京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的网红时代 且看谁主沉浮
近日顺丰菜鸟“数据断交”之事俨然成了各大新闻媒体的话题中心,还引得两大互联网巨头腾讯和阿里纷纷站队,短短两天时间内影响了百万消费者和商家,所幸,在国家邮政局的及时协调下,双方同意从6月3日12时起,全面恢复业务合作和数据传输,这场持续45小时的战争终于偃旗息鼓。
从表面上看,两家都义正言辞地表示此次事件是为了保护用户信息安全,其实本质上是顺丰和菜鸟对物流大数据的话语权争夺。中关村数字产业联盟副理事长、DCCI互联网研究院院长刘兴亮评价“为了抢夺物流数据的控制权,菜鸟和顺丰不惜上演大战,由此可见大数据的重要性。”
大数据缘起互联网
那么,大数据到底是什么?它又是如何构建现代商业模式的呢?
大数据,或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说,“大数据”是多渠道搜集而来的庞大数据组,是受到相关部门、企业采集的,蕴含数据生产者真实意图、喜好的,非传统结构和意义的数据。
由于互联网公司拥有海量用户数据,所以首先利用这些数据并挖掘其价值的就是他们。其中Google是最先发现大数据应用潜力的先驱者。他们通过分析美国人最频繁检索的词汇,与美国疾病中心2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较并建立模型,最终成功预测了2009年冬季流感的传播。此后,电商企业通过建立用户画像,了解并预测用户的消费习惯,定期为用户推送合适的商品……大数据就像是一座待挖掘的“金矿”。将眼光放到国内,我国正处在信息化飞速发展的时代,数据纷繁复杂,大数据整理和监测必定成为各行业发展的趋势。事实上,伴随顺丰菜鸟事件的发生,已经让围绕大数据的利益纠葛上升到了一个前所未有的高度。
我国大数据的发展现状
2017年初,工信部正式印发了《大数据产业发展规划(2016~2020年)》,全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。工信部预测数据显示,到2020年,大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元,复合年增长率保持在30%左右。
目前,BAT等互联网企业是大数据的流量入口,BAT三家很早就将大数据升级为集团级战略。不过由于三巨头在业务和商业模式上的不同,三者的大数据战略存有很大差异。从数据源上看,作为国内最大的搜索引擎,百度拥有大量的公共数据和用户搜索行为的需求数据;而阿里则是交易及信用数据;拥有微信、QQ两大社交平台的腾讯则掌握着社交关系数据。
中国移动、中国联通和中国电信这三大运营商则守着数据金矿。中国移动早在2016年就率先提出了“大连接”战略。根据中国移动的规划,中移动将做优连接服务、做强连接应用。连接服务结合硬件与管理平台,从管道接入型连接向平台级连接与端到端基础设施服务拓展。中国电信已推出了“星图”——金融大数据风控平台,“鲲鹏”——旅游大数据平台,以及“鲲鹏”——地产大数据平台等细分产品。中国联通则把大数据纳入到集团的重要战略性业务。在内部,中国联通提出以“用大数据再造一个中国联通”的明确定位。
由此可见,大数据正成为继2G语音短信、3G上网、4G视频后,三大运营商又一争夺的新战场。但值得注意的是,他们在该领域共同的对手却是以BAT等为代表的互联网企业。
独立电信分析师付亮表示,“电信运营商的业务性质本身使其可以采集到庞大的用户信息,并对其消费习惯、服务记录、行为轨迹等有较为全面的理解,而BAT虽然也能对自己的每一位用户进行精准画像,但是他们的侧重点集中在社交、搜索、交易等方面,数据缺乏立体维度。因此,三大运营商的数据跟用户的关联性更强”。
未来大数据发展该何去何从
虽然大数据的起源要归功于互联网及电子商务,但是大数据未来的应用前景很大一部分来自于传统产业。一是所有传统产业都在互联网化,二是传统产业仍然占据国家GDP大部分份额。
具体来讲,中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业,首先是线下零售业,其次是金融业。由于电商的冲击,国内很多零售巨头增长严重放缓,甚至遭遇负增长,线下零售已经到了不得不变革的危机关头。在线下客流下降的情况下,如何提供人流在线下零售店中的效率,如何从需求端传递到最后的供给端,就需要大数据分析。比如通过相关的智能设备采集零售店面,销售数据、人流数据、产品数据,再对这些数据进行挖掘后可以预测零售店面的销售量,从而为商家铺货时提供决策依据。这就改变了以往盲目铺货最后清仓打折销售的局面,降低制造企业库存的同时,也提高了销售效率。
金融业不销售实体产品,自诞生起就是基于数据的产业。由于金融牌照在我国具有稀缺性,金融业前几年享受了不少政策红利,内部变革动力不足。随着互联网金融的兴起,唱衰银行、保险等传统金融机构的声音不绝于耳。但是,从数据积累的角度我们也应该看到传统银行、保险等金融机构拥有大量沉淀数据,如果利用好这些数据,深挖数据价值来一次华丽的转身也不是不可能。
需要注意的是,科技的进步,可能会在外力上,让人变得慵懒,让大脑开始“自我放弃”。数据只是工具,人的因素依然很重要,当数据利用度到了某个度后,再深入挖掘下去,就需要靠人脑的智慧了。企业需要时刻意识到这点,并且不断保持好奇和创造力,才能在信息化时代占据一席之地。
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 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA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