进入2014年，大数据正从红遍媒体的概念炒作逐渐落地为生财的产业。如雨后春笋冒出的大数据服务商，在中国市场上展开了激烈角逐。从“中国大数据服务商综合服务水平TOP100排行榜”（以下简称榜单）中，已经可以隐约看出中国“大数据云图”的雏形。
中美大数据云图比较
相比美国同类榜单，高居首位的10Gen仅列第43，而大数据股明星Tableau仅列第45，而Marketo干脆没上榜。这让我们注意到榜单标的服务范围是中国，而非美国。
我去年到美国与《大数据云图》的作者芬雷布交流时，已经注意到，中美大数据产业布局存在巨大差异。在一年时间里，中国大数据的产业版块正发生巨大变化；对比大数据云图2.0版（2013版）与3.0版（2014版），美国的产业也在急剧变动。
美国大数据云图3.0版将产业版块重新划分为六块，分别为数据源、开源、跨平台基础设施/分析、基础设施、分析、应用。其中“分析”领域的热点是数据可视化、非结构化数据；“基础设施”领域的热点是NoSQL和NewSQL数据库；“应用”领域的热点是广告优化和营销。
比较中美“大数据云图”，可以看出以下特点：
第一，在“数据源”领域，中美各有特色，中国互联网平台数据源和行业数据源建设已经起步，但本地数据（语用数据、情境数据）仍有待加强。
第二，“开源”、“跨平台基础设施/分析”和“基础设施”三个领域，美国处于垄断地位。
榜单中位列前15的均是美国厂商，且多跨“跨平台基础设施/分析”和“基础设施”两个领域。中国一些厂商认为美国相关技术专业性太强，不利于普及，更倾向短平快技术应用。但一些企业坚持在这些重要领域耕耘，如商业智能软件（用友软件，久其软件） ； 数据中心 建设与维护（天玑科技、银信科技、荣之联等）；
第三，中国厂商绝大多数集中于“应用”与“分析”领域。前者如广告优化与营销（阿里巴巴、腾讯等），金融、汽车、政府、健康、教育、安全等行业应用；后者如数据处理、分析环节、综合处理（拓尔思、美亚柏科等），语音识别（科大讯飞），识频识别（海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子）。在应用领域，中美热点相似度较高，都包括广告优化、营销、金融、产业、政府、健康、教育、安全等。
如果以上是对榜单的结构分类分析，接下来要按价值分类进行分析。
中国大数据云图价值分析
对大数据进行价值分类，可分为“风动”（客体价值）、“幡动”（主客体价值）、“心动”（主体价值）三类。这是六祖坛经的价值分类法。
1、风动类的大数据，是工程师眼中的大数据，看到是技术。典型代表是3V、4V说。林林总总的这方面定义，可以用一个词概括，这就是“复杂”。大数据本质上是复杂性数据。
从这个方向观察，中美企业差距较大。榜上前10名基本都是属于“跨平台基础设施/分析”的美国厂家。其中HP今年刚被列入美国“大数据云图”（3.0版），如今赫然列在第4。而以硬件加强大数据，7.4亿投Cloudera异军突起，HADOOP的CDH平台占中国一半的英特尔列在第2，却至今不在美国榜单。显然这是美国榜单出了问题，而中国这个榜单跟进比较及时超前。
未来发展，中国企业需要回到图灵初衷，找到复杂性数据的感觉（而不光是象谷歌那样迷信数学算法），沿跨“科技-人文”二元的“数据科学”方向发展。 华为与伦敦帝国理工学院共建数据科学创新实验室 ，是积极迹象。
工程师扑向复杂性数据，就象小孩子扑向玩具一样，只关心是与不是这种事实评价，并不关心好与坏这种价值评价。商务或政务的代理人关心的是技术应用于人之后产生的价值，因此要把客体与主体联接起来。
2、幡动类的大数据，是业务代理人眼中的大数据，看到的是工具和能力。以美国政府的定义为代表。林林总总的这方面定义，可以用一个词概括，这就是“洞察”。
数据越复杂，成本越高，是迟钝（又称工业病），为不好；数据越复杂，成本越低，叫灵活（SMART），是好。洞察，就是指“穿透信息迷雾”。这是当数据进入泽字节（ZB）时代后，避免信息垃圾填埋，反而能保持“清清楚楚明明白白真真切切”的能力。