京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用六大模式
捧着金饭碗,第三方大数据公司是如何在数据堆中觅得“金块”的呢?
“数据挖掘公司的规模不同,影响力不同导致数据挖掘公司的商业模式也有所不同。”南开大学商学院致力于数据挖掘研究的安利平教授在接受商报记者采访时表示,目前比较盛行的数据挖掘公司多为两大运营模式:第一种是直接为企业用户提供其所需求的数据;第二种则是为不同的企业或企业不同的需求,对数据进行分析,提供针对性的信息,以此获利,如天相投顾就是此类公司之一。
中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋表示,数据挖掘公司一般有六种商业模式值得参考:第一种是以广联达等公司为代表的租售数据模式,它们通过出售广泛收集、精心过滤时效性强的数据,成为各自行业的翘楚。而庞大的“数据库”则是它们的资产,也是竞争对手难以逾越的门槛;第二种则是以彭博为代表的租售信息模式,它们聚焦在某个行业,广泛收集相关数据、深度整合萃取信息,以庞大的数据中心加上专用的数据终端,形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条;第三种则是数字媒体模式,在电视、纸媒衰落的背景下,新型的数字媒体公司充分发挥大数据技术的优势,广泛搜集数据开展精准营销业务;第四种则是数据使能模式。譬如阿里金融为代表的小额信贷和电影的票房预测等业务,如果没有大量的数据,缺乏有效的数据分析技术,这些业务就难以开展;第五种则是数据空间运营模式,比如近期势头强劲的网盘,如果从大数据角度来看,便是因为各家纷纷嗅到大数据商机,开始抢占个人、企业的数据资源;第六种则是大数据技术提供商,比如开发语音、视频等数据处理技术的企业。
数据提供商:服务对象的“首席执行客户”
“不管是哪种商业运营模式,拥有庞大的数据库是根本。只有拥有了大而全的数据,才能使数据挖掘公司为多个领域提供数据。”南开大学商学院教授安利平介绍说,有了数据库基础,数据挖掘公司应该做的便是不断完善和更新自己的数据挖掘工具,包括数据分析流程、技术等。
从目前的行情来看,大多数数据挖掘公司都主要服务于银行业、保险业。因为这些行业需求大量客户数据以此来发展业绩,从中获得盈利。
在中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋看来,大数据可掘金的行业几乎无处不在,企业对数据的需求已经像毛细血管一样渗透到各个领域。赵国栋表示,数据挖掘公司要做好大数据,“应该比他服务的公司更了解其客户,才能深入分析客户的需求”。如要给一家影院做数据挖掘,就应该调查常来这家影院的消费者,每一个时间段对应什么样的消费者,他们对电影的偏好,以及相关消费的偏好等,数据挖掘公司要做的就是深入到消费者中去。
“以前的数据挖掘,只在乎解决企业的技术问题,大数据时代的数据挖掘,则应该是帮助业务部门开拓市场,扩大客户群体,提供的不只是技术,还包括运营、经营方案等。”赵国栋介绍说,除了市场广阔,具备数据挖掘能力的公司也是资本的宠儿。
“数据的商机就在于媒体策略与选择的更加有效性、媒体可利用的效率提高、传播信息的效率提高等。做到极致,其实数字媒体能够卖的不仅仅是受众的眼球,而是其通路的价值。随视传媒与多家大型流量媒体伙伴合作,要把‘数据’商机和在线销售通路画上等号。”沈雁介绍说。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27