京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据创造价值需要合作共赢的商业模式
近年来,关于大数据的讨论在技术、应用和模式等多个层面展开,已被认为代表着产业发展的方向。移动宽带和固网宽带快速发展决定了电信运营商必须充分利用自身掌握的数据资源,另辟蹊径,从而实现网络价值的最大化。因此,电信运营商应用大数据是必然的,而且市场前景十分广阔。
大数据概念的横空出世,有赖于短短几年出现的海量数据。据统计,互联网上的数据每两年翻一番,而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然,海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分,只有具备4个“V”的特征,也就是Volume(海量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值),大数据的定义才算完整,而最后一个Value(价值),恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展的三个必要条件
大数据的发展需要三方面的必要条件:数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来,社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及,微信、微博、智能手机、电商大行其道,诞生了大量有价值的数据源,比如位置、生活信息等数据,数据源的出现奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志,则是大批专业级“数据买卖商”的出现,以及围绕数据交易形成的贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心,则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得新的价值,数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司,在这些互联网巨头的带动下,数据分析技术日渐成熟。2013年6月,爱德华·斯诺登将“棱镜”计划公之于众,“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟,另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术,而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地,云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后,市场终于看到了云计算的获利方向,云计算市场仿佛在一夜之间爆发,在过去一两年间几乎已经被国内大方案商、大集成商瓜分殆尽——各地的一级系统集成商与当地政府合作,建云数据中心,建智慧城市;各大行业的巨头们在搭建各自行业的混合云标准,搭建行业云平台;公有云也来了,各大IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。云计算从概念到落地用了5年时间,最终促成这一切的就是大数据,或者说是市场对数据价值的期待。借助于国内智慧城市概念的大规模普及,云计算基础设施已基本准备就绪,一方面具备了大数据应用的硬件基础,另一方面迫于回收云计算投资的压力,市场急需应用部署,大数据恰如雪中送炭,被市场寄予厚望。
现在,一切的矛头都指向了“数据如何创造价值?”
数据创造价值的基石是数据整合和开放
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示,60%受调查者称“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早”。之所以如此,是由于当前大数据缺乏必需的开放性:数据掌握在不同的部门和企业手中,而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据通过研究数据的相关性来发现客观规律,这依赖于数据的真实性和广泛性,数据如何做到共享和开放,这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队,他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金;他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作摇摆州选民的详细模型,每晚实施6.6万次模拟选举,推算奥巴马在摇摆州的胜率,并以此来指导资源分配。这个数据挖掘团队,对奥巴马成功连任功不可没。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方就是对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题:数据分散在过多的数据库中。因此,在前18个月,奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统,可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体,以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起。这个整合后的巨大数据库不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意,还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说,在整个竞选活中,没有数据做支撑的假设很少存在。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22