京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:如何把握创业方向与机遇
一、大数据时代的创业特征
大数据时代,人们寻找创业机遇,最重要的是数据收集和分析能力,从数据中找到好点子。首先,大数据技术在萌芽阶段就是开源技术,这会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。其次,创业者不需要是统计学家、工程师或者数据分析师也可以轻松获取数据,然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。此外,将众多数据聚合,或者将公共数据和个人数据源相结合,新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。总之,开放数据和开源技术将使创业门槛降低,创业机会大大增加。
图表1:大数据创业项目中投资人的关注点分析
二、大数据时代的创业方向
现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高,小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷,来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外,将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI,功能按键和数据可视化等模块的完整产品,而不是一堆代码。因此大数据创业的2B方向,更多的是做工具和服务,如数据可视化、商务智能、CRM等。而在2C方向,大数据一个很大的作用就是为决策做依据,以前做决定是“拍脑袋”决定,现在,做决定是根据数据结果。个人理财(我的钱花哪去了,哪些可以省下来)、家庭决策(孩子报考哪所大学)、职业发展/自我量化(该不该跳槽,现在薪水到底合适不合适 )以及个人健康都可以用到大数据。
图表2:大数据产业链分析
三、大数据时代的创业机会
大数据在各个行业的垂直特色化应用其实会更有想象空间,包括金融、电信、健康、媒体广告、零售、交通、政府、智慧城市、房地产和家居家电等行业都会有很多应用机会:
1、金融——大数据公司专门聚焦在通过大数据进行客户信用评级,并为银行、保险公司或者P2P平台服务;或者基于大数据挖掘帮助银行进行客户细分、精准营销服务。
2、电信——这个方向已经有专门为电信企业提供客户生命周期管理解决方案、客户关系管理、精细化运营分析和营销的数据公司;或者基于大数据提供网络层的运维管理和网络优化服务的大数据公司。
3、健康——未来两三年将会出现一批基于各种可穿戴设备形成的健康云数据,进行深度的数据数据分析和挖掘的企业,帮助人们进行健康预测和预警;未来还可以服务公共卫生部门,打通全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应等。
4、媒体广告——可以通过大数据实现更科学的媒介选择;或者基于大数据的精准广告投放系统、基于大数据的广告效果监测评估服务、基于大数据的网站分析优化服务以及基于大数据DMP数据平台并为DSP平台提供精准营销服务等。
5、零售——大数据公司可以帮助零售企业进行店面选址服务;利用关联规则进行客户购物篮分析,从而给客户推荐相应的促销活动;基于天气的分析和预期来判断畅销产品以及相应的进货和运营策略,或者把天气数据加入物流预测模型,确保在天气模式没有改变之前,商品能够顺利运送到各商店。
6、房地产——通过互联网平台的大数据进行购房潜在客户挖掘;或者通过互联网大数据进行潜在装修客户挖掘;通过大数据提供精准的社区O2O服务;商业地产通过大数据对商场消费人群进行分析,掌握顾客活动轨迹、消费习惯等,提供定制服务、精准营销服务。
以上只是简要列举一些典型数据创业机会,虽然近期大数据得到政府的大力支持,大数据相关的公司也如雨后春笋般冒出来,但是数据行业是慢工出细活的行业,独立第三方数据公司的品牌影响力也需要较长时间的积累,因此不能跟着概念创业,必须从真实需求出发,从企业和用户对数据的需求出发做大数据产品,找准自己的定位是关键。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26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