
可穿戴设备的大数据价值仍待释放
可穿戴设备之所以吸引人,其中一个非常重要的因素就在于用户黏性。PC互联网时代促成了商业的繁华,与工业时代的最大区别就在于用户黏性减小,我们只要借助于互联网就能完成基于信息流的活动。而到了移动互联网时代,商业繁华被进一步推动,也就是我们当前所看到的移动互联网热潮,其中的关键原因也在于用户黏性,也就是说基于智能手机的移动互联网更深一步地与用户之间具有了黏性。
如果用一句话来形容,也就是说PC互联网的用户黏性是按小时计算,而移动互联网的用户黏性被缩短到按分钟计算,这种用户黏性深度绑定就会释放出更多的商业行为,这也就是当前移动互联网的浪潮高于之前PC互联网浪潮的关键原因。而进入可穿戴设备时代,由于人与设备之间实现了更深入无缝的连接,用户黏性从移动互联网的按分钟计算转变为按秒计算。
可想而知,其所释放出来的商业价值必将超越当前的移动互联网与PC互联网,这也是为什么可穿戴设备从诞生那天起就一直在争议中不断飞速发展的原因。很显然,我们看到了当其构建的用户黏性被进一步减小之后,所释放出来的商业价值将超越当前由移动互联网带来的改变。
而可穿戴设备之所以能释放更大的商业价值,关键就在于黏性建立背后所产生的大数据。可穿戴设备作为人体数据的流入与流出的双向渠道,其数据流出的背后隐藏的就是商业机会。可以说,基于可穿戴设备的大数据价值是目前全球范围所有从业者的一个共识,也是一些提出可穿戴设备免费这一观点人士的基础依据。
不过在我看来,目前谈可穿戴设备的大数据价值挖掘商业模式还为时过早。不可否认,未来可穿戴设备的核心价值在于大数据,硬件本身所能创造的价值非常有限,不论价格高低,都是一次性的价格表现形式,其核心价值的大小还是取决于大数据的延伸、挖掘,谷歌眼镜没有有效地实现价值放大,其关键原因并不是硬件产品本身不可使用,而是由于大数据不能有效支撑其价值放大。
而对于目前大部分的可穿戴设备从业者而言,不论是希望借助于设备所收集的大数据进行价值挖掘,还是借助于大数据形成来放大可穿戴设备价值,都还有一段路要走。至少从短期来看,盈利模式还是基于相对传统的硬件产品销售本身,而不是依赖于可穿戴设备的大数据挖掘商业模式。
制约可穿戴设备大数据商业价值的主要原因有以下三方面:
1.数据过于碎片化。由于可穿戴设备产品形态目前还处于一个快速裂变的过程,从智能眼镜、智能手表、智能手环、智能饰品、智能鞋子到智能服装等。这种快速裂变的产品形态对于一个新兴产业而言,在市场上所呈现的就是产品碎片化的局面。一方面产品碎片化,另外一方面在产品碎片化的基础上创业者又处于分化状态,这就导致不同产品、不同品牌所采集到的数据未能实现互联互通。而这种数据过于碎片化的结果,当然就使得所采集到的数据不是大数据,而是“小”数据,其价值显然难以有效挖掘。
2.市场普及度不高。由于可穿戴设备是一个新兴的业态,不论业内外,对于可穿戴设备产业都还没有形成一个统一、清晰的认识。大众对于可穿戴设备的认知不仅模糊,而且在很大程度上可谓陌生。受制于消费市场普及的因素,制约了可穿戴设备产业的市场普及,也就意味着可穿戴设备的用户使用量相对比较小。从产品形态层面来看,目前通常局限于智能手表、智能手环。而从智能手表、智能手环层面来看,目前还只是局限于一部分对新鲜科技事物感兴趣,或者是比较关注新兴事物的群体。这种情况也制约了产品的数据采集数量,制约了数据成为“大”数据的进程。
3.用户黏性不高。可穿戴的本质是借助于可穿戴设备进一步增强人与智能设备之间的使用黏性,但从目前的实际情况来看,黏住用户还有一段路要走。其中主要原因是两方面,一方面受制于整个产业链技术的限制,不论是硬层面的芯片、传感器、电池、通信等,还是软层面的算法、结果反馈等,都还处于探索阶段;另外一方面则是产业技术人才的缺失,尤其是我国目前从事可穿戴设备产业的技术人才大部分都是从IT或通信产业跨界而来。正是这两方面的因素,导致可穿戴设备在商业化的过程中,其产品都存在着不同程度的缺陷。最直接的表现就是当前用户普遍反映的监测不精准、使用体验不佳、监测结果无建议等,导致很多用户在购买可穿戴设备佩戴很短一段时间之后,就直接将其弃置了,这也就意味着开发者所采集的数据难以成为有效、有价值的数据。
当然,影响可穿戴数据有效采集的因素多种多样,上述三方面因素是可穿戴设备大数据是否能够有效形成与挖掘的关键因素。这三方面因素,可预料在短时间内还会伴随着整个产业的发展继续存在着,也即此种状况在短期内将难以得到有效的改善。因此,对于可穿戴设备产业的创业者而言,目前距离可穿戴设备大数据价值的梦想还有一段路。而当前最现实可行的并不是将自己的商业模型建立在大数据的价值梦想上,而是依托可穿戴设备本身的产品销售获取盈利。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14