京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
重塑现有商业模式大数据产业或将迎来收获期
近年来,“大数据”逐渐从学术概念走向产业应用,并成为互联网界争相逐鹿的“风口”。然而,虽然业内有关大数据的设想、研究、计划层出不穷,但大多数公司仍未实质享受到大数据所带来的变革红利。
如今,随着人脸识别、人工智能、云计算等技术日臻成熟,大数据应用也纷纷落地,并开始重塑现有商业模式。
时尚也能“定制”
中国“95后”年轻人最喜欢的颜色是RGB值为22/20/24的“不饱和黑色”,在买衣服时,他们最常与黑色搭配的颜色是“红、黄、蓝”,最爱买的服装材质分别是棉、羊毛和皮革,最爱买的花色分别是印花、涂鸦和字母……
以上结论来自于日前腾讯和电商平台唯品会共同发布的《中国“95后”流行色报告》。依托腾讯的AI(人工智能)人脸识别与图像处理技术,以腾讯QQ空间2万亿社交媒体照片和唯品会1亿电商用户销售数据为蓝本,两家企业共同“计算”出中国“95后”的穿衣喜好。
从2万亿张照片和1亿电商用户数据中提炼“时尚因子”并非易事。据腾讯集团副总裁、优图实验室负责人梁柱介绍,找到这些流行色,需要克服不少技术难点,比如QQ空间里用户上传照片主要是生活照,背景和颜色非常复杂,为了实现颜色准确获取,其技术团队借助很多人工智能算法,包括人体检测、衣服分割,将照片里的人体和衣服从背景中分割出来,其像素分割精度达到95%。
据了解,两家公司共同邀请设计师以计算结果为依据,设计流行服装,并计划在今年秋季在唯品会电商平台上线售卖。
“基于机器学习的人脸识别和图像处理技术,一直都是未来的技术热点,其应用范围十分广泛。目前腾讯优图的AI图像识别技术已经十分成熟,可以在不同场景下实现应用。” 梁柱表示。
不再“望数兴叹”
过去,大数据应用大多囿于营销层面,其实质是利用“数据大”的优势,以传统计算方式分析用户行为等市场要素,并非真正的大数据应用。而面对海量珍贵数据,往往无法真正使用,只能“望数兴叹”。
如今,大数据应用已经突破过去的数据捕捉和统计方法的局限,开始深入到产业链各个环节,成为由大数据贯穿始终的“闭环生态”。
在零售领域,继去年阿里巴巴提出“新零售”概念以后,新年伊始,阿里巴巴集团就与百联集团共同签署全面战略合作协议,宣布合力探索发展新零售模式。据阿里方面透露,双方将基于大数据和互联网技术,在全业态融合创新、新零售技术研发、供应链整合、会员系统互通、支付金融互联、物流体系协同等6个领域展开合作。
“新零售是利用互联网和大数据,将‘人、货、场’等传统商业要素进行重构的过程,包括重构生产流程、重构商家与消费者的关系、重构消费体验等。未来的商业将不再有线上线下之分,也不存在虚拟实体之别。”阿里巴巴集团CEO张勇表示。
在家电领域,据最新发布的《2016年度中国智能空调市场白皮书》显示,2016年国内智能空调业在制造、渠道、服务、资源、新技术应用水平等方面得到提升,特别是云和大数据技术的引用与资源共享,为同关联行业开展资源共享、服务创新打下了坚实的基础。
以家电企业海尔为例。依托大数据,海尔生产的空调不仅搭建了智能化节能体系,还将大数据跨界应用到供热、供电领域。在江苏,海尔空调云端数据已与国家电网有效对接,以此来调节居民的高峰用电负荷,降低电网峰谷差18.47%,大幅缓解电网运行压力。
实现“个性量产”
事实上,大数据应用的持续落地,正在解决过去生产上“个性化”与“量产化”之间的矛盾,并由此带来商业模式的变革。
过去,批量化生产的产品几乎无法满足客户的个性化需求,即使有了海量数据作为营销依据,也仅能做到将用户需求尽量细分,再在每个细分领域进行批量化生产。而随着互联网、大数据、云计划等技术的渗透,个性化、定制化需求的满足具有了可能性,个性化量产正在被尝试和探索。在唯品会高级总监陈菲菲看来,将大数据应用到时尚产业并进行电商化运营是一次大胆的跨界创新。“让照片大数据、销售大数据、人工智能跟时尚流行碰撞,让数据与艺术产生连接,也为时尚领域的创作提供更多的灵感和可能性。”陈菲菲说。
这种尝试给时尚界的生产模式带来的变革显而易见,即由过去以设计师创作为主导模式,转变为以用户为中心的个性化量产模式。消费数据将成为时尚行业生态链中的最宝贵资源,谁拥有更多的精准用户数据,谁就占有更多市场机会。
同样,在家电领域,通过联合研发智能仿生人技术,海尔空调可模拟人体30个身体部位、20种新陈代谢模式、162个神经元传感器以及17种温冷环境。同时依托仿生人,研发出自然风、自清洁、离子送风等原创技术和产品,实现千人千面的个性化节能,让批量生产的每一台空调都“不一样”。
在医疗健康领域,因每个人疾病史和基因构成的不同,过去针对病症作出的标准化治疗方案更像是技术限制下的“权宜之计”。如今,随着医疗传感器、监视器和诊断技术的突破,患者数据也变得完整、精细。以此为基础,人工智能系统就可以梳理数百万患者病历、基因组序列以及其他健康行为数据,从而匹配个性化的治疗方案。
种种趋势表明,这种商业模式的变革正在快速渗透至各个行业。而“个性量产”的普遍落地,也将在大数据的支撑下成为可能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03