最短的時間里以最高的價格在房屋競爭中勝出。
提倡共享制度的Uber，也是利用大數據改變了整個行業的格局。這個應用程序依賴于數據分析決定那個地區是繁忙的，并激活 “增兵定價” 來讓更多司機前往那個區域。Uber 利用數據作為競爭優勢和產品。在今年早些時候，Uber 同意出售其客戶出行模式的數據，結合數據作為收入來源的公司隊伍不斷壯大。
甚至是老牌公司GE當談到大數據的時候也會展示他們的獨特之處。GE 的 Predix 是一款旨在整合通用傳感器從而創造一個真正的物聯網的軟件，它能夠檢測和維護用戶的需求，預測鼓掌，并將性能數據發送至研究室讓其以更快的速度改進產品。
該公司聲稱他們寄托于工業數據時代，其市盈率持續攀升。感知價值的企業家也可以通過數據獲得他們想要的。
這里有一些方法，可以幫助創業這構建一個數據驅動的公司：
1、確定你的數據客戶
數據客戶不一定是創業公司的客戶。Uber 的數據客戶和使用它服務的廣大市民不同。視頻游戲發行商 Zynga 實際上更多，從每個游戲的互動數據和銷售分析以確定哪些用戶玩相似的游戲，那么就將他們歸為一個群體。
2、找出用戶所需的數據
哪些見解會對用戶的日常行為有直接的影響，以及如何將這些信息收集？它是否可以成為結構化，是否需要立即分析這些信息，或者是否需要讓內容變得更加清晰？數據是沒有任何背景也沒有上下文可依靠，因此創業者必須把它變成對客戶有意義的內容。
3、建立或購買數據
一旦數據需求已經確定，接下來就需要建立基礎設施來收集數據或者支付第三方工具，利用它提煉出數據。數據生態系統可以利用成本比較低的 Amazon Web Services，但是數據科學家依舊必須檢查所有提煉出來的數字內容。
我聽說過很多關于啟動一個大數據項目的復雜性和成本的抗議。人力成本比建立和保持一個獨特的服務器成本要高很多。同時，人們可以在很容易來送輸送數據的云端服務器訂購服務需求。我沒有 Amazon 的股份，但如果它建立了一個基礎數據讓用戶買書變得很容易的話，我相信對每個人來說都是有意義的。
4、強調視覺
數據是科學的，但它的可視化是一門藝術。為了使數據具有可操作性，在某種程度以人類接受和具有說服力的方式呈現出來。FiveThirtyEight 的創始人 Nate Silver 是數據可視化的先驅。FiveThirtyEight 利用統計模型預測了 2008年 總統選舉的結果，并證明了數據可視化的情感訴求。
5、自動化產品
如果收集到的數據本身就是一個產品的話，你可以利用自動化收集來輸入數據，利用交付的方式來輸出數據。記住，一個 API 作為軟件的 USB 接口，可以用來傳輸數據。如果代碼被設置成端口數據的預測模型話，可以利用自動化產品執行模型的可視化，并讓它成為你的一個搖錢樹。
到 2018年，大數據市場的價值將會達到 415 億。專門從事分析的創業公司已經搶占了數百萬美元的資金市場。即使創業公司對將數據轉化成產品不感興趣，他們也需要利用這些數據作為自己獨特的競爭優勢。如果他們不這樣做，其競爭對手會跟隨顯示出來的信息猜測他們的下一步動作，這樣他們就會失去競爭力。
