京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的商业革命
大数据具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见四大特征。特别是,最后两个特征体现了大数据不仅仅有“规模更大的数据”量上的进步,还具有不同于以前数据组织和应用形式的质的飞跃。
数十年来,信息产生、组织和流通方式革命性的变化,其中个人用户第一次成为信息产生和流通的主体。你用QQ和MSN聊天,在电子商务网站的浏览和购物,用信用卡支付,发微博……这一切都将转化为数据存储在世界的各个角落。不论是产生的信息量,可以获取的信息量,还是流通交换的信息量,都一直呈指数增长。
数据规模巨大且持续保持高速增长是大数据的第一个特征。
数据规模爆炸性增长的同时,数据产生的附加价值似乎没有与之同步增长。我们认为,这种滞后情况的症结在于缺乏从海量数据中挖掘价值的高效方法和技术人员。
对于真正的大数据,其价值的增长应该正比于规模的增长,甚至快于规模的增长。
前两个特征主要针对单一数据,下面的两个特征强调的是若干数据之间新的组织和应用形式。我们要找到并实现数据之间一加一远大于二的价值,其间最关键的问题要发挥数据的外部性,譬如国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率,淘宝销售数据可以用来判断经济走势……以用户为中心,结合用户在不同系统留下的数据,充分利用个性化的数据挖掘技术,是实现通过数据交叉而产生巨大价值的最可行的途径之一。综上,大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。
个性化
在大数据时代,个性化将颠覆一切传统商业模式,成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。随着消费者个体行为数据的爆发性增长,新的商业理论与商业模式不断涌现,无论是精准社会化营销还是基于用户偏好的市场细分,其所指向的趋势是一致的,即为每一个终端消费者提供他们最想要的产品与服务。
在信息量指数性增长的同时,消费者获取、过滤、筛选、分析信息的能力却没有相应提高,这必然导致消费者获取有用信息的时间成本和烦扰成本越来越高。另外,随着时代的变迁,消费者异质性也在不断增大,这种异质性体现在消费者在购物、交友、阅读等生活方方面面的兴趣偏好的不同。
大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土,基于交叉融合后的可流转性数据,以及全息可见的消费者个体行为与偏好数据,未来的商业可以精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务。
在以互联网和移动互联网为代表的信息产业,由于用户个体行为数据的可追踪性以及实施个性化的边际成本相对较低,基于个性化的商业应用首先破茧而出。在电商领域,亚马逊率先通过个性化技术为用户进行智能导购,大幅提升用户体验与销售业绩。在不远的未来,个性化技术与应用将全面扩展到人们生活的每一个领域。
随着Google、苹果、腾讯、百度这些互联网巨头企业以及一些第三方数据平台型企业加快数据整合与开放的速度,一定会涌现出以大数据为基础的新商业模式。
2D模式
面向数据的商业模式,简称2D模式,是一种以数据为唯一输入,以向特定受众公开的数据产品为唯一输出的一种商业模式。该模式的核心是数据平台商,它从数据供应商那里搜集数据,提供基本的存储、索引和计算能力,并自行研究开发一系列57数据产品。每一个数据产品在该平台上都以开放API接口的形式存在。
譬如利用新浪微博的数据可以开发一个产品,每次引用该产品,可以看到一个指定账户一个月内互动最频繁的十个账户。如果有了一些种子用户,一个互动游戏开发团队可以利用这个产品找到和已有游戏者互动比较强的用户群,并针对他们推广游戏。平台商还可以同时利用多家数据开发产品,有了这些数据,电子商务公司可以自行开发个性化搜索和推荐服务。
与此同时,应用开发团队可以利用这些API接口优化产品或辅助推广,数据产品开发团队可以引用比较粗糙的数据产品,优化推出更好的数据产品并回馈给数据平台。在这个模式中,部分API的访问会产生一定的费用,这个费用会在平台商、数据提供商和数据产品开发人员之间进行分配。政府和行业扮演规范流程和监管数据的作用。
这个模型通过已有数据产品的开放,应用开发人员和数据产品开发人员可以创造出更有价值的应用和数据产品——前者可以为我们带来数据,后者可以为我们带来收入。
而这个数据平台得以产生巨大价值的前提,又是保证数据的全息可见,也就是随时听从各种需求细节,开发出各种各样满足各样各业的API产品。
综上所述,大数据将带领我们进入一个商业智能高度发达的时代,个性化应用将发挥出数据巨大的商业价值,同时2D商业模式将成为大数据的重要发展方向。未来,基于大数据的信息世界将以你为中心。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22