这是一个非常好的问题，作为一名大数据领域的从业者，我来回答一下。

首先，在大数据时代，数据的价值将得到全面体现，数据价值化也是大数据技术体系的重要目的之一，所以从这个角度来看，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，要想让数据体现出价值，通常需要经过三个大的阶段，其一是数据采集阶段；其二是数据分析阶段；其三是数据应用阶段。虽然最终的数据应用是体现数据价值的出口，但是数据采集往往是整个数据价值化过程的起点，数据采集对于数据的价值密度也有非常直接的影响，所以当前在大数据领域当中，也有一部分企业会专注于数据采集工作。

数据采集本身有很多渠道，常见的数据渠道包括互联网、物联网、传统信息系统等，另外数据采集也可以在线下完成，线下的数据采集往往会采集到很多价值密度比较高的商业数据。数据采集本身是有边界要求的，随着一系列法律法规的落地，未来数据采集将逐渐规范化，一些涉及到个人隐私的数据将受到重点保护。从大的行业发展趋势来看，目前数据采集依然处在“红利期”，创业者依然可以专注于数据采集领域，但是数据采集门槛正在不断提升。

数据分析是数据价值化的核心步骤，也是技术含量比较高的步骤，当前的数据分析有两种常见的方式，其一是采用机器学习的方式，其二是采用统计学的方式。数据分析过程对于从业者的技术要求是比较高的，比如需要具有一个扎实的数学基础、统计学基础和计算机技术基础等等，而且通常需要一个技术团队来完成这个数据价值化的过程。

在产业互联网时代，数据分析要全面垂直到行业领域，行业领域的数据分析不仅需要有数据分析技术，同时还需要有行业背景知识，行业背景知识往往能够决定数据分析的走向，所以对于数据分析的从业者来说，深耕行业领域还是非常重要的，这是提升自身岗位价值的重要方式。

数据应用是体现数据价值的重要出口，可以说数据应用价值在很大程度上决定了数据价值。从技术体系结构来看，数据的应用出口有两大类，一类是人，另一类是智能体。对于行业领域的数据应用出口，当前重点还是人力岗位，这个过程往往就是一个通过数据完成价值化连接的过程，这个过程的价值增量还是比较明显的。

大数据应用的另一个出口则是智能体，而随着人工智能技术的不断发展，未来智能体将成为数据价值体现的主要出口，而这个过程也会全面体现出大数据自身的价值。做一个不太恰当的比喻，如果把智能体看成是一个厨师的话，那么大数据就是各种食材，食材对于厨师的重要性与数据对于智能体的重要性有一定的相似性，简单的说，数据是智能的重要基础之一。从这个角度来看，在智能化时代，数据的价值会形成一个稳定的基础，数据也可以看成是一种新型的“能源”，这个能源的价值就在于能够驱动各种智能体。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的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方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！