云计算解决的IT资源的不合理问题，每个人的电脑CPU的利用率在3-5%，其他时间放在那是浪费的。十年以前，人们就想能不能把不用的计算资源集中在一起，所以计算机开始进入云计算的时代。现在云计算的时代，使过去计算的成本降低了100倍。今天之所以能用到很多免费的互联网应用都是在建立在云上的。未来不需要每个人都有个人计算机，我们要将大量的计算资源放在一个云数据中心里，每个人按需取用就可以了。过去利用率只有5-6%，云出现以后可以做到80%。Uber创始人就说，为什么汽车不能这么做，每个人不用车的时候，把闲置的资源释放出去，人人为我，我为人人。这个时候我为别人当司机，别人也为我当司机，这样使的事情更合理，于是就创立了Uber。
Uber创立四年的时间，估值到400亿美金，从投资角度讲，是一个奇迹。400亿美金是将近两千亿人民币，过去两千亿的市值的公司几乎是要四五十年才能创立出来，而Uber只用了四年时间。创始人30多岁，这是他的第三次创业，第一次做免费音乐失败了，第二次也做的不靠谱，第三次接近成功了，因为他创了一个新的名字叫uberlization，共享经济化。
大数据就是21世纪的石油，但数据本身是不会说话的。如果你不知道如何使用数据的话，它就毫无价值可言。这就好比石油，它本身也只是一团黏糊糊的东西，直到有人将它提炼成燃料。从大数据提炼出来的燃料就是企业的专有算法。专有算法能够解决执行中的具体问题，将会成为未来成功企业的秘密武器。下一轮数字淘金热的重点，就在于如何用数据来进一步做文章，而非仅仅处理数据。这才是算法经济的未来。
——Gartner高级副总裁兼全球研究主管彼得·森德高
需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。
企业高效利用数据分析手段的关键：
制定更灵敏的战略——利用
数据采集来制定战略并衡量成果
扩大数据分析范围——推动跨部门合作
营造数据分析文化——使公司上下都能接触并使用分析工具
投资数据分析——越早投资越能确保竞争优势
采纳新兴技术——持续发展数据分析方面的竞争力
杰出企业给至少半数员工提供分析工具的可能性是落后企业的2倍。我的经验是，在所有员工都能够接触正确的工具和商业流程的前提下，给员工进行培训和授权是扩大规模的关键。企业往往会将获取分析数据和使用分析工具的权限限制在管理层和分析师之间，但这么做就限制了整个企业的视野和潜能。系统集成、数据质量、数据整合定制和移动性是激发公司上下共同分析结果、发展洞察的关键。这也解释了为什么说分析平台是成功的关键。
