现在，社交网站的时尚，网上购物的普及与各种传感器的广泛应用伴以数据储存本钱的减少和剖析处置的思想与算法进步，让大家产生了巨大的数据的同时更容易存储、剖析和借助它们。这就是所谓的云数据年代。一款出色的商品，一定是迎合年代时尚的。那样在“云数据年代“下，大家应该怎么样去创造一个”云数据“商品？怎么样采集并借助数据？以下五点是我在“云数据年代”下的商品考虑。
确定商品定位
数据采集
数据采集即自己去采集数据，成为数据拥有者，通过数据授权等方法借助数据。
数据剖析
拥有出色的数据剖析技术，从其他人提供的数据那挖掘数据的价值。
数据革新
没数据，也没出色的技术。但看到了数据之间的联系，预见到了数据存在的价值，成为这方面的先行者。
转变商品思维
有时候，大家能获得约等于全局的数据量，但大家有时候还是用原先的数据处置方法。
原先大家只能获得一部分数据，然后以这部分数据去估算。所以大家的数学模型对数据的精准性和随机性需要特别高，由于数据是这么的少，改变一点点就能带来结果上的巨大偏差。目前大家拥有了更多的数据，用相对简单的算法，仅需带入更多的数据就会拥有更精准的结果。
数据不再是单一的，结构化的，而是混杂的。
“小数据”时，大家会去给数据分类分级，去尽量的结构化他们，大家能应对过来，但现在，数据多种多样，有时候你根本没方法把他们分类分级。但大家可以借助这种混乱，譬如给照片设定标签，开辟一个新的数据类型。
云数据年代推崇的是有关关系而不是因果关系。
这也是云数据的核心：借助有关关系作出预测，而不去剖析它是什么原因。大家只了解“是什么”，而不了解“为何”。但前者非常明显更简单直接的解决了问题。但这并不意味着“因果关系”不再要紧，大家要抛弃它。譬如沃尔玛通过数据剖析发现，飓风到来的时候蛋挞销售量特别好，那样大家就能在飓风到来时，多做蛋挞并摆在显眼的地方以增加销售量。但大家并不了解为何它们会有关。
获得数据
数字化同时数据化。
数字化是数据化的基础，譬如仅仅扫描一本书，让它可以在电子设施上阅读，这叫数字化。但你还不可以处置上面的文字，做一些剖析，大家需要通过图片文字辨别技术，来将扫描的书转化成可以提取剖析的文本数据。只有数据化的数据才对大家的商品有价值。
从看上去不可能的地方提取数据。
由于数据存储本钱的变低和数据价值的巨大，大家可以采集更多的数据存储起来以期日后能挖掘出价值。大家要发展思维，从很多看上去不可能的地方采集数据。譬如，一家日本汽车服务商，革新的把传感器放到了汽车座椅上，经过记录与剖析，大家可以判断司机的体型，习惯坐姿，受力等等数据，假如一个小偷坐上了汽车，传感器感觉到了变化，就会让其输入启动密码以确认身份。
提前设计扩展数据。
数据在持续的再借助中才能发挥出其最大的价值，刚开始就设计好数据的可扩展性能让这种再借助更容易，虽然这并不一直可能。Google街景车在采集信息之初，考虑到了自己将来的自动汽车计划。所以在采集的时候，记录下的街景和GPS定位信息以后不仅能够优化地图也可以用于自动汽车的研发。
借助数据废气。
大家看看Google是如何借助登录的验证码的：它将验证码变成一些容易见到的错误拼写单词，每次用户登录输入这类验证码的时候就需要其输入成正确的单词。这一举措让Google的拼写检查器得到了巨大的提升，而且还是不收费的。
数据借助
直接借助：通过直接的方法借助。譬如分地区统计你用户的身高，做成一张各省份平均身高表。
数据再借助：借助之前的数据，总是能获得更多的信息。譬如Google依据搜索记录剖析，预测了各地流感发病状况，达到了相当高的准确率。
数据重组：将不同范围的数据结合起来剖析。譬如将手机的用法状况和癌症发病率联系起来，丹麦的科学家发现两者之间并没什么关系。
开放数据：你的数据处置能力不强，那样可以选择公开或者授权数据，让其他人用你的数据挖掘出价值，并从中获益。
法律与道德
商品对于用户数据的剖析，难免会涉及到用户的隐私，数据借助的革新也会让数据涉及到用户未授权的作用，你没法去再征求所有用户赞同。在法律不清楚的状况下，大家借助这类数据去做些什么，会产生生哪种后果，商品设计者需要要考虑了解，并负承担起相应的责任。
