数据淘,让数据真正产生商业价值
在国内还有很多人对大数据处于一知半解当中的时候,已经有众多公司走在了大数据商业应用的前列,而卧龙大数据公司则是其中的典范。其成功的商业模型堪称行业典范,本文以卧龙大数据为例,告诉你数据公司是如何将数据变现的。
首先谈到数据变现,先要知道大数据时代的需求和趋势
卧 龙大数据的创始人,《大数据时代》的中文译者周涛谈到:在大数据时代有三个明显的趋势:第一个趋势是数据总量爆炸性的增长。现在每天产生的数据量相当于公 元元年至大约一千年全人类产生的数据总量,而且这个量还在以指数级规律不断增长。所以大数据时代第一个重大的矛盾,就是日益增长的数据总量和我们普通人分 辨甄别数据能力之间的矛盾,我们把它形象地叫做数据过载。
第二大趋势是数据的形态发 生了巨大的变化。以前我们接触的绝大多数数据是结构化的数据,说白了就是一张张的二维表格,简单易分析。但是现在新增的数据更多的变成了非结构化的数据, 比如语音、图像、视频、社交关系网络、空间移动轨迹等等。这些数据量非常大,里面藏着巨大的价值。但和结构化的数据不一样,我们没有一种普适的办法去挖掘 这个价值,这就带来了我们大数据时代的第二个大的挑战——如何挖掘非结构化数据中的价值,甚至把它转化为结构化的数据。
第 三就是数据的关联形态发生了变化。大数据公司有很多数据比如说新浪微博的数据,腾讯QQ的数据,线下公安局的犯罪记录数据。这些数据在不同的部门价值都非 常大,但是数据和数据之间并不沟通,类似于信息的孤岛。所以一般人没有办法知道在微博上的那个人就是在淘宝上买东西的那个人,也就是在医院看病的那个人。 但现在不一样,通过一些商业模式、技术手段、资本、产品等等办法,可以打通不同领域的数据,能够将不同平台不同维度的数据通过同一个人、同一家企业、同一 部手机、同一个位置关联起来。所以,怎么样在安全、隐私可控的情况下,使这些跨领域关联的数据产生1+1远大于2的价值,是大数据时代的又一大挑战。
针对于上述三大挑战,卧龙大数据做了对应的三方面基础工作:
一是对海量数据的大规模采集、存储、分析、处理,目前我们的数据采集存量已经超过PB级别,这相当于国家图书馆25倍的信息量,同时每天还在以TB的量级在更新。这些数据包含了新闻、社交、电商、招聘、企业、旅游等方方面面。
二是在进行非结构化数据的结构化处理。例如:该公司可以实现用计算机对连续文本进行语义理解,根据语义内容再将数据内容转化为结构化数据进行数据分析预测。譬如淘宝的商品信息数据就是非结构化的,商品颜色、规格、风格、包装等诸多信息杂乱且不规则的表达在商品标题和商品描述中,我们能用计算机将之一一识别并按照结构化数据的特点填放到“表格”中,这样就可以使商品数据的分析变得十分简单。
三 是在做数据的跨域关联。通过把不同维度的数据进行跨域关联来综合描绘一个目标体,这个目标体可以是人、商品、品牌、商铺等等。比如我们以前从单一信息维度 来描述我们的用户,只能标注这个用户的性别、年龄等基本信息,现在通过关联微博等社交数据后我们则可以知道用户的爱好和社交圈关系,关联电商数据后我们则 可以知道用户的行为偏好和消费习惯,甚至关联招聘数据以了解用户的工作情况,关联POI地理定位数据了解用户的生活工作地点……当然这些数据都是经过脱敏 处理的,让用户画像在为人们提供更便捷、更贴心、更个性化服务的同时,做好个人的隐私保护。
卧龙大数据目前的产品有两项:一是“数字画像“系列,二是“数据淘”。
数 字画像是依托于跨域关联技术推出的产品。在个人画像和企业画像方面,卧龙大数据已经向国内知名的银行、征信机构、信贷公司等提供服务,帮助他们丰富目标客 户的数据维度,使其在征信判定上成本更低,效果更准确。在商品画像方面,卧龙大数据与国内外多个跨境电商机构合作,帮助跨境电商企业选择国内外不同地区里 评价最优、销量最好、利润最高的跨境贸易商品。在品牌画像方面,我们依托海量数据储备和实时采集,将“品牌”这类人们能够普遍感知但无法定量计算的概念具 象化为数值,为不同行业的品牌商提供从品牌覆盖度、舆论热度、美誉度、忠诚度,到市场表现、科技力、涉诉情况、资本表现、用户细分、商品优缺点等维度的定 量化数据展示,帮助品牌商利用大数据在精细化生产、个性化营销、实时化品牌保护等方面提供决策支撑。
数 据淘是卧龙大数据搭建的一个数据垂直搜索平台,它与目前已有的数据交易平台是有本质区别的。该平台的核心不在“交易”,而在“搜索”。它将会整合线上线下 海量数据信息,打造成为数据行业的“百度”“谷歌”,帮助数据需求方快速找到数据拥有方,成为连接数据需求者、数据供给者以及各类第三方数据交易平台的搜 索入口。该平台将承诺免费为数据供需双方搭建联系桥梁,使数据流通更加透明、更加低成本。一切机构、企业、个人以及第三方数据交易平台都可以通过数据淘展 示数据,亦可以通过数据淘发布数据需求,使存在于不同领域的数据能够更好地无障碍流动,繁荣数据市场。
数据淘的出现,将改变中国大数据产业链上数据源获取困难的情况,同时也给那些拥有数据源的公司带来更多的增值机会。在为行业打通数据孤岛、实现数据流通的同时,也从侧面积极的推动了中国大数据的全面发展,意义非常重大。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14