京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据带来商业模式的成熟发展革命
大数据带给人们巨大的理念上的改变,同样它也会带来商业模式的成熟发展甚至革命。电子科技大学,互联网科学中心主任 《大数据时代》中文译者周涛博士针对大数据在商业上应用的1.0、2.0和3.0版本,做了细致的分析。
大数据1.0
大数据1.0很好理解,一个企业自身的业务需求产生大量数据,利用这些数据,通过深入分析,可以优化相关的业务。在这个时候,数据起到了指导决策的作用,举几个例子,比如说沃尔玛,它有大量的会员卡和零售数据,所以通过这些数据可以制定更好的优惠卷和个性化商品推荐服务。
也通过这些数据它能够更好地管理产业链、仓储和物流。我们在北京做过一家,是专门做电子商务服务的,拥有2亿多用户的数据和8千万单品的数据,就是怎么样做商品的个性化推荐。利用这些个性化推荐,不仅可以直接做自动化展示,还能够帮助电商更好地编排在网上店铺的摆放等等。
豆瓣是全球做社会化推荐最好的一家企业,利用评论数据,也利用点击浏览数据能够做到听其言观其行,利用这些数据可以做到几乎最好已知的社会化推荐,这样的例子还有很多。
还有一家企业,可以把电子化定义拿来做智能的诊断,亚马逊是做个性化推荐的鼻祖,它可以知道几乎你手机上安装的所有应用,事实上它能知道你的消费水平,有没有小孩,有没有车,有没有得什么慢性病,有没有金融支付终端等等,它还知道你在哪个地方,如果是这样一些企业打这样的个性化广告效果会很好。
大数据的2.0
大数据的2.0和1.0的理念有所不同,这里强调数据的外延。数据除了从自身的业务产生并解决自身问题以外,我们最终是数据本身有能力解决其他的问题,同样我们也需要有能力去把其他很多其他的数据放在一起解决自身的问题,这就是所谓的数据外部性问题。这里要求企业搜集与目标业务直接或间接关联的大量异质数据。
建立复杂的分析和预测模型,产生针对目标业务的输出。这时候数据本身就是决策。为什么这样说?虽然在这种复杂的模型中,我们已经很难看到真正的因果关系,我们并不知道是为什么由A到B,由B到C,但是我们只知道选择A比选择B好,所以数据本身不仅仅是指导决策,而就是决策。
举几个例子,比如说Zestfinance是一家很奇怪的信贷公司,可以快速发放小额贷款,所利用的不是平常讲的背景调查等等,而是它分析社交网络以及在其他购物等等频道留下来的你的活动记录,所以他说所有的数据实际对我们来说都是新闻数据,用这种办法来预测还贷能力,计算信用度,最典型的是把其他和你本行业看起来没有直接关联的数据用起来做本行业的事情。
大数据3.0
希望大数据3.0能进入真正的大数据时代。在这里我们对数据的质量价值,数据好不好,有多大价值,如果交换要如何付费。如果别人拷走了你的数据怎么算?还有数据的权益。还有我们特别关心的数据隐私安全等等,我们要有充分的认识。要又可以量化或者可以保障的措施。
在这个时候,类似于电信运营商有一种叫做数据运营商会出现,会有很多数据,在上面会有小的科研团队或者创新型企业,也有数据提供商和数据加工商,他们会产生不管是下载还是API接口还是其他的产品,会成为一种单独的产品在上面出售,有自己的分成模式。这个时候会出现一种新的数据客,他们在数据市场中玩粗加工的数据或者是粗加工的数据产品,再产生新的数据产品,以ATI的形式投放到数据市场。
就像手机市场中,经常有两三个人很聪明的人开发一个很有趣的应用,就有很多的使用。那时候可能有一个很聪明的人,开发和有趣的数据产品,可能很多企业政府科研团队都会使用他们的数据产品。
当然,最重要的是,所有的学术团体、企业和政府,都能够使用到大数据,这就是为什么讲今天叫大数据时代,因为如果只有两三个人,或者七八家企业能够用到大数据这不能叫一个时代,就像十个人上网不能叫互联网时代。
所以将来当我们有了大数据之后,我们希望的是未来某一天通过更好的索引,更好的体系结构的支撑,使得普通的科研团队、普通的创业者都能够有办法获取你所想获取的数据里面的一些逻辑片断,我们未来操纵大数据应该是四两拨千斤举重若轻,尽管我看到的是一个很大的数据,但是操作起来就像单机版里面的一个小文件一样,这是我们未来的希望。
总结
大数据从1.0到2.0到3.0,我们提过一个概念,商业模式从2B到2C到2D、2Data,实际上是有两条线在驱动它,一条线我们希望它越来越粗犷、开放,数据一定要开放出来,以共享的心态。一条线我们希望它越来越精深,就是深入地分析。
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数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 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 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03