高校大数据实验室和企业大数据实验室的区别
伴随大数据技术及应用的不断发展，在教育界，关于大数据人才培养问题也一度成为了大热点。
我们看到了国内外诸多名校已经迈出领先一步，如牛津大学的“金融大数据实验室”，麻省理工设立的“柏拉图实验室”，普渡大学的“交通建模和分析实验室”；国内名校譬如，中国科学院“大数据挖掘与知识管理重点实验室”，复旦大学“大数据和知识工程实验室”，香港科技大学“大数据生物智能实验室”等等。在国内，很多普教系统内的学校也纷纷蹭起热度，提出大数据相关的教学规划，发声者甚至有出于幼教系统的相关人员。
一方面是高校在纷纷设立大数据实验室，而另一方面很多高科技企业如“B.A.T”、中国电信、滴滴出行等也都建立起了相关的大数据实验室。
那么，高科技企业所建的大数据实验室我们的高校可以直接照搬吗？想回答好这个问题我们需要先剖析高校的大数据实验室和企业的大数据实验室的区别。
在企业当中，大数据实验室扮演的角色是一个重要的“生产环境”，企业依据大数据分析得出的市场规律进行商业决策，从而获取更高的收益。对于高校而言，大数据实验室则是提供支撑大数据相关教学活动的“虚拟仿真生产环境”，利用大数据实验室，培养学生的大数据“实战能力”，为企业输送合格的大数据人才。
由于效用的本质上差异，企业大数据实验室和高校大数据实验室具体有以下区别:
介于处理数据的体量，保护"数据财产"的稳定性以及便于维护性等问题，企业的大数据实验室对于服务器及其他的相关硬件的要求是极高的。而对于高校而言，其大数据实验室的硬件配置能够保证“教学计划内”的大数据相关知识教学顺利进行就足矣。
在真实的大数据生产过程中涉及到的软件和环境非常庞杂，为了让其他非专业人员参与进来，企业便将数据存储，数据挖掘，数据分析以及数据可视化整个流程中所需的全部软件和环境整合到一个平台上，并将原本的代码和命令模式加以简化，我们称之为大数据平台。高校所需的大数据实训平台则提供大数据仿真的虚拟生产环境，同时需要提供大数据课程资源库管理，教学过程组织管理以及教学活动实施管理等功能。
企业在建设大数据实验室之前，是不需要考虑员工会不会的问题，所以在企业的大数据实验室中不存在课程资源项。在高校当中，课程资源则相当重要，其中项目案例是整个大数据实验室的重要组成部分。
对于高校而言，校企共建“大数据实验室”是当下比较好的选择，但还需仔细甄别，仅仅高配不一定适合教学。
