京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
九种商业模式实现大数据变现(1)_数据分析师考试
在大数据成为趋势,成为国家战略的今天,如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言,大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码,谁就能够抢占市场,赢得发展。在探索大数据商业模式的同时,大数据正加速在各行各业的应用,大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助,甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。
大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点,对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年,国内大数据产业讨论较多、落地较少,商业模式处于初探期,行业处于两种极端:一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险;一种是怀疑大数据只是炒作,依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后,大数据产业告别了泡沫,进入更务实的发展阶段,从产业萌芽期进入了成长期。当前,如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。
B2B大数据交易所
国内外均有企业在推动大数据交易。目前,我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。
2014年2月20日,国内首个面向数据交易的产业组织——中关村大数据交易产业联盟成立,同日,中关村数海大数据交易平台启动,定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日,贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院,买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日,在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上,贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》,为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向,奠定了大数据金矿变现的产业基础。
咨询研究报告
国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据,由专业的研究员对数据加以分析、挖掘,找出各行业的定量特点进而得出定性结论,常见于“市场调研分析及发展咨询报告”,如“2015~2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015~2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等,这些咨询报告面向社会销售,其实就是O2O的大数据交易模式。
各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考,有利于市场优化供应链,避免产能过剩,维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究,这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。
云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案,SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。
业内曾有专家指出,大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程,通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件:它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体,用户只需要将数据导入该平台,就可以利用该平台提供的丰富算法和模型,进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理,能够区分私有和公有数据,可以保证私有数据只供持有者使用,同时支持多样数据源接入,适合分析各行各业的数据,易学好用、操作界面简易直观,普通用户稍做了解即可使用,同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。
大数据咨询分析服务
机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大,但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队,因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司,这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等,有了大数据作为依据,咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力,这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示,大数据能使贵州农业节省60%的投入,同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。
政府决策咨询智库
党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出,加强中国特色新型智库建设,建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。
近几年,一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立,中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心,没有了数据,智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下,智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。
研究认为,93%的行为是可以预测的,如果将事件数字化、公式化、模型化,其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循,事态的发展走向是极易被预测的。可见,大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07