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第一种模式,已经有很多案例。
例如脸萌团队租用某云基础设施,每月只有73块钱IT费用的案例被广为传播。
第二种模式的则比第一种模式要复杂。
例如腾讯,可以将交易数据、社交网络中的有效数据脱敏之后提取出来,与一些功能性网站(如世纪佳缘、51Job、 赶集网、大众点评)等等合作。背后的逻辑就是:在网购方面信用好的人,也许在婚恋问题上作弊的可能性小。另外,阿里、腾讯两家都收购或者入股了地图公司,那么电商数据能不能和地理位置信息打通,能不能给在支付宝上买了车险的人(肯定是有车族)提供定制服务?支付宝能不能和中石油中石化合作,直接把加油站变成自提点?由此开始畅想,合作机会和可能的商业模式就多得多。
家大业大才能玩大数据,但大公司并不能包揽整个大数据时代。原因主要在于:第一,大数据需要盘活,而盘活需要流动、需要共享。不然“大数据”只是“数据大”。而流动和共享则来自于大型平台与多种垂直类网站的合作,更多的,在于和非互联网公司的合作。
第二,大型互联网公司的优势在于平台本质:做平台,而不亲自下场做具体业务。对各行业公司来说,数据的盘活和利用在于对行业的深刻理解,这是互联网公司本身所难以达到的。
第四,为什么没有大数据的经典案例出现?
前几年,Google数据预测流感的案例曾被广为传播。啤酒与尿布的案例则是像一块儿铁,在众人的口中生了锈。而各互联网公司用来博眼球的所谓大数据分析球赛、高考作文、春运等,其本质无非是一张Excel表单,只是事后统计,并没有进一步的预测、影响经济决策的作用。
而我们要做的,无非是不要让恐惧排挤了精彩
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