创数纪CEO刘彤揭大数据现状
刘彤认为“大数据产业已经过了造概念阶段了”。仟跃数据合作伙伴、北京创数纪信息技术有限责任公司成立于2016年11月,以运营商数据为主数据源,结合独家网络爬取自学数据、社会公开数据、行业合作数据等,建立了互联网用户画像标签体系,为企业提供大数据商业价值挖掘服务。
从整体行业发展阶段来看,大数据产业体现出两种现象:
第一种现象:
很多大数据公司以编织“大数据”概念为主,目的是圈到投资人的钱,让资本为概念买单,也让客户为概念买单,从而再继续提升公司估值,周而复始。这种做法带来的后果是,当客户和投资人揭开其大数据概念的外衣看到名不符实的本质后,就一去不回,导致一大批大数据公司由盛转衰,行业差点进入“悲鸣期”。不过,“这一波公司现在看已经是过去式了”。
第二种现象:
被第一波大数据公司“忽悠”后,行业客户和投资人心态都发生了变化,开始看重项目本身的商业价值和实际应用效果,投资和服务采购变得更加理性。在当前这种市场大环境下,大数据公司也开始注重数据在行业应用场景中的实际价值。
刘彤认为:当前在大数据领域创业遇到最大的困境是,需要重新引导客户和投资人,修正因概念型大数据公司造成的判断扭曲,走出大数据概念化的误区。即便行业仍然鱼龙混杂,但对于投资人和客户来说,只要摸清了套路,就可以判断一家大数据公司是否靠谱。
辨别一家大数据公司的“真伪”,可以试问以下四个问题:
1、数据源的获取方式
如果公司连获取数据的渠道都没有,“大数据”还是只处于概念阶段,服务更是无从谈起;
2、数据中包含哪些信息
数据的意义在于其包含的信息价值,如果都是无价值数据,这种所谓的大数据就无法有效使用;
3、数据获取渠道是否合法
如果公司是从黑市购买数据,或从其他非法渠道获取,这会为客户带来合作风险;
4、是否具备可持续提供数据服务的能力
大数据公司提供的应用场景并不是一锤子买卖,要想跟客户保持长期合作,就要具备持续提供数据服务的能力。
而对于创数纪来说,数据源主要是运营商数据,这些数据包含:用户标识、上网IP地址、上网应用类型、行为发生时间、行为产生流量、上网域名和url地址、操作系统等各种纬度的数据,可以提炼的数据价值非常丰富。对于外界很关心的数据安全问题,创数纪在获得运营商数据分析权时,非常严格的管理了数据挖掘处理过程,保证了数据信息获取的合法性,并且,运营商是持续供应数据,给创数纪提供了可持续提供数据场景服务的必要条件。最大的行业困难还是数据孤岛问题,用户在淘宝、京东、微博、微信等众多平台留下的数据都不一样,企业如果只通过特定业务渠道收集数据,是无法进行完整用户行为收集的,这样也就无法精确的进行用户画像和行为标签化。“但用户不管在网上使用任何业务,都需要通过承载互联网的三大运营商连接。对于运营商来说,只要用户使用网络时接入的是它的网络,就可以记录用户在网上的所有行为数据。这种数据对于任何自身用户有互联网行为体现的企业来说,都适合用来搭建用户画像模型。所以,我们选择与运营商合作,用他们的数据作为主数据源。
创数纪具有丰富的知识库,能够对95%的互联网行为进行识别,覆盖26大行业、15大垂直维度,形成总量超过30万的上网行为标签库。通过这些知识库,能够将原始的上网行为记录翻译成逐个用户的特征标签。大到一个行业、一类人群、一个特定省份,小到用户在各个应用上的行为表现都能够进行标记。并生成逐日的用户标签化统计数据。“标签化数据其实相当于用户行为脱敏后的数据,是可以保证数据输出的合规合法”。
有了运营商数据,如何为客户提供场景服务呢?
创数纪CEO刘彤表示,利用大数据为企业提供的服务可分为两个阶段:第一阶段是获客,通过分析用户数据,帮助企业锁定目标受众人群,通过分析目标受众的群体性行为、喜好等特征,指导企业制定获取新客户的方法;第二阶段是留客,通过大数据分析技术,可详尽洞察自有用户互联网行为特性,帮助企业提升自有用户体验,提高用户活跃度,提升用户的消费活性。
对于创数纪来说,就是利用大数据技术,为企业客户提供行业解决方案以及分析报告等服务,帮助企业塑造品牌形象、提高用户黏性、提升企业收益、降低运营成本。“我们要做的就是,利用大数据技术,帮助客户把原本看起来杂乱无章的事情变得条理化、可以控制。企业可以通过数据来做决策,而不是靠拍脑袋决定”。
大数据底层技术并不能成为大数据公司的竞争壁垒,因为客户通常并不在乎大数据公司能提供哪些技术,在乎的是提供了哪些高价值的应用服务。而就大数据技术这点从全球范围来看,只有为数不多的几家顶级高科技企业才真正有能力研发大数据底层技术,其他大多数公司都是其技术的使用者。对于竞争,刘彤认为,从创数纪自身来说数据源当然不是问题,对应用场景及客户需求的理解能力也不是问题。刘彤坦言:“这非常依赖于团队丰富的行业经验和认知水平,有团队经验、有数据条件、有工作思路和方法,这三条是我们的竞争优势”。竞争对手唯一有可能的优势就是在技术方面,比如在开源社区做了多少有效贡献,或是如何在标准组件做二次开发形成特有的应用模块。如果这些都没有,只是使用了标准Hadoop技术,就无法将底层技术作为核心竞争力,而这些能力,创数纪也都具备。
如今的大数据企业正处在从概念向应用转型的阶段,如何利用大数据帮助客户提升业绩已变得异常关键。最后,刘彤再次强调:“我们希望改变以前大数据企业的固有模式,不要再让投资方和客户受到伤害。我们要做的是先帮客户做更大的蛋糕,然后让大家一起来分,而不是我们上来就先分客户已有的蛋糕”。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20