“大數據”一詞近年來頻頻出現，包括砂石在內的各行各業都把大數據掛在嘴邊。但當人們問起大數據是什么的時候，被提問者卻往往張口結舌，有在搜索引擎里搜一搜的沖動。那么，大數據到底如何定義？
大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，具有大量、高速、多樣、低價值密度、真實性等5大特征。這種數據集合獲取困難，具有獨特的加工價值。
數據本身無意義 加工能力才是關鍵
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵就在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
舉例來說，沃爾瑪作為全球最大的零售業實體，其通過大數據分析創造的 “啤酒+紙尿褲”的營銷手段值得稱道：
沃爾瑪通過10億條啤酒購買記錄進行分析，發現有超過20%的啤酒購買人同時購買嬰兒紙尿褲；對紙尿褲購買記錄進行分析時，則發現26%的紙尿褲購買人同時采購了啤酒。基于這一數據，沃爾瑪在全美門店將熱門啤酒與紙尿褲組合成新的商品展示區，成功提高了兩者的銷量。
案例中的沃爾瑪掌握龐大的數據，但如果不對其進行分析、應用，那么數據的作用僅僅淪為記錄或者查證的依據。
砂石與大數據的5個共鳴點
砂石作為一種傳統的大宗基礎建筑材料，與“大數據”能夠產生多強的共鳴呢？筆者認為體現在以下幾點：
1.砂石行業體量龐大，數據量豐富，可基于數據進行分析的空間大。
據中國砂石骨料網統計測算，中國砂石骨料年消耗量超過180億噸，按照每噸骨料價格60元計算，每年的市場容量已超過了10000億元。這一龐大的用量背后包含著生產量、供應量、需求量、價格、生產點分布等數百種（組）重要數據。數據樣本越大，其準確度就會越高，這為砂石骨料大數據分析打下了堅實的基礎。
2.砂石行業投入高，回報周期較長，需要長期并且準確的預判。
在生產層面，砂石骨料開采銷售企業投入巨大。興建一座達標的綠色礦山往往需要數億甚至數十億元的投入，對應的成本收回期也相應較長，這就需要對行業市場運作有長期且準確的預判，砂石骨料大數據分析的必要性凸顯。
3.砂石行業的金融屬性對大數據分析有著很強的依賴性。
根據中國信息通信研究院統計數據，2017年金融在重點領域大數據潛在價值中排名第一，高達2800億美元。與此同時，近年來砂石行業投資的熱度極其高漲，砂石行業作為較為封閉的產業，其投資門檻一直較高。外行業資本在進入砂石行業的過程中，對行業大數據有著極高的依賴性。
4.政策變化，砂石企業需要大數據分析結果進行參考。
砂石行業對政策變化的敏感度極高。國家或地方政府站在一定高度上制定新的政策法規，主要對行業整體長期的發展進行規劃，然而在短期內，政策變化或在短期內對個體企業造成較大的壓力。而大數據分析可以在一定程度上預測政策拐點，使企業提前做出應對。
5.行業上下游均為經濟發展重要支柱，延伸性數據重要性巨大。
砂石骨料行業是機械制造等行業的重要用戶，下游則對接工程建筑等板塊，均是經濟發展中的重要組成部分。對砂石骨料行業大數據的分析及掌控，有助于更好制定上下游產業的發展戰略。
砂石大數據的獲取條件
大數據具有大量、高速、多樣、低價值密度和真實性等五大特征，這決定了“大數據”的提供方或者統計者必須站在一定的高度，也必須有很高的獨立性，獲取大數據及其分析的途徑非常重要。
筆者在這里提出幾條砂石大數據獲取的建議：
1. 盡量從國家或政府的統計部門獲取數據；
2. 盡量避免向宣稱自己涉足所有行業的咨詢機構購買砂石行業數據分析報告；
3. 第三方平臺的數據往往比企業自己獲得的數據有更高的客觀性與廣度；
4.“免費”“廉價”和“優質”等特質在大數據產品中很少能夠共存；
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