京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:如何把握创业方向与机遇
一、大数据时代的创业特征
大数据时代,人们寻找创业机遇,最重要的是数据收集和分析能力,从数据中找到好点子。首先,大数据技术在萌芽阶段就是开源技术,这会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。其次,创业者不需要是统计学家、工程师或者数据分析师也可以轻松获取数据,然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。此外,将众多数据聚合,或者将公共数据和个人数据源相结合,新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。总之,开放数据和开源技术将使创业门槛降低,创业机会大大增加。
图表1:大数据创业项目中投资人的关注点分析
二、大数据时代的创业方向
现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高,小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷,来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外,将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI,功能按键和数据可视化等模块的完整产品,而不是一堆代码。因此大数据创业的2B方向,更多的是做工具和服务,如数据可视化、商务智能、CRM等。而在2C方向,大数据一个很大的作用就是为决策做依据,以前做决定是“拍脑袋”决定,现在,做决定是根据数据结果。个人理财(我的钱花哪去了,哪些可以省下来)、家庭决策(孩子报考哪所大学)、职业发展/自我量化(该不该跳槽,现在薪水到底合适不合适 )以及个人健康都可以用到大数据。
图表2:大数据产业链分析
三、大数据时代的创业机会
大数据在各个行业的垂直特色化应用其实会更有想象空间,包括金融、电信、健康、媒体广告、零售、交通、政府、智慧城市、房地产和家居家电等行业都会有很多应用机会:
1、金融——大数据公司专门聚焦在通过大数据进行客户信用评级,并为银行、保险公司或者P2P平台服务;或者基于大数据挖掘帮助银行进行客户细分、精准营销服务。
2、电信——这个方向已经有专门为电信企业提供客户生命周期管理解决方案、客户关系管理、精细化运营分析和营销的数据公司;或者基于大数据提供网络层的运维管理和网络优化服务的大数据公司。
3、健康——未来两三年将会出现一批基于各种可穿戴设备形成的健康云数据,进行深度的数据数据分析和挖掘的企业,帮助人们进行健康预测和预警;未来还可以服务公共卫生部门,打通全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应等。
4、媒体广告——可以通过大数据实现更科学的媒介选择;或者基于大数据的精准广告投放系统、基于大数据的广告效果监测评估服务、基于大数据的网站分析优化服务以及基于大数据DMP数据平台并为DSP平台提供精准营销服务等。
5、零售——大数据公司可以帮助零售企业进行店面选址服务;利用关联规则进行客户购物篮分析,从而给客户推荐相应的促销活动;基于天气的分析和预期来判断畅销产品以及相应的进货和运营策略,或者把天气数据加入物流预测模型,确保在天气模式没有改变之前,商品能够顺利运送到各商店。
6、房地产——通过互联网平台的大数据进行购房潜在客户挖掘;或者通过互联网大数据进行潜在装修客户挖掘;通过大数据提供精准的社区O2O服务;商业地产通过大数据对商场消费人群进行分析,掌握顾客活动轨迹、消费习惯等,提供定制服务、精准营销服务。
以上只是简要列举一些典型数据创业机会,虽然近期大数据得到政府的大力支持,大数据相关的公司也如雨后春笋般冒出来,但是数据行业是慢工出细活的行业,独立第三方数据公司的品牌影响力也需要较长时间的积累,因此不能跟着概念创业,必须从真实需求出发,从企业和用户对数据的需求出发做大数据产品,找准自己的定位是关键。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09