京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据带来商业模式的成熟发展革命
大数据带给人们巨大的理念上的改变,同样它也会带来商业模式的成熟发展甚至革命。电子科技大学,互联网科学中心主任 《大数据时代》中文译者周涛博士针对大数据在商业上应用的1.0、2.0和3.0版本,做了细致的分析。
大数据1.0
大数据1.0很好理解,一个企业自身的业务需求产生大量数据,利用这些数据,通过深入分析,可以优化相关的业务。在这个时候,数据起到了指导决策的作用,举几个例子,比如说沃尔玛,它有大量的会员卡和零售数据,所以通过这些数据可以制定更好的优惠卷和个性化商品推荐服务。
也通过这些数据它能够更好地管理产业链、仓储和物流。我们在北京做过一家,是专门做电子商务服务的,拥有2亿多用户的数据和8千万单品的数据,就是怎么样做商品的个性化推荐。利用这些个性化推荐,不仅可以直接做自动化展示,还能够帮助电商更好地编排在网上店铺的摆放等等。
豆瓣是全球做社会化推荐最好的一家企业,利用评论数据,也利用点击浏览数据能够做到听其言观其行,利用这些数据可以做到几乎最好已知的社会化推荐,这样的例子还有很多。
还有一家企业,可以把电子化定义拿来做智能的诊断,亚马逊是做个性化推荐的鼻祖,它可以知道几乎你手机上安装的所有应用,事实上它能知道你的消费水平,有没有小孩,有没有车,有没有得什么慢性病,有没有金融支付终端等等,它还知道你在哪个地方,如果是这样一些企业打这样的个性化广告效果会很好。
大数据的2.0
大数据的2.0和1.0的理念有所不同,这里强调数据的外延。数据除了从自身的业务产生并解决自身问题以外,我们最终是数据本身有能力解决其他的问题,同样我们也需要有能力去把其他很多其他的数据放在一起解决自身的问题,这就是所谓的数据外部性问题。这里要求企业搜集与目标业务直接或间接关联的大量异质数据。
建立复杂的分析和预测模型,产生针对目标业务的输出。这时候数据本身就是决策。为什么这样说?虽然在这种复杂的模型中,我们已经很难看到真正的因果关系,我们并不知道是为什么由A到B,由B到C,但是我们只知道选择A比选择B好,所以数据本身不仅仅是指导决策,而就是决策。
举几个例子,比如说Zestfinance是一家很奇怪的信贷公司,可以快速发放小额贷款,所利用的不是平常讲的背景调查等等,而是它分析社交网络以及在其他购物等等频道留下来的你的活动记录,所以他说所有的数据实际对我们来说都是新闻数据,用这种办法来预测还贷能力,计算信用度,最典型的是把其他和你本行业看起来没有直接关联的数据用起来做本行业的事情。
大数据3.0
希望大数据3.0能进入真正的大数据时代。在这里我们对数据的质量价值,数据好不好,有多大价值,如果交换要如何付费。如果别人拷走了你的数据怎么算?还有数据的权益。还有我们特别关心的数据隐私安全等等,我们要有充分的认识。要又可以量化或者可以保障的措施。
在这个时候,类似于电信运营商有一种叫做数据运营商会出现,会有很多数据,在上面会有小的科研团队或者创新型企业,也有数据提供商和数据加工商,他们会产生不管是下载还是API接口还是其他的产品,会成为一种单独的产品在上面出售,有自己的分成模式。这个时候会出现一种新的数据客,他们在数据市场中玩粗加工的数据或者是粗加工的数据产品,再产生新的数据产品,以ATI的形式投放到数据市场。
就像手机市场中,经常有两三个人很聪明的人开发一个很有趣的应用,就有很多的使用。那时候可能有一个很聪明的人,开发和有趣的数据产品,可能很多企业政府科研团队都会使用他们的数据产品。
当然,最重要的是,所有的学术团体、企业和政府,都能够使用到大数据,这就是为什么讲今天叫大数据时代,因为如果只有两三个人,或者七八家企业能够用到大数据这不能叫一个时代,就像十个人上网不能叫互联网时代。
所以将来当我们有了大数据之后,我们希望的是未来某一天通过更好的索引,更好的体系结构的支撑,使得普通的科研团队、普通的创业者都能够有办法获取你所想获取的数据里面的一些逻辑片断,我们未来操纵大数据应该是四两拨千斤举重若轻,尽管我看到的是一个很大的数据,但是操作起来就像单机版里面的一个小文件一样,这是我们未来的希望。
总结
大数据从1.0到2.0到3.0,我们提过一个概念,商业模式从2B到2C到2D、2Data,实际上是有两条线在驱动它,一条线我们希望它越来越粗犷、开放,数据一定要开放出来,以共享的心态。一条线我们希望它越来越精深,就是深入地分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 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 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 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 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 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 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28