京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的分岔路:一软到底还是软硬兼施?
在计算机发展史上,先是做硬件的风光,IBM曾经一枝独秀,然后就慢慢不行了;做计算机软件的开始发力,微软独占鳌头,IBM被迫向软转型。
在互联网发展史上,同样先是做硬件的风光,SUN和北电都曾得意一时,然后就慢慢不行了;做网络服务的开始发力,雅虎、谷歌、FACEBOOK先后称霸。在人类社会开始向大数据时代开始迈进的时候,相似的历史进程会不会重演?
大约从08年开始,广义的互联网产业出现了两个相互对立的发展路径。一个是以FACEBOOK为代表,逐渐发展出了以个人为中心,以人际关系为传播动力的WEB2.0平台。另一个是以苹果为代表,逐渐发展出了以个人数据终端为中心,以数据终端间的互动为传播动力的另类WEB 2.0平台。前者可称为软平台,后者可称为硬平台。
无论平台软硬,背后的逻辑是一致的,即通过平台生产,获取,整理,融合,利用尽可能多的网络用户和网络服务商的内容和行为数据,并在此基础上探索全新的商业模式。就软平台而言,迄今为止仍在坚持一软到底的初衷,认为无论人们使用何种硬件数据终端,只要还是用我的软平台,那么数据的汇集仍然会以软平台为中心,硬件厂商还是辛辛苦苦地为我打工。就硬平台而言,至少对产业顶端的几家企业来说,已经不是经典意义上的纯粹硬件制造商,而是集硬件,操作系统,开放平台和应用商店为一体,软硬结合,无缝整合的新型硬平台。
在大数据时代,究竟是一软到底的软平台还是软硬兼施的硬平台能够成为大数据时代的数据汇集点,在激烈竞争和产业整合中最终取胜,现在下结论恐怕为时尚早。
FACEBOOK在推出开放平台的6年间,一直将公司的使命定义为让全世界所有的人互相连接起来。然而,就在用户规模超过12亿,股价大幅飙升的时刻,公司创始人扎克伯格在9月初宣布了重新定义过的新的公司使命:让世界上的一切互相连接起来。这就将过去仅仅发力于人与人的关系,扩展到了人与物,物与物的关系,把潜在的市场规模扩大了千百倍。也就是说,在现实世界中的万事万物正在以极高的速度和加速度生成数据化的存在方式时,FACEBOOK有雄心把这个数据化世界中的一切连接起来,创造新的服务模式和商业模式。要做到这一点,它必须像现在创造出人与人关系数据的产业事实标准一样,创造出人与物,物与物关系数据的产业事实标准。而这在自身不具备自家硬件数据终端和操作系统的情况下,无疑是个巨大的挑战。
由于让FACEBOOK这样的后生小子抢了软平台的先机,业界几家传统老大只好半自觉半无奈地走上了软硬兼施的硬平台之路。谷歌以搜索生态圈和安卓操作系统为核心,同时向手机、平板电脑、眼镜、手表、汽车、卫星和高速宽带等五花八门的数据终端和系统全面出击,希望以量取胜,成为大数据时代的事实标准。苹果在确立了软硬兼施的路径之后,近年来竟然无所作为,将乔布斯拼命夺来的历史先机付之东流,与谷歌竞争已落下风。微软在长达近十年的踌躇不前,欲进还退后,终于出手收购了诺基亚,完成了谷歌,苹果,微软三国演义的产业格局。三家之间能否达成数据共享或数据交换协议,甚至形成共同的数据标准,是硬平台能否战胜软平台的关键。否则,任何单独一家都无法与FACEBOOK抗衡。
这场即将决定产业今后十数年走向的决战正在这四家市值过千亿美元,用户过十亿,全球为市场的巨头之间进行。这场决战完全与中国网络业无关,我们仍然在模仿者和跟随者的道路上洋洋自得地行走着。迄今为止,中国尚未出现一家居市场领先地位的软平台,虽然特殊国情为此提供了相当的机会。最有机会进化为软平台的当属微信,不过要看腾讯有无这样的决心,试金石就是它有无勇气尽快将自家的种种服务和产品整合到微信生态圈内,并将微信平台建成,同时全方位开放。微博有成为软平台的一线希望,但新浪的DNA决定了它无法承担如此挑战,除非做出全面的内部调整。百度和阿里具备一定的资质与能力,但它们好像志不在此,仍然停留在自家垂直领域深耕不止。
至于那些做手机、做盒子、做电视等硬件数据终端的公司,肯定与硬平台建设无关,把这些努力理解为IT制造业新一波可能更准确些,虽然旗帜上的确写着硬件加服务的口号。这些依赖安卓系统为生的东西,最好的结局就是成为谷歌大数据生态圈里的一员,扮演数据提供者的角色。如果未来硬平台战略在大数据时代占了上风,它们有机会在生态圈下游混日子。如果未来软平台战略得势,它们的日子就会很难过了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15