京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业,到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业,大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来,给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称,全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试,虽然仍旧有许多模式尚不明朗,但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件,通信行业每一条短消息、每一通电话,电力行业每一户用电数据等等,这些足迹都以“数据”的形式被记录下来,并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大,数据多为非结构化,现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题,国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力,并不断摸索其商业化前景,目前形成了如下两种比较成熟的商业模式:
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级,高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络(SAN)、统一存储、文件整合/网络连接存储(NAS)的传统存储解决方案,无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案,通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性,来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统,其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API,方便用户将各种数据放到云存储里面,然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理,只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代,随着数据的累积,数据本身的价值也在不断升值,这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病,得病率为十万分之一,如果从小样本数据来看非常罕见,但是扩大到全世界70亿人,那么数量就非常庞大。以前技术落后,不能将该病情数字化集中研究,所以很难攻克。但是,我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析,我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子,不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值,源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径:对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域,以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据,这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售,Google、Yahoo!、百度[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据,他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利;在传统行业中,中国联通[微博](3.44,
0.03, 0.88%)、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料,可以通过简单地去隐私化,然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展,同时以免费的服务补偿用户,这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖,还需处理好用户隐私信息,通过去隐私化方式,来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘,所衍生出来的增值服务,是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么?预测!大数据引发了商业分析模式转变,从过去的样本模式到现在的全数据模式,从过去的小概率到现在的大概率,从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”,大家都很厌烦,这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息,发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析,深度挖掘之后,能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析,发掘用户和品牌之间的关联。然后,当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后,一定不是厌烦,而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据,运用成熟的数据挖掘技术,分析得到企业运营的各种趋势,从而给企业的决策提供强有力的指导。例如,汽车销售公司,可以通过对网络上用户的大量评论进行分析,得到用户最关心和最不满意的功能,然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进,以提升消费者的满意度。
总体来说,从宏观层面来看,大数据是我们未来社会的新能源;从企业微观层面来看,大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式,对企业的未来发展有至关重要的意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 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 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 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 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29