京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:数据服务业
自从苹果公司先后推出iPhone和iPad红遍全球,全世界进入了若干产业被颠覆,若干产业被重组,若干公司被干掉的大乱局面。以近来谷歌和微软相继推出平板电脑为标志,再加上它们在手机操作系统以及手机制造上的努力,可以说传统的产业划分和商业模式分析需要重新来过了。
从产业分析的角度看,今天再把网络业,IT业,电信业和软件业分开看已经什么都说不清楚了。传统的TMT概念(电信,媒体和信息技术业的统称)更是应该被扔进历史垃圾堆。一个重新定义过的大网络业概念可能会更加贴切地反映高度变动中的世界和日益模糊的产业关系。这个大网络业的上游,领军和驱动力是传统意义上的网络业(或称小网络业),中游是IT业,电信业和软件业,下游是新闻出版业,影视业,娱乐业,零售业和物流业。之所以可以把它们统统划归一个大产业概念,是因为它们都已经或正在互联网化,彼此之间形成了共生共荣的紧密关系。
从正在到来的大数据时代的角度看,也许大可不必纠缠于大网络业和小网络业如何区分的官司之中,干脆重新定义一个新概念:数据服务业。这个产业的核心资产就是电子化网络化的数据,无论这些数据来自于什么地方,什么组织或个人,什么产品或服务。五彩缤纷的大千世界里万事万物都可以转化为由0-1码子组成的或简单或复杂的数据字节。整个产业链由数据生产,数据传播,数据获取,数据存储加工和数据交换与出售等环节组成。各个传统产业可以分门别类地属于一个或数个产业链的环节。例如,新闻出版业和影视业主要从事数据生产,电信业和网站主要做数据传播,数据终端制造商帮助用户获取数据,软件商专攻数据存储加工,大家一起卷入数据交换和直接间接的出售业务。公司大小的区别主要在占有和利用数据量的大小,甚至像电子商务这样表面上很实在的业务其实也不过是通过出售附着在某种具体商品上的数据而谋利。
数据服务业和现有的相关产业的根本区别在于其商业模式是数据驱动型,是对大数据的深度分析加工,是对大数据的多重利用和深度利用,是对现有简单直接商业模式的增值服务。一个理想的全产业链数据服务业公司应该由全系列数据终端的设计与销售,通用型开放平台的开发与运营,云计算后台的开发与支持,数据存储与使用后台以及数据分析与数据产品平台等部分组成。这样一个公司中CIO或CDO(首席数据官)扮演重要的领导角色,雇佣大批数据科学家,数据工程师和数据产品经理。实际工作中数据以TB为最小使用单位,业务讨论中最常使用的名词是“最小数据集”(Minimum
Data Set 或MDS),“元数据”(Metadata),“数据集市”(Data
Mart),和“设施即服务”(Infrastructure as a Service
或IaaS)。同现有网络业商业模式相比,这个公司的商业模式具有鲜明的精准性,智能化,个性化和多样化的特色,具有高出若干倍的投入产出比和性价比。
如果从这个逻辑去看苹果的iPhone和iPad,就不会仅仅叹服其精美的设计,强大的功能和惊人的市场征服力,而会思考苹果怎样从一个IT公司转型为走向未来数据服务业的领军者。同样,谷歌推出开放式手机操作系统和平板电脑,甚至过去很难为人所理解的企业行为,包括发射地球卫星,研制自动驾驶汽车,投资绿色能源和各种传感器的研发,都可以理解为这些不计成本的行为是全方位增加生产和获取大数据的种种努力,是在不懈地为走向数据服务业争取先发优势,是在为未来的领先地位下一盘很大的棋。同样,对微软的平板电脑和手机操作系统,亚马逊的电子书和FACEBOOK推广自家的数据中心设计,都应该归结为大数据时代来临前的热身运动。
至于一些国内的网络业公司,如果不去努力学习和思考即将到来的大数据时代,不去未雨绸缪地争取孕育中的数据服务业的战略机会,而只是机会主义地邯郸学步,东施效颦,也去做什么手机,那只能是捡了芝麻,丢了西瓜。如果自身没有成龙配套的操作系统,开放平台,云计算后台和数据分析加工平台,单兵突进只做手机,也许在某个时段能赚点钱,但长远看是没有前途的。那些在手机首页集成点自己的服务,高呼抢占网络入口口号的伎俩,在滚滚而来的大数据洪流面前显得那么苍白无力。何不舍弃鸡肋,重新定位,发挥优势,争取不要在大数据时代掉队呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30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