京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
借力大数据 释放产业价值
在移动互联网日渐普及的今天,大数据开始成为这个时代最重要的标杆。并且不再局限于互联网,每一个行业和产业都在谈论大数据。大数据正在冲击整个行业生态圈,所有传统行业的从业者都感受到了大数据冲击,但也有很多人在选择大数据变现方向和确定盈利模式时感到迷惘。
在大数据汹涌的浪潮中,如何明确智能硬件在“大数据”影响下的发展方向,促使大数据与智能硬件激烈碰撞,满足对新一代智能硬件对大数据的无限想象是此次大会的热议重点。作为论坛演讲嘉宾,aika爱家创始人兼CEO陈利军,就智能硬件的现状、企业大数据业务与盈利模式和创业公司的变现为核心,进行了发言。
创业,小心别被“坑”
大会上最被智能硬件类公司关心的问题,莫过于创业公司在初期,对于是否效仿小米模式、用“硬件不盈利数据盈利”的方式赔钱卖硬件,成为很多创业者长期“纠缠不清”的问题。面对台下大量来自创业公司的参会者,同样作为创业一份子的陈利军,也给出了自己的看法。陈利军认为——无论是小米模式还是以“罗永浩”为代表的互联网模式,对于创业公司来说都是一个深不见底的“大坑”。
陈利军解释说:“小米虽然作为中国互联网企业的新标杆,但对于大多数创业公司而言都不具备参考价值。首先是雄厚的资本,销售上的赤字并不会为运营带来持续的压力。其次是小米的硬件并非真的不挣钱——也许前一百万个的确是在亏本销售,但是随着小米硬件的销量攀升、成产技术成熟和制造成本降低,此消彼长,小米的智能硬件销售早已实现盈利。”
至于流量,更是拦在创业公司面前的一座大山。陈利军说:“想靠数据盈利,没有百万千万级的流量就不要想。京东阿里这种平台是不会轻易给创业公司或是一个新生品牌如此高的流量的,一些脍炙人口的品牌都是在自创流量,比如锤子科技的罗永浩,通过‘老罗相声’,将个人形象与产品相结合,但是大多数公司,是没有这种‘摇滚明星’似的的人物来帮助公司做推广的。”
面对这两种流行模式,陈利军表示:“都不是一般创业公司‘玩得起’的。”同时,他对智能硬件的销售现状表示了担心:硬件公司纷纷通过赔钱方式把产品甩入市场,不仅会让产品为了压价而牺牲质量,对智能硬件的口碑产生负面效应,更会对硬件市场造成不良影响。市面上廉价手环和劣质充电宝,就如同9块9的电影票带来的糟糕后果一样。赔本销售本来是一种增加销量和吸引用户的手段,但却让不少外行人误认为,产品本来就值这个价。
(aika爱家创始人兼CEO陈利军分享产业观点和创业心得)
大数据“垂直细分”进行时
“大数据+产业”大会上,聚集了来自百度、阿里巴巴、腾讯的大数据专家,目前BAT在数据资本和大数据精准营销、大数据预测、大数据分析等应用方面毋庸置疑是不可企及的,但是并不代表就能完全消化大数据市场。在一些细分领域,对于创业公司仍然是最好的时代。
在《大数据智能革命》论坛上,陈利军一上来并没有谈论大数据带来的影响,而是先讲述了一个台湾首富王永庆卖米的故事:“王永庆15岁时,用借来的钱做本金自己开了一家小米店。为了和隔壁那家大型米店竞争,王永庆颇费了一番心思。他不仅做好细节,还坚持送货上门。每次送货,他都会在笔记本上详细记录了顾客家有多少人、一个月吃多少米、喜欢的口味和顾客家发薪日期等信息。估算出顾客的米该吃完了,就提前送米上门;等到顾客发薪的日子,再上门收取米款。就这样,王永庆的生意越来越好。从这家米店起步,最终成为今日台湾商界的龙头老大。”陈利军解释道:这就是大数据的雏形。今天说起大数据云山雾绕,但实际上,100年前大数据就已经应用于人们的生活了。虽然不是每家公司都能像BAT一样,但却可以像王永庆那样务实。不需要刻意去研究管理知识和消费心理,只是用心去研究顾客的消费行为和需求,再琢磨如何去满足顾客的需求就可以了。不单纯卖给顾客简单的产品,而是将顾客的需求变成自己的服务项目,与产品一同给予顾客。从今天来看,也是大多数创业公司能做的这事情。
不过对于广义大数据的应用,陈利军认为现在谈还为时过早,但是在狭义的大数据上,诸如跑步、洗衣和糖尿病检测等垂直细分领域,大数据已经可以实现初步的精确匹配,但不通过硬件盈利,仍然是不现实的。在发言最后,陈利军还直言不讳地说,对于创业公司而言,自己做的大数据并不具备说服力,往往都是做给VC和PE看的。陈利军的发言也赢得了台下阵阵掌声。
大数据让未来提前到来
大数据+产业”大会的主题是“未来已来”,这既表达大数据的未来,更是表现出“大数据将未来提前带到我们面前”这一事实。经过多年的发展,大数据技术日臻成熟,但大数据架构建设、商业价值发现、数据安全乃至人才培养依然是创业公司关注的焦点。
不知道从什么时候开始,每一项产业都开始从大数据中获益,不论是传统产业还是创新产业,谁能够尽早发现数据和内容在这个时代的核心价值和相关性、率先与互联网融合成功,谁就能够抢占先机,甚至引发一场革命。每个人都希望找到“互联网+”时代下大数据价值的秘密地图。将技术与应用结合,渗透到智能硬件、金融、医疗、出行和社交等领域。嘉宾们围绕“互联网+产业”的主题,互相分享了他们探寻不同应用场景下的数据融合推动信息变现的道路上的机遇与挑战,与参会者一道,共同寻找通往未来的秘钥。
虽然距离真正的大数据应用还有很长的路要走,但是陈利军相信,通过不停的摸索与探索,智能硬件与大数据的结合,不仅会释放出更大的商业价值,同时也会让这个时代的人活得更好、更从容、更惬意。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09