大数据跟谁有关?
和想在大数据时代掘金的人有关,和在金矿附近“卖水”的人有关!
“只听楼梯响,不见人下来。”用这句话来描述很多尚处于萌芽状态的商业机会,真是太合适不过了。
“大数据商机”也正是如此。这个最早由麦肯锡提出,最后由《大数据时代》一书体系化的概念与思潮,近年来一次又一次吸引着人们的眼球,拍打着人们思想的堤岸。相信吧?不知从何下手;不相信吧?又怕落伍于时代!
大数据对企业的意义是什么?
笔者隐约明白了:“大数据时代”,企业赚钱的新办法就是对大量的数据进行分析,找出一些要素和商业机会的关联!国内的保险公司、礼品公司对此早已驾轻就 熟。问题是,如果“大数据”的应用更复杂,比如说一家通信运营商,怎样才能依靠“智慧的分析”,预测到90天内可能发生的客户流失并采取行动?这就远不是 这家公司自身能做的到了。这时候,它就需要专业的服务。服务商是谁呢?
确实,上述通信运营商问题的解决,靠的就是大数据的服务。在广告里,IBM说帮助这家公司在一年内将客户流失率降低了35%!这让笔者和所有人都可以眼前一亮,感到不光“听到楼梯响”,还看到“人下来了”。
怎么用好大数据?
拿互联网的做大,拿来主义,企业要用好大数据,当前最直接便利的是开源社区拿来产品,因为10年前所有的软件巨头无法解决好当前规模数据量的问题(当然,在开源产品外包装一层,说直接产品的产品除外)
但上述并不完全正确,因为软件只是工具,用好大数据,还需要人的参与,因为只有人才知道业务是怎么回事,怎么用博弈论从企业运营中获利。而软件应该做的, 是提供非常便利的功能,让客户自己就可以管理大数据、无需开发即可分析大数据,让数据以多种合适的方式展现给使用者和决策者。
用好大数据,光软件还不够,还需要“传教士”,有角色在整个行业传递成功的经验,让行业成长,让行业从数据中挖出金矿。
国际巨头在做什么?
最近国外好多做大数据的公司,基本在提供软件产品,因为他们知道,所有的软件无法解决真正“软”的问题,行业的知识应该有专业的人来积累,而大家要做的,就是把工具做得出色。
大数据跟谁有关?
和想在大数据时代掘金的人有关,和在金矿附近“卖水”的人有关!
“只听楼梯响,不见人下来。”用这句话来描述很多尚处于萌芽状态的商业机会,真是太合适不过了。
“大数据商机”也正是如此。这个最早由麦肯锡提出,最后由《大数据时代》一书体系化的概念与思潮,近年来一次又一次吸引着人们的眼球,拍打着人们思想的堤岸。相信吧?不知从何下手;不相信吧?又怕落伍于时代!
大数据对企业的意义是什么?
笔者隐约明白了:“大数据时代”,企业赚钱的新办法就是对大量的数据进行分析,找出一些要素和商业机会的关联!国内的保险公司、礼品公司对此早已驾轻就 熟。问题是,如果“大数据”的应用更复杂,比如说一家通信运营商,怎样才能依靠“智慧的分析”,预测到90天内可能发生的客户流失并采取行动?这就远不是 这家公司自身能做的到了。这时候,它就需要专业的服务。服务商是谁呢?
确实,上述通信运营商问题的解决,靠的就是大数据的服务。在广告里,IBM说帮助这家公司在一年内将客户流失率降低了35%!这让笔者和所有人都可以眼前一亮,感到不光“听到楼梯响”,还看到“人下来了”。
怎么用好大数据?
拿互联网的做大,拿来主义,企业要用好大数据,当前最直接便利的是开源社区拿来产品,因为10年前所有的软件巨头无法解决好当前规模数据量的问题(当然,在开源产品外包装一层,说直接产品的产品除外)
但上述并不完全正确,因为软件只是工具,用好大数据,还需要人的参与,因为只有人才知道业务是怎么回事,怎么用博弈论从企业运营中获利。而软件应该做的, 是提供非常便利的功能,让客户自己就可以管理大数据、无需开发即可分析大数据,让数据以多种合适的方式展现给使用者和决策者。
用好大数据,光软件还不够,还需要“传教士”,有角色在整个行业传递成功的经验,让行业成长,让行业从数据中挖出金矿。
国际巨头在做什么?
最近国外好多做大数据的公司,基本在提供软件产品,因为他们知道,所有的软件无法解决真正“软”的问题,行业的知识应该有专业的人来积累,而大家要做的,就是把工具做得出色。
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