京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的商业价值到底有多大
当很多中国企业还在纠结于如何将数据演变为成熟的商业模式时,Teradata天睿公司已经开始协助客户实践数据时代(Data Time)变现的能力。
很多人听说过那则经典的“啤酒+尿片”的大数据营销案例,却不知道背后的诞生地却正是Teradata。低调的行事风格来源于Teradata一直践行的商业理念,“始终思考着能协助客户在驾驭数据的能力上提供哪些价值”,这是Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦在接受《英才》记者专访时多次提到的一句话。
出身新闻世家的辛儿伦,年轻时的梦想是当一名新闻主播,但电脑科学是上世纪80-90年代的热门,听从了家人的建议,他选择了理工科。辛儿伦曾在微软公司工作近15年,任职微软大中华区副总裁负责企业事业部。加入Teradata 6年来,带领大中华区业务保持每年双位数的增长速度,并已经成为集团除美国以外的第二大市场。
80倍回报
大数据的商业价值到底有多大?
“可能是80倍的回报。”据辛儿伦介绍,Teradata曾帮助一家国内的领先快递公司利用大数据分析优化人力、物流、调度、计费模式以及清算方法等等,“如果将他们付给Teradata的投资成本算作1块钱,最终这家快递公司运用大数据分析方法,获得了约80块钱的回收利润。”
类似跨行业数据变现的案例还体现在帮助大型银行业进行社区银行的选址、旅游行业的数据分析等等,不过辛儿伦认为,“数据变现在全球还是刚起步的阶段,许多项目还处于雏形阶段,但这些项目一旦验证成功,它会向一对多或多对多的企业关系延伸,项目的范畴上会进行更大的拓广。可以说未来10—30年将远远超越当前我们所能想象到的。”
纵观公司的客户名单,仅中国市场就覆盖了政府公共服务、地铁、交通运输、航空、通信行业、银行、保险、证券、物流、快递行业、制造行业、汽车零售、电子商务等超过10个行业。
而寻找新的增长点也是辛儿伦和他的团队经常思考的问题,“过去这几年,我们在铁路运输、快递、航空发展特别迅猛。在行业的扩展方面,需要扩展更多的领域和产业,类似医疗,也是我们一直以来非常关注的。”
“我们已经不再仅仅是结构化的数据分析、数据仓库的提供商,已经是一个大数据分析解决方案的提供商。”辛儿伦认为Teradata所能服务的行业几乎是无边界的,“纵轴上讲,只要你有数据,不管是什么结构,都可以做信息的挖掘和数据的分析。从横轴上来讲,我们的客户是跨越多行业的延伸。”
随着中国经济体量的不断膨胀,各个行业积累了庞大的数据资产,且增长速度极快。很多中国企业已经意识到这些数据的商业价值和用途,但在驾驭数据,有效整合和分析,进而转换为信息价值以采取正确决策和行动的全过程中面临挑战。
“Teradata的核心竞争力是对信息的驾驭能力,对我们的客户,我们提供良好的方法论、顾问、咨询、产品、数据架构和成熟的建设经验,并融合一些好的开源技术,持续为客户创造价值。”辛儿伦告诉《英才》记者。
并购落地
连续16年蝉联Gartner数据分析领域领导者象限榜首,奠定了Teradata在数据分析这一领域的领头羊地位。
除了与中国客户深厚的合作关系,强大的技术以及商业理念以外,频繁的并购,实现数据分析生态系统的完善也是重要手段之一。
“Aster Data在当时被Gartner认为是全世界大数据供应商里的领导者。”辛儿伦对《英才》记者表示,“Aster Data在被Teradata集团总部收购后,第一时间就在中国落地。在过去三年半的时间,我们成立了专门负责在中国推广和服务的Aster Data技术团队,现在大中华区已经有几十家客户采用Aster技术。我要特别感谢我们的客户。”
最近几年,Teradata保持着强劲的并购势头。2014年公司收购了一家开源Hadoop部署咨询公司——Think Big Analytics。该年还收购了Hadoop元数据管理工具提供商Revelytix以及SQL-on-Hadoop厂商Hadapt。
而2011年花费2.63亿美元收购的非结构化数据处理工具软件厂商Aster Data Systems,被认为是最具代表性的一笔。
这些收购让Teradata在大数据经济的快速转型时代巩固原有阵地的同时,通过自身的持续研发,结合并购带来的新技术,有效地扩展了自己的市场半径。
“Teradata中国市场的业务量和增速5年前已经超过日本,大中华区已经是美国以外最大的业务板块。”辛儿伦说道。
定制经济
“20世纪七八十年代以来,IT产业一直是小I大T,未来将是大I小T。”根据辛儿伦的判断,过去二三十年的IT行业专注于Technology(技术)运用,以及技术研发的价值。但IT不仅仅是Technology,IT是两个课题,是Information(信息)和Technology(技术)。
“未来30年,大I小T的时代来临,政府、企业、企业的IT部门、IT供应商等,关注的主轴将会更多在Information这个课题,这将会是一个绝佳的机会,而且是一个最佳的发力时间点。”这对于大数据分析专家Teradata来说,未来想象空间巨大。
按照辛儿伦的理念,当前互联网产业变革所诞生的优秀企业都可以拿这个逻辑来理解。“互联网+传统产业的边界延伸更多的是驾驭信息的课题上,在信息变革和信息安全保障下产生多元化的商业模式、创新性的思维,而不只是技术的延伸。”
“同时,消费者的需求也产生自主式的革新,从注意力经济转化成为消费者意向经济。
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