京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据带来六种全新商业模式_数据分析师考试
大数据正在为大型公司和小型企业创造价值。成熟企业在很多领域利用大数据技术提升他们的业务和服务,另一方面,初创企业也正在利用大数据开发许多创新产品和商业模式。
在剑桥服务联盟,一个制造部门的研究所,我们与众多行业中的杰出企业接触时,看到与大数据有关的重要机会和挑战。
以一家制造、销售、租赁其产品并提供保养和维修服务的公司为例。它的产品包括收集了大量数据的传感器,使公司能够进行远程监测并诊断问题。
如果该数据与现有的业务数据,先进的工程分析手段和前瞻性的商业情报相结合,该公司就可以提供一个“状态监测服务”,能够分析和预测设备故障。对于客户来说,意外的宕机就会成为过去,维修成本会降低和两次服务之间的间隔期也会延长。智能分析,甚至可以告诉企业如何更高效地使用设备。原始设备制造商(OEM)和经销商认为这种方法是提高他们的配件和维修业务的新方式而且也能增加配件的销售。它也能加强与现有客户的关系,吸引需要保养维修服务的新客户。
在一个完全不同的领域,一场教育革命正在进行中。大数据正在巩固一种新的被称为“能力教育”的学习方式,这种教育模式正在美国的高校推广。一批高校利用大数据技术个性化地开发他们的课程,每个学生都可以随时随地学到他们喜欢的课程并取得进步。
以前的课程模式是,学生们必须在学年开始的时候到学校报到,不管他们的个人水平如何,他们都要努力学习课程直到毕业。在新的数据驱动模式下,大学将能够监控和衡量学生的表现,看看他们需要多长时间完成特定的课程任务,成绩如何。课程设计考虑到学生的喜好,他们的成绩和他们可能遇到的困难。对于学生来说,这是适合他们需求的一个更加灵活的学习方法,并让他们有机会更快地毕业。对于大学来说,这意味着提供更好的素质教育,提高学生的成绩,并能够更有效地安排他们的工作人员,符合他们的技能和利益。
为了获取有价值的大数据,企业必须能够捕捉,存储,分析,可视化和解释这些大数据。而这些步骤没有一个是简单的。
其中的一个主要障碍是缺乏“数据文化”,数据文化是指数据完全嵌入在组织思想和实践中。而且公司也面临着一系列数据管理和处理的挑战。
例如,状态监测服务依赖于卫星系统或数字电话系统的数据传输:有时这些技术根本没有覆盖。大多数组织都有大量的数据以不同的格式存储在不同的系统中:使这些数据汇集在一起非常困难。
在服务契约环境下,数据所有权是个大问题,客户认为数据是他们的,是因为他们的使用而产生的,而服务商认为数据是他们的,因为数据是由他们的系统进行处理的。
在复杂的数据景观方面,安全性——管理数据的访问以及创建强大的检查跟踪系统——也是一个重大的挑战,因为要符合数据保护法规。许多组织也缺乏数据技术,如数据和文本挖掘模型,其中包括统计建模,预测技术,预测模型和委托代理模型(或优化模型)。
一些成熟的企业可能会发现他们很难摆脱根深蒂固的做事方式,而初创企业却有能力创造新的商业模式。在剑桥服务联盟,我们了解到他们为了更好地了解大数据的商业模式,一直在用创新的方法经营。这个结果应该可以帮助不同规模的企业,了解大数据如何改变他们的业务,不仅仅针对初创企业。我们已经确定了六种不同类型的商业模式。
免费数据收集器和聚合器:社交数据流服务提供商Gnip公司,通过各种渠道收集数据,大部分都是免费的,然后对数据进行过滤和完善,并根据客户需要的格式向他们提供数据。
数据分析服务:这些公司通常为客户提供分析数据的服务,这些数据通常是由客户提供的。例如Sendify公司,为企业提供实时的调用者情报,所以当有电话打进时他们看到打电话的人的很多相关的附加信息,这会帮助企业增加他们的销售机会。
数据生成和分析:公司通过众包、智能手机或其他传感器生成自己的数据,他们也提供分析服务。这个例子包括GoSquared Mixpanel和Spinnakr公司,他们通过使用一个跟踪代码在他们客户的网站上收集数据,分析数据并使用web界面提供报告。
免费数据知识发现:这个模式是免费提供数据和分析。例如,Gild公司通过自动评估应聘者发布的代码并进行打分,来帮助企业招聘开发人员。
数据集成服务:这些公司从多个内部源获取数据并对数据进行汇总,然后通过一系列用户友好、通常是可视化界面,将结果反馈给用户。在教育领域,从多个教育项目和网站汇总的数据时刻帮助教师监控学生的表现。
多源数据混聚和分析:这些公司将客户提供的数据进行汇总,大多是免费的数据源,并对客户数据进行分析,以丰富或基准数据。例如welovroi是一个基于网络的数字营销公司,监控和分析工具能够使企业跟踪大量不同指标。它还能集成外部数据,并保证营销活动的成功的基准测试数据。
这告诉我们什么?敏捷和创新的初创企业正在创建全新的基于大数据的商业模式,并获得巨大的成功。这些模式激励更大的公司(中小企业和跨国企业)去考虑他们如何从数据中获取价值的新方法。
但这些成熟企业想要这样做的时候会面临重大的障碍,如果他们想要成功也需要颠覆目前的商业模式。世界经济引擎将转向状态监控服务,以教育领域为例,要提供一个完全创新的教学方法。如果当机会出现的时候,企业不能创新,那么他们会失去竞争优势,处于落后地位,只能去努力追赶他们的竞争对手。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07