这是一个非常好的问题。作为大数据领域的从业者，我来回答一下。
首先，在大数据时代，数据的价值会得到充分体现，数据的价值也是大数据技术体系的重要目的之一。所以从这个角度来说，在大数据时代，数据本身就是一个重要的价值载体。
从技术体系来看，要让数据显示出价值，通常需要经历三大阶段，一是数据采集阶段；二是数据分析阶段；第三是数据应用阶段。虽然最终的数据应用是数据价值的输出，但数据采集往往是数据价值全过程的起点，数据采集也对数据的价值密度有着非常直接的影响。因此，目前在大数据领域，一些企业会把重点放在数据采集上。
有许多收集数据的渠道。常见的数据渠道包括互联网、物联网、传统信息系统等。此外，数据收集也可以离线完成。线下数据采集往往采集大量价值密度高的商业数据。数据收集本身就有边界要求。随着一系列法律法规的实施，未来数据采集会逐渐规范，一些涉及个人隐私的数据会得到保护。从大的行业发展趋势来看，数据采集目前仍处于“红利期”，创业者仍可专注于数据采集领域，但数据采集的门槛在不断提高。
数据分析是数据价值的核心步骤，也是技术含量很高的步骤。目前常见的数据分析方式有两种，一种是机器学习，一种是统计学。数据分析过程对从业者的技术要求很高，比如扎实的数学、统计学和计算机技术基础等。，而且通常需要一个技术团队来完成数据价值的过程。
产业互联网时代，数据分析应该完全垂直于行业领域。行业领域的数据分析不仅需要数据分析技术，还需要行业背景知识。行业背景知识往往可以决定数据分析的走向，因此数据分析从业者深耕行业领域非常重要，这是提升其工作价值的重要途径。
数据应用是体现数据价值的重要出口。可以说，数据应用的价值很大程度上决定了数据的价值。从技术架构来看，数据应用有两种，一种是人，一种是代理。对于行业领域的数据应用出口，目前的重点是人力岗位。这个过程往往是一个通过数据完成价值连接的过程，这个过程的价值增值是显而易见的。
大数据应用的另一个出口是代理，而随着人工智能技术的不断发展，代理将成为未来数据价值的主要出口，这个过程将充分体现大数据本身的价值。打个不恰当的比喻，如果把代理人看成厨师，那么大数据就是各种食材。食材对于厨师的重要性，类似于数据对于代理商的重要性。简单来说，数据是智能的重要基础之一。由此看来，在智能时代，数据的价值将形成稳定的基础，数据也可视为一种新型的“能源”。这种能量的价值在于它能够驱动各种代理。
我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。
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