
大数据创造价值需要合作共赢的商业模式
近年来,关于大数据的讨论在技术、应用和模式等多个层面展开,已被认为代表着产业发展的方向。移动宽带和固网宽带快速发展决定了电信运营商必须充分利用自身掌握的数据资源,另辟蹊径,从而实现网络价值的最大化。因此,电信运营商应用大数据是必然的,而且市场前景十分广阔。
大数据概念的横空出世,有赖于短短几年出现的海量数据。据统计,互联网上的数据每两年翻一番,而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然,海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分,只有具备4个“V”的特征,也就是Volume(海量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值),大数据的定义才算完整,而最后一个Value(价值),恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展的三个必要条件
大数据的发展需要三方面的必要条件:数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来,社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及,微信、微博、智能手机、电商大行其道,诞生了大量有价值的数据源,比如位置、生活信息等数据,数据源的出现奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志,则是大批专业级“数据买卖商”的出现,以及围绕数据交易形成的贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心,则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得新的价值,数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司,在这些互联网巨头的带动下,数据分析技术日渐成熟。2013年6月,爱德华·斯诺登将“棱镜”计划公之于众,“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟,另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术,而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地,云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后,市场终于看到了云计算的获利方向,云计算市场仿佛在一夜之间爆发,在过去一两年间几乎已经被国内大方案商、大集成商瓜分殆尽——各地的一级系统集成商与当地政府合作,建云数据中心,建智慧城市;各大行业的巨头们在搭建各自行业的混合云标准,搭建行业云平台;公有云也来了,各大IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。云计算从概念到落地用了5年时间,最终促成这一切的就是大数据,或者说是市场对数据价值的期待。借助于国内智慧城市概念的大规模普及,云计算基础设施已基本准备就绪,一方面具备了大数据应用的硬件基础,另一方面迫于回收云计算投资的压力,市场急需应用部署,大数据恰如雪中送炭,被市场寄予厚望。
现在,一切的矛头都指向了“数据如何创造价值?”
数据创造价值的基石是数据整合和开放
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示,60%受调查者称“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早”。之所以如此,是由于当前大数据缺乏必需的开放性:数据掌握在不同的部门和企业手中,而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据通过研究数据的相关性来发现客观规律,这依赖于数据的真实性和广泛性,数据如何做到共享和开放,这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队,他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金;他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作摇摆州选民的详细模型,每晚实施6.6万次模拟选举,推算奥巴马在摇摆州的胜率,并以此来指导资源分配。这个数据挖掘团队,对奥巴马成功连任功不可没。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方就是对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题:数据分散在过多的数据库中。因此,在前18个月,奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统,可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体,以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起。这个整合后的巨大数据库不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意,还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说,在整个竞选活中,没有数据做支撑的假设很少存在。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03