
大数据时代之下,正在发生大变革的商业模式
大数据的“喧闹”已有几年,业界认为,现在是认真冷静下来思考一些关于大数据根本性问题的时候了。灵玖软件作为大数据的服务商,一直注重数据的变现。锤炼大数据,让数据落地是引领大数据行业健康发展的重要课题。
大数据为何会改变人类思维?
几千年来,人类都是“因果性思维”,这是小数据时代的有限数据所致,面对数量有限的结构化数据,人类不仅能够知道“是什么”,也能够知道“为什么”,相关性思维仅仅留存于侦察思维和中医思维(《易经》)的狭小领域里。但是,当面对日益剧增的海量数据和绝大部分都是非结构化数据时,人类的因果性思维显得更加苍白无力,仅仅靠人脑,人类不仅不知道“是什么”,也不知道 “为什么”。因此,人类必须从几千年来 “因果性思维” 的桎梏中解脱出来,转变为“相关性思维”。同时,由于大数据时代的来临,企业间边界、产业间边界、线上和线下的边界等都正在快速消除,跨界融合正在成为主流,因此,人类也只有转变为“跨界”的相关性思维,才能够适应时代的变化。
在大数据时代,商业模式为何都会发生变革?
在传统的世界,因为时空限制信息是严重不对称的,我们以往所有的商业模式都是基于信息不对称的物理世界而建立的,很多商业模式都是因为赚取信息不对称的钱而存活。当地球上的人、事、物都因为产生大量数据而构建起“关系”,让人类顷刻间获得了无限的信息对称,一切基于信息不对称的物理世界而建立的商业模式势必获得变革,这也是不得不面临的变革。未来,主流的商业模式将是以大数据为基础的产业互联网。主流的创新模式将是在物理世界、网络世界和数据世界中自由穿行的创新,未来会有一种主流的商品,那就是数据应用商品。
数据变现路途漫漫。
灵玖认为数据变现是一个非常有意义的话题,但是,数据变现并不是一个容易的事情。
第一,做好跨部门的协调工作。电信运营商通常要借助跨界来实现数据变现,因此充分整合各个部门的数据来发现数据价值。企业最高层领导要充分重视这项工作,甚至为此成立专门的部门。西班牙电信就在2014年初成立了专门的数据变现业务部门Telefonica Digital。Alvaro认为,IT部门、业务部门和营销部门应为此建立协同机制。
第二,尊重并保护客户的隐私。尊重并保护客户的隐私非常重要,否则会引起客户的反感,最终导致无数据可变现。他认为,应该将数据作为服务提供给客户,从而提高用户开放数据的积极性。电信运营商可以参照ZF对隐私的要求建立数据框架以形成脱敏信息,分类后提供给合作伙伴进行销售,或者直接提供给ZF部门。
第三,做好数据治理。“数据治理和数据变现密切相关。”应该建立统一的数据中心将公司内所有数据治理起来。
当然,数据世界并非自己就能够自动建立的,需要我们人类以往的思维方式、行为方式、决策方式、商业模式、产业模式和管理模式等发生变化,而这种变化是痛苦的。但是无论如何痛苦,历史不会因为某些人的痛苦而停下它不可阻挡的时代洪流。面对“数据世界”的建立,世界各国近乎站在同一个起跑线上,任何一个国家的怠慢和无知,都将为此付出十分沉重的代价。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30