京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据淘,让数据真正产生商业价值
在国内还有很多人对大数据处于一知半解当中的时候,已经有众多公司走在了大数据商业应用的前列,而卧龙大数据公司则是其中的典范。其成功的商业模型堪称行业典范,本文以卧龙大数据为例,告诉你数据公司是如何将数据变现的。
首先谈到数据变现,先要知道大数据时代的需求和趋势
卧 龙大数据的创始人,《大数据时代》的中文译者周涛谈到:在大数据时代有三个明显的趋势:第一个趋势是数据总量爆炸性的增长。现在每天产生的数据量相当于公 元元年至大约一千年全人类产生的数据总量,而且这个量还在以指数级规律不断增长。所以大数据时代第一个重大的矛盾,就是日益增长的数据总量和我们普通人分 辨甄别数据能力之间的矛盾,我们把它形象地叫做数据过载。
第二大趋势是数据的形态发 生了巨大的变化。以前我们接触的绝大多数数据是结构化的数据,说白了就是一张张的二维表格,简单易分析。但是现在新增的数据更多的变成了非结构化的数据, 比如语音、图像、视频、社交关系网络、空间移动轨迹等等。这些数据量非常大,里面藏着巨大的价值。但和结构化的数据不一样,我们没有一种普适的办法去挖掘 这个价值,这就带来了我们大数据时代的第二个大的挑战——如何挖掘非结构化数据中的价值,甚至把它转化为结构化的数据。
第 三就是数据的关联形态发生了变化。大数据公司有很多数据比如说新浪微博的数据,腾讯QQ的数据,线下公安局的犯罪记录数据。这些数据在不同的部门价值都非 常大,但是数据和数据之间并不沟通,类似于信息的孤岛。所以一般人没有办法知道在微博上的那个人就是在淘宝上买东西的那个人,也就是在医院看病的那个人。 但现在不一样,通过一些商业模式、技术手段、资本、产品等等办法,可以打通不同领域的数据,能够将不同平台不同维度的数据通过同一个人、同一家企业、同一 部手机、同一个位置关联起来。所以,怎么样在安全、隐私可控的情况下,使这些跨领域关联的数据产生1+1远大于2的价值,是大数据时代的又一大挑战。
针对于上述三大挑战,卧龙大数据做了对应的三方面基础工作:
一是对海量数据的大规模采集、存储、分析、处理,目前我们的数据采集存量已经超过PB级别,这相当于国家图书馆25倍的信息量,同时每天还在以TB的量级在更新。这些数据包含了新闻、社交、电商、招聘、企业、旅游等方方面面。
二是在进行非结构化数据的结构化处理。例如:该公司可以实现用计算机对连续文本进行语义理解,根据语义内容再将数据内容转化为结构化数据进行数据分析预测。譬如淘宝的商品信息数据就是非结构化的,商品颜色、规格、风格、包装等诸多信息杂乱且不规则的表达在商品标题和商品描述中,我们能用计算机将之一一识别并按照结构化数据的特点填放到“表格”中,这样就可以使商品数据的分析变得十分简单。
三 是在做数据的跨域关联。通过把不同维度的数据进行跨域关联来综合描绘一个目标体,这个目标体可以是人、商品、品牌、商铺等等。比如我们以前从单一信息维度 来描述我们的用户,只能标注这个用户的性别、年龄等基本信息,现在通过关联微博等社交数据后我们则可以知道用户的爱好和社交圈关系,关联电商数据后我们则 可以知道用户的行为偏好和消费习惯,甚至关联招聘数据以了解用户的工作情况,关联POI地理定位数据了解用户的生活工作地点……当然这些数据都是经过脱敏 处理的,让用户画像在为人们提供更便捷、更贴心、更个性化服务的同时,做好个人的隐私保护。
卧龙大数据目前的产品有两项:一是“数字画像“系列,二是“数据淘”。
数 字画像是依托于跨域关联技术推出的产品。在个人画像和企业画像方面,卧龙大数据已经向国内知名的银行、征信机构、信贷公司等提供服务,帮助他们丰富目标客 户的数据维度,使其在征信判定上成本更低,效果更准确。在商品画像方面,卧龙大数据与国内外多个跨境电商机构合作,帮助跨境电商企业选择国内外不同地区里 评价最优、销量最好、利润最高的跨境贸易商品。在品牌画像方面,我们依托海量数据储备和实时采集,将“品牌”这类人们能够普遍感知但无法定量计算的概念具 象化为数值,为不同行业的品牌商提供从品牌覆盖度、舆论热度、美誉度、忠诚度,到市场表现、科技力、涉诉情况、资本表现、用户细分、商品优缺点等维度的定 量化数据展示,帮助品牌商利用大数据在精细化生产、个性化营销、实时化品牌保护等方面提供决策支撑。
数 据淘是卧龙大数据搭建的一个数据垂直搜索平台,它与目前已有的数据交易平台是有本质区别的。该平台的核心不在“交易”,而在“搜索”。它将会整合线上线下 海量数据信息,打造成为数据行业的“百度”“谷歌”,帮助数据需求方快速找到数据拥有方,成为连接数据需求者、数据供给者以及各类第三方数据交易平台的搜 索入口。该平台将承诺免费为数据供需双方搭建联系桥梁,使数据流通更加透明、更加低成本。一切机构、企业、个人以及第三方数据交易平台都可以通过数据淘展 示数据,亦可以通过数据淘发布数据需求,使存在于不同领域的数据能够更好地无障碍流动,繁荣数据市场。
数据淘的出现,将改变中国大数据产业链上数据源获取困难的情况,同时也给那些拥有数据源的公司带来更多的增值机会。在为行业打通数据孤岛、实现数据流通的同时,也从侧面积极的推动了中国大数据的全面发展,意义非常重大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 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 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 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 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15