京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何转化为产品
大数据已经如同工业社会的“石油”一样,成为举足轻重的一种资源。庞大数据如何转化为切切实实的产品,发挥其经济效益,创造更大的社会价值,仍然是一个亟待解决的问题。
如今,大数据已经如同工业社会的“石油”一样,成为举足轻重的一种资源。
2014年,国际数据公司(idc)发布的第七份“数字宇宙”研究报告指出,全球数据总量将以每两年翻一番的速度持续增长。2013年到2020年,数据量将增长10倍,从4.42zb增长到44zb。
如此庞大的数据,看上去十分耀眼。但与此同时,庞大数据如何转化为切切实实的产品,发挥其经济效益,创造更大的社会价值,仍然是一个亟待解决的问题。
日前,由国际科技数据委员会(codata)中国全国委员会主办、在兰州召开的2015科学数据大会上,与会专家、企业代表就此问题进行了深入探讨。
经济价值亟待挖掘
目前,中国是全世界第二大数据生产国,仅次于美国。预计在不久的将来,中国将超过美国,成为世界头号数据生产国。但来自各行各业的数据却长期找不到合适的“变现”方式,一直沉睡。
中科院寒旱所所长马巍就坦言,该所科研人员长期在西北地区的寒区旱区进行深入科考和研究,积累了二三十年的科学数据,但很多时候,他们拥有的数据却无法发挥更大价值。或者说,过去大数据的价值在科学研究方面体现得比较多,但是其经济价值长期没有体现。
“大数据只有进行分析处理,深度挖掘后才有价值,否则就不能发挥作用。”中科院院士、模式识别与计算机视觉专家谭铁牛也这样认为。
对于拥有众多数据的企事业单位而言,大量数据也一直在沉淀,却无法开发。
甘肃移动网络部总经理助理亢凯认为,目前,绝大数多的行业、企业都不具备大数据处理能力,因为大数据还有一定的“高门槛”,所以这也导致大数据的价值没有得到充分发挥,导致“数据+”迟迟无法落地。此外,单独一个企业或者一个行业的数据累积起来,并不能产生足够的价值,必须要将不同领域的数据汇集起来,进行融合,才会有足够的价值。
交换产生价值的“践行者”
在众多专家觉得大数据要想成为产品非常困难时,在本次科学数据大会上,也有企业作出了卓有意义的探索。
肖永红,数据堂公司的联合创始人,据他介绍,数据堂已于2014年12月在新三板上市,是国内首家专注于互联网综合数据交易和服务的公司,其他创始人也多有中科院背景。
在肖永红看来,大数据完全可以转化为产品,只要建立在开放共享的基础上。“目前,数据正在成为各行业的关键支撑,是一种刚性需求。未来数据产品有着千亿元乃至万亿元的市场空间。”
如何把数据变成产品?肖永红提供了这样一种思路。任何来自医疗、健康、销量、物流、景点、交通、监控、气候、教育、住房等领域的数据源产生的数据,可以汇集到类似数据银行这样的第三方平台,其他需要大数据的企业就可以来数据银行付费,进行相关数据交易。
“我们的数据来源之一是众包平台,雇佣兼职人员采集数据。比如,我们在网站上发布一个任务,要求网友收集超市的购物小票,上传图片后我们会给网友提供物质奖励,这样我们就获得了很多独家的核心数据。这些来自超市购物的数据,对于零售企业是非常有用的,我们就可以把这些数据销售给他们。”肖永红说。
当然,科研机构、行业协会、政府部门以及网络数据,都是第三方平台可以获得的大数据来源。“得到数据后,我们要进行数据清洗,去掉无用的信息,再进行数据关联等工作,最后为企业提供定制、销售、订阅、应用等多项服务。”肖永红这样表示。
目前,贵州省正在推行的贵阳大数据交易所也在做类似工作,旨在率先推动数据互联共享方面的探索,将会带动大数据清洗、挖掘和应用等相关产业发展。“拥有数据的用户,完全可以把数据提供给我们这个平台,再由有需要的企业进行采购,这样就能形成产品。”贵阳大数据交易所相关人员表示。
继续政策引导和制度设计
无论如何,让大数据走向市场,真正形成产品,是大势所趋。尽管目前类似数据堂、贵阳大数据交易所这些第三方平台正在涌现,但专家认为,仍然有很多问题需要解决。
“举个最简单的例子,我有大量数据,也愿意交给第三方平台进行交易,但我是不是应该得到一定报酬?这个费用如何计算?这个问题需要解决。”一位不愿透露姓名的专家这样表示。
对此,肖永红及贵阳大数据交易所相关人员均认为,大数据的价值最终应该交由市场来决定,要看有数据需求的企业愿意出多少费用,具体需要双方协商。
“作为有数据需求的企业,他们肯定是愿意付费购买数据产品的。这一点毋庸置疑。”亢凯表示,大数据的发展就是投资驱动的过程,相关利益分配机制也需要探索建立。
中科院寒旱所寒区旱区科学数据中心副主任张耀南则表示,大数据产品的价值,应当由相关的产业联盟来承接数据转化成产品的过程,需要“政府的推手”。
此外,数据的开放与共享问题,也是大数据变成产品过程中不可忽视的一环。肖永红表示,大数据的产品化,只有进一步加大开放与共享才能加速,“我的意见是,开放、共享是大数据变成产品的最大动力,先开放数据,其他问题可以慢慢解决”。
专家们还认为,在加速大数据变成产品的过程中,急需政府提供政策引导和相关制度(比如利益分配机制)的设计,制定相关的大数据标准。
“大数据时代才刚刚开始,政府必须抱着真正开放的心态,对大数据产业、产品的管理和引导要由宽到紧,先推动其发展起来。”亢凯最后表示。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21