京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据变现,电信运营商只需往前迈一步
经过多年的技术积累和市场培育,大数据已经从“炒作”走向落地。全球主流的电信运营商普遍认识到大数据所蕴藏的高价值,开始积极探索如何将手中掌握的大量数据资源变现。目前,电信运营商的大数据探索主要集中在如何利用大数据分析用户行为、优化网络质量和推动业务创新等方面。数据堂创始人、CEO齐红威在接受《人民邮电》报记者采访时指出,这些对于大数据的内部利用,往往需要对原有系统进行大规模改造,而且无法直接快速地带来收入的增长,其实电信运营商可以用另一种思路,在基本不改造现有系统的情况下,立竿见影地获得可观的收益。
国务院为大数据发展“定调”
齐红威具有十多年的数据挖掘研发应用经验,曾任NEC中国研究院研发部部长、高级研究员。“大数据的本质特征并不是‘规模大’”,他阐述了对于大数据的理解。
现在人们对于大数据的认识普遍存在着误区,认为当数据量达到一定量(TB级或PB级)就是大数据,其实不然,区分大数据与海量数据的标准并不取决于其数据量,从技术上讲,“非结构化”数据才是大数据最典型的特征。现实生活中80%的数据都是非结构化的,解读这些数据,蕴藏着巨大的商业价值,这才是大数据。从商业模式上讲,大数据就是移动互联网产生的大量的关于人的数据。
近日,国务院总理李克强主持召开国务院常务会议,讨论并通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》,对消除信息孤岛、支持大数据产业发展、强化信息安全等提出了明确要求。
齐红威认为,这是一个极大的利好消息。“大数据作为全球发展的战略资源,未来将像石油一样,影响到世界格局。对于中国而言,大数据是国家战略转型升级的基础,依靠数据和互联网相结合的方式,减少中间环节,提升传统行业运作效率。以前,一些地方政府或者企业虽然都认识到大数据的价值,但对于发展大数据仍心存顾虑:能不能做?做到什么程度?‘红线’在哪里?《纲要》的推出相当于政府给大数据发展定了调——不仅要做,而且要做大做强。”
大数据变现的闭环已经形成
2014年是大数据的商用元年,许多行业开始利用大数据真正地产生价值,齐红威认为:“现在很像电商井喷式发展前的2006年、2007年,市场培育已经完成,生态圈初具规模,商业模式逐渐成熟。价值万亿的大数据市场的大门已经打开。”
齐红威将大数据生态圈划分为云计算服务商、数据提供商、数据服务商和数据应用商四部分,实现从”数据流“到”资金流“分享共赢的商业运作模式。
其中,云计算服务商主要负责提供计算、存储和带宽等基础能力。
数据服务商则提供各种数据,包括政府大数据(公安、交通等)、行业大数据(电信、金融、电力等)、互联网大数据(互联网企业的用户数据、互联网公共数据)以及线下大数据等。
“现在网络上随时都在产生海量的数据,但线下的许多资源都还没有被数据化,这些数据同样价值连城。”他透露,数据堂独家推出了一款名为“众客堂”的众包平台,普通用户可以通过该应用上传照片、录音等提供线下的数据并获得一定的酬劳,目前“众客堂”的众客数量在全球范围内已超过40万。这些线下数据已经开始产生价值,例如,自拍照帮助美颜相机优化美颜程序;大量的购物小票分析出商品的价格走势和促销信息;语音数据帮助语音交互系统提高识别准确度等。
数据应用商则利用经过初步处理的大数据开发各类应用,例如征信、个性化旅游和交通服务等。他认为,“数据应用商将‘百花齐放’,规模有望达到数万家。”
数据服务商是大数据变现闭环形成的关键,具有三大功能:第一,连接数据提供商和应用商的纽带,免去了双方一一洽谈的麻烦;第二,汇总大数据的平台,将各领域数据提供商的大数据整合、融合起来,将产生1+1大于2的价值,实现数据增值;第三,对大数据进行初步分析、过滤和分类,“数据服务商从提供商那儿收来的是‘小麦’,但应用商需要的是‘面粉’,所以服务商就要完成把‘小麦’加工成‘面粉’的工作。”
“简单地说,数据服务商就相当于‘数据银行’,接收各方的‘存款’,再将这些‘资金’包装成不同的产品后贷款给有需要的人,搭建数据共享的‘生命线’,达成商业共赢,实现大数据变现的闭环。”齐红威表示。
数据堂是国内首家也是唯一一家在新三板上市的大数据服务商,团队的主创人员都有着十多年在大数据领域的技术积累,并在大数据产业发展过程中有着先发优势,经过多年的数据源积累,已获得金融征信、交通地理、人工智能、商家货价等多领域的大数据,与国内外多家数据提供商和应用商建立了合作关系,摸索出一套适应我国国情的商业模式。
电信运营商如何从“数据银行”提现
“电信运营商坐拥着一大片未被开发的‘油田’。”齐红威认为,电信运营商拥有着海量的高价值数据,例如掌握着用户的各类地理位置信息、商业活动、搜索历史和社交网络信息等大数据,具有维度丰富、群体性强、连续性好、网络行为全覆盖和关联性强等独特优势,“关键是如何将这些大数据变现,实现数据价值。”
齐红威逐一分析并回应了目前电信运营商在发展大数据时普遍存在的几点顾虑:
一是“能不能做”的问题。现在国家已经明确表示要大力支持大数据发展,在政策方面为电信运营商发展大数据铺平了道路。
二是“投入与收益”问题。与数据服务商合作,电信运营商几乎不需要改造现有系统就可以通过大数据获利,预计产生的价值有望达到亿万元级别。
三是“竞争”问题。数据服务商只生产“面粉”不生产“面包”,不会与电信运营商形成业务竞争。
四是“数据安全”问题。数据堂独创了一种模式——不“取走”数据提供商的数据,只是将软件嵌入到数据提供商的系统中,最终只生成数据结果,经数据提供商审核后再将相关结果提供给数据应用商,这就有效地消除了可能出现的信息泄漏风险。
齐红威表示,阻碍电信运营商挖掘大数据价值的障碍已经被一一清除,他们只需“向前迈一步”,即可拥抱蕴藏着无限商机的大数据时代。
“如果说大数据的发展是一场数万米的马拉松比赛的话,那么现在才刚刚跑了1000多米。”但齐红威同时指出,大数据发展已进入高速发展期,2015年将是各方布局大数据的关键时期,未来两三年将初步奠定大数据市场的格局,大数据将迎来超过十年的上升期。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01