大数据怎么赚钱
6月初,菜鸟与顺丰互相指责对方关闭数据接口,这场关于数据的大战引发了各界关注。快递行业的巨头为何如此重视对数据的争夺?大数据市场有多大?大数据怎么赚钱?针对这些问题,经济日报·中国经济网记者采访了业内专家和企业。
大数据市场有多大
“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想,这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
“单独讨论大数据意义不大,它是依附于具体业务,和各个行业密切相关的。”李广乾认为,大数据产业规模和两大因素相关:一是经济发展水平,需要大数据的业务越多,市场体量就越大;二是信息化发展水平,能够产生数据的终端越多,数据就会越聚越多,而数据的生产是没有上限的。
目前,大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看,Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示,大数据作为新兴领域,已经进入应用发展阶段,基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势,技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟,应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大,并成为新的增长动力。
从总体规模看,2016年,全球大数据市场规模实现16.5%的增长,预计将连续3年保持增速在15%左右。同时,大数据成为全球IT支出新的增长点,2016年,有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用,另有30%计划在未来12个月内应用大数据。
“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测,包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节,2016年达到3100亿元,将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元,将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元,将在2020年超过20万亿元。
“从大数据核心产业结构看,基于大数据的服务是大数据核心产业的主体,其规模约占大数据核心产业规模的90%,未来,服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。
做数据“搬运工”
目前国内大数据公司分为两类:一类是已有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业,涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司,依靠大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。
不同的大数据公司,盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发,那么海量数据就是地产开发时的土地资源,数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开,一是通过直接“搬运”数据赚钱,二是通过数据加工分析盈利。
“我们就像一个自来水厂一样,用户要你提供干净的自来水,对方可能是酒厂、饭店、饮料厂,他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司,公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。
在开发APP应用过程中,左磊发现客户对于数据的需求非常大,但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务,就是整合市面上有价值的数据源,从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价,到在线试题、电影、股票,做成标准化的API(应用程序编程接口),开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用,为他们免除数据收集、维护等环节。简言之,聚合数据是一家数据源公司,充当的是数据“搬运工”的角色。
在变现模式上,针对一些本身成本不高的服务,聚合数据会对用户实行免费,而对一些成本相对高的服务,会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年,聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。
聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是,国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所,自2015年4月正式挂牌运营以来,仅用两年多时间,就实现了可交易数据总量超过150PB,内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域,并于今年上半年实现正现金流,预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。
数据的“消化”和“利用”
如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”,那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”,相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式,而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。
数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说,数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能,收费方式采取按需购买,部分功能服务免费,部分功能服务收费。
阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示,阿里云“数加”平台,承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据,可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务,用户不用自建计算平台。此外,基于“数加”平台,阿里云还提供数十款应用工具,覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。
计算引擎之上,“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件,包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面,通过移动数据分析产品,开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品,3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面,“数加”平台发布的机器学习工具,可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。
大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙,可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单,每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍,5.5亿用户的“画像”汇总于此,包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分,经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作,商户可以根据用户消费偏好,定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。
在输出解决方案上,大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益,节约成本,优化原有行业,衍生出新的商业模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31