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:十個大數據觀點,寫給創業者

7天彩票会员登录 www.dibyt.icu 來源:數據分析師 CPDA | 時間:2015-07-29 | 作者:admin

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1.关于大数据赚钱

大数据的价值是没有问题的,可是它的商业价值是依赖用户数的,假如只有2000万人用百度搜索,那么百度一定是亏损的,可是有超过10亿人用;

简单举例:100元发掘了10元价值,如果销售给8个人,亏20,销售给80个人赚700,利润极高

这就是说,数据驱动的生意价值密度比较低,依赖用户数构建生意体系,一旦做大将是暴力,因为价值的复制性成本趋近于零。

2.关于大数据商业模式

目前的大数据仍停留在概念系统建设的初级阶段,解决现有数据量增加、处理速度快速处理的问题,很少有大数据平台真正运用自身的大数据,完成真正的产品创新,而非渠道的拓展。

就技术收益而言,营销的:

商品推荐、广告推荐、阅读推荐、人才推荐、旅游推荐搜索悠优化都是有收益的;就安全而言:有合规、预警和智能巡检,是可以节省成本的、提高效率的。

就目前已经赚钱的搜索业务,安全业务,舆情,情报,营销业务都是成功的案例,还有很多,靠大家切入,记住提供应用,不要搞系统。那是大公司干的事情。

3.关于大数据的普世价值

发现大数据的价值,如同发现新文明!

数据是群众智慧,将协助个体进行科学决策!

和之前的数据科学相比现在的DT能够实时在线,预测未来趋势!

企业层面将更加科学的倒逼企业的人财物产供销体系等

开放数据、是人类历史上最伟大的进步!

对于数据的价值认知不应该停留在商业领域,各行各业都需要数据驱动,各个学科也需要,我们人类在通过数据不断量化这个宇宙。

4.大数据与营销

科学和艺术的有机结合

数据更快、更准,艺术更富有感染力!

科学提升在理性范围内、艺术则非理性!

大数据目前贡献最多的还是在营销!

艺术价值>数据机制

数据对于营销效果是N%的提高,艺术是几十,几百,成千上万的提升,在数据时代一个好的营销是将数据与艺术结合的结果。

5.大数据的最大价值:大数据+物体=智能

心中有数为智慧、物中有数可智能!

数据给人类提供了造物的素材,使人有了学习上帝造物的本领;

大数据渗透到了所有场景,让物体智能,行为智能,谁学习谁受益,请用大数据帮助XX进行变革造句(大数据辅助说话,治病,吃饭,旅游,吵架);

这是大数据的核心价值,在这个哪些硬件需要什么样的数据,如何去满足这种数据需求,如何节省资源,如何提高数据利用率,如何考虑硬件之间的数据交换和流动才是最重要的。终端决定后台,消费者决定市场!智能硬件是大数据的最终用武之地。

6.没有数据照样可以大数据

智慧高于知识,智慧是动态的,它可以随时产生(实时计算)的:你的心态,初心,勇敢,创新思维,工作环境,人际关系都是条件,我们从数据,信息,知识,到智慧产生都是大数据处理的结果,古人没有数据但是产生了智慧,所以大数据思维不应局限在数据层面。

7.关于大数据的最佳商业模式

免费数据,收费api,会不是大数据最佳的商业模式?

Salesforce超过一半的收入,Salesforce 23亿美元的年收入中超过的一半的收入是通过API产生的;50亿笔交易;

Google 每天通过API处理50亿笔交易;

Twitter每天通过API处理130亿笔交易;

亚马逊每天通过API处理1万亿笔交易;

大数据的最佳商业模式也许就是大数据交易。

8.大数据对企业的价值

助理业务生命周期管理:

各行各业都有大数据驱动的业务变革,任何一个行业

从社会化客户—原始的线索客户—–线索-机会—–订单-产品设计–服务—–口碑——社会化客户,整个商务的闭环都需要数据参与其中的。

助理数据生命周期管理:

从数据产生 —— 数据采集 —— 数据传输 —— 数据存储 —— 数据处理 —— 数据分析 —— 数据发布、 展示和应用 —— 产生新数据” 整个数据效能价值的闭环。 都需要数据参与其中。

9.当大数据智能PK自然

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后大数据时代也许是自然科学的,现在峰会必谈大数据,而大数据之后能,笔者以为会谈自然科学,自然创造万物,数据只是自然的产物之一;

10.大数据与易经

思考:推理VS演绎,用01计算机技术釆集了部分数据,应用了一些数学算法,选择了一种经验场景,推理出一种结论,釆集不全,算法不准,场景不对,推理有误。

研究了一,生二,二生了三,三生了万物,掌握易经的古代人能掐会算,预测,演绎有根。这就是祖先的易经文明 ,演绎可能预知所有情况;

易经说,一时二运三风水四积阴德五读书,这就是已经对于社会的大数据结论。易经就是大数据思维。

数据分三六九等,第一方数据,第二方数据,第三方数据。从目前来看,企业的第一方数据处理是目前最迫切的需求,以第一方数据分析为需求的需求是第二需求,提高安全控制的是第三需求。其次第二方数据的应用。融合企业自身业务的,加快业务协作的,整合利用业务合作方的数据的应用和技术是这一类需求。最后一类需求就是购买第三方数据拓展业务的需求,要么改善产品体验,要么进行客户拓展。这类需求促进大数据流动起来,是推动大数据流动性,产业链完善的主要动力。


(来源:网络整理)

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