不止于大而在于“准” 大数据告别“数据洪流”
随着大数据概念深入人心,越来越多的企业开始认可数据存在价值。挖掘自身数据价值、获取外部数据是企业两大需求。企业通过社会、天气、政府数据来预测供应链中断。大量的用户数据被各个网站收集利用,一些公司甚至开始利用大量的文本交流数据建立算法,从而与客户进行对话。
但现实的情况是,我们对大数据重要性的痴迷,往往会产生误导。是的,在一些情况下,从数据中能获取有价值的东西,但对于创新者来说,数据量和规模不是关键的因素,找到正确的数据才是关键。
有时候正确的数据规模也很大,也有的时候正确的数据规模很小。对于创新者,关键在于哪些关键的数据对企业最有帮助,要找到正确的数据,那么,如何才能实现这一目标呢?
一是寻找浪费源。“哪里有浪费,哪里就有机会”。无论你是工业生产、零售还是法务调查公司,搞清楚哪些因素会浪费你的资源,都能够帮你找到正确的数据。
二是如何减少浪费。在确定哪些因素会造成资源浪费之后,下一步就是要减少浪费。人类擅长于做某些类型的决定,比如在品牌营销方面,这部分应该交给人类解决。
事实上,只要理解了传统系统当中的浪费,并且知道了浪费造成的后果,最后一步就是去问一个简单的问题。如果你可以有任何数据来帮助你做出完美的决定,它会是什么?
目前数据在各行业的应用还处于探索阶段,随着行业发展,数据在各行业应用成熟,数据能带来多大价值会逐渐达成共识,数据将逐渐成为标准化商品,交易过程中的信息不对称将大大降低。
传统企业的数据应用程度与该行业的信息化程度有关,像金融、电信等行业信息化程度较高,其数据源价值很大。像医疗、制造业等行业的企业内部数据库尚未实现互联,大数据尚处于起步阶段。这点可以从大数据公司重点涉足的行业看出,多数大数据公司选择将银行、运营商作为切入点,医疗、工业大数据公司相对较少,而且体量较小。
互联网数据乍一看是开放程度最高,应用范围最广的数据源,但实际上互联网数据中最具价值的部分都被BAT等互联网巨头所拥有,目前几乎不对外开放。通过爬虫等方式获取的数据价值非常有限。不过随着移动互联网兴起,移动设备承载的用户行为数据价值被挖掘出来。
大部分公司花了太多的时间提倡大数据,但是却几乎没有花时间去想清楚哪些数据才是正确的有价值的数据。目前来看,最有价值的数据源是政府、运营商和BAT,BAT的数据完全不开放,政府的数据同样开放程度有限,而运营商的数据开放程度最高,有十几家大数据公司与运营商合作,可以接触到运营商的数据。
随着技术发展,数据加工会更趋于标准化加工流程,同业比拼的不仅仅是技术实力,对接的数据源数目和质量更为重要。目前这一领域还属于早期圈地阶段,很多行业的数据还未被有效存储、采集,未来随着各行业信息化成熟,高质量数据源是最核心竞争力。这个领域会逐步淘汰小公司,最终剩下几个大公司,新公司进入门槛越来越高
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