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大数据思维的三板斧
2014-07-30
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大数据思维的三板斧

导读：大数据思维看起来高大上，实际上，概括起来就三条：第一认识大数据飞轮，第二理解数据资产评估，第三运用泛互联范式。


       
                                                                 图1：大数据思维

       上述讲的关于大数据思维的每一条都用一幅图来表达，每个图中的圆圈都有许多案例来佐证。其实，图1涵盖了大数据思维的全部思想。这幅图里外三层、上下结构，看起来比较复杂，所以后面拆成三幅图来讲。思维的过程是自上而下、自外而里的。图的上半部分讲得是大数据的商业功用，就是说有了大数据我们能干什么？怎么赚钱？有哪些好玩的商业模式？以前常说“羊毛出在羊身上”，搞懂这些模式你会发现原来可以“羊毛出在狗身上”。

       六种商业模式简述

       围绕数据资产，笔者曾考察不同行业的盈利方式和经营策略，归纳总结了六种商业模式。

       租售数据模式：简单来说，就是售卖或者出租广泛收集、精心过滤、时效性强的数据。这也是数据就是资产的最经典的诠释。按照销售对象的不同，又分为两种类型。第一是作为客户增值服务。譬如销售导航仪的公司，同时为客户提供即时交通信息服务。广联达公司为他的客户提供包年的建筑材料价格数据。仅此一项业务，年收入超过1亿元人民币。第二是把客户数据，有偿提供给第三方。典型的如证券交易所，把股票交易行情数据授权给一些做行情软件的公司。

       租售信息模式：一般聚焦某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用传播渠道，也可成一方霸主。信息指的是经过加工处理，承载一定行业特征数据集合。

       数字媒体模式：这个模式最性感，因为全球广告市场空间是5000亿美元。具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。这类公司的核心资源是获得实时、海量、有效的数据，立身之本是大数据分析技术，盈利来源多是精准营销和信息聚合服务。

       数据使能模式：这类业务令人着迷之处在于，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些公司的业务其实难以开展。譬如阿里金融为代表的小额信贷公司。通过在线分析小微企业的交易数据、财务数据，甚至可以计算出应提供多少贷款，多长时间可以收回等关键问题。把坏账风险降到最低。

       数据空间运营模式：从历史上，传统的IDC就是这种模式，互联网巨头都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲，从大数据角度来看，各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源。海外的Dropbox，国内微盘都是此类公司的代表。这类公司的发展空间在于可以成长为数据聚合平台，盈利模式将趋于多元化。

       大数据技术提供商：从数据量上来看，非结构化数据是结构化数据的5倍以上，任何一个种类的非结构化数据处理，都可以重现现有结构化数据的辉煌。语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可能出现大型的、高速成长的公司。

       明白大数据的功用后，大家自然而然地关心，数据这么值钱，理所当然应构成新型的资产。图1的中间部分描述了这块内容。＂数据成为资产＂这一原创论断成为大数据思维的中心理论。

       图2数据资产评估模型给出一个完整的思维框架来描述数据资产的价值。但是这方面的工作远远不够，无法定量的给出评估。我曾经说，学术界如果在数据资产的定量评估上取得进展，是可以获得诺贝尔奖的。因为这和公司的估值紧密相关。产业界在信用定量计算方面己经走在前列，并付诸商用，但是离一般意义上的数据资产估值还相去甚远。

       
                                                          图2：数据资产评估模型

       既然数据成为资产，资产间的交易也会提上日程。联盟特别任命两位副秘书长推进这个事情，从而传播开放、共享的理念。借此呼吁所有愿意开放数据资源的企业，却可以借助联盟的力量，来共同推进。

       数据成为资产是在了解大数据功用基础上的抽象认知。接下来看，图1的下半部分，泛互联范式。这个范式给出了不断的采集数据并且发挥数据价值的行动指南。许多公司的转型，都要从这幅图开始。见图3。终端＋平台＋应用＋大数据四位一体，构成大数据思维的行动指南。最近和一些公司聊，他们己经了解了数据的重要性，开始想些损招去“劫掠”客户的数据。这不免误入歧图。还是认真研究一下这个范式，从应用、终端上动动脑筋，真正的为用户提供靠谱的服务，才是上策。

       
                                                                图3：泛互联范式

       回顾图1，我们在讲大数据思维时，利用自上而下的次序，从大数据的功用入手，深入到理论内核，再到可供操作的范式。但真正上手实践，需要脚踏实地，自下而上的行动。cda数据分析师培训


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