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教妳如何運用大數據思維。

教妳如何運用大數據思維。在和壹些創業者交流的時候,經常會問幾個問題,“如果數據不多怎麽辦?”“大數據是大公司的業務。小公司怎麽辦?”“能告訴我哪些軟件或工具可以解決大數據的問題嗎?”壹般情況下,我會說,首先要有大數據思維!大家點頭稱是,這個詞聽起來很高大上,甚至給人壹種不自覺的沖勁!但是什麽是大數據思維呢?壹直沒時間整理提煉。

前陣子有個內部論壇讓大家說說幹貨。借此機會系統梳理壹下,總結為三個方面:第壹是理解大數據飛輪,第二是理解數據資產評估,第三是運用泛互聯範式。

圖1:大數據思維

幹貨肯定是濃縮過的,連案例都被榨成水了,所以這篇文章讀起來沒那麽有意思。但我可以向妳保證,掌握這三條為上市公司提供大數據戰略咨詢肯定沒問題。因為我用這三板斧搞定了十幾家上市公司。就連國內最大的咨詢公司董事長都認為離開PPT是有望的。

每篇文章都用壹張圖來表示,每張圖中的圓圈都有很多案例來支撐。如果妳對案例更感興趣,可以看看我的書《大數據時代的歷史機遇》。其實圖1涵蓋了大數據思維的所有思路。這張圖中的外三層上下結構看起來比較復雜,所以後面分成三張圖。思考的過程是從上到下,從外到內。圖的上半部分是關於大數據的商業功能,也就是說我們能用大數據做什麽?怎麽賺錢?有哪些有趣的商業模式?以前常說“羊毛出在羊身上”。如果妳理解了這些模式,妳會發現“羊毛出在狗身上”。書上詳細寫了六種,圖上只畫了五種。

補充:六種商業模式簡介

圍繞數據資產,作者調查了不同行業的盈利模式和商業策略,總結了六種商業模式(詳見《大數據時代的歷史機遇》壹書)。

租售數據模式:簡單來說,就是出售或出租廣泛收集的、經過仔細篩選的、時效性強的數據。這也是數據就是資產最經典的詮釋。根據銷售對象的不同,分為兩種。首先是作為客戶提供增值服務。例如,銷售導航儀的公司還為客戶提供即時交通信息服務。廣聯達公司為客戶提供全年建材價格數據。僅這項業務,年收入就超過6543.8億元。二是有償向第三方提供客戶數據。典型的如證券交易所,股票交易行情數據授權給壹些做行情軟件的公司。

租售信息模式:壹般專註於某個行業,廣泛收集相關數據,深度整合提取信息,擁有龐大的數據中心和專用的溝通渠道,也能成為主導者。信息是指壹組經過處理並帶有某些行業特征的數據。

數字媒體模式:這種模式是最性感的,因為全球廣告市場空間是5000億美元。它有培育千億公司的土壤和成長空間。這類公司的核心資源是獲取實時、海量、有效的數據,這是基於大數據分析技術,利潤來源大多是精準營銷和信息聚合服務。

數據使能模式:這類業務的迷人之處在於,如果沒有大量的數據和有效的數據分析技術,這些公司的業務其實很難開展。比如以阿裏金融為代表的小額貸款公司。通過在線分析小微企業的交易數據和財務數據,我們甚至可以計算出應該提供多少貸款,需要多長時間才能收回。將壞賬風險降至最低。

數據空間運營模式:歷史上傳統IDC都是這種模式,互聯網巨頭都在提供這種服務。不過最近網盤勢頭強勁。從大數據的角度來看,各家都嗅到了大數據商機,開始搶占個人和企業的數據資源。海外的Dropbox和國內的微盤就是這類公司的代表。這類公司的發展空間在於可以成長為數據聚合平臺,盈利模式會趨於多元化。

大數據技術提供商:從數據量來看,非結構化數據是結構化數據的5倍以上。任何壹種非結構化數據處理都可以重現現有結構化數據的輝煌。在語音數據處理、視頻數據處理、語義識別和圖像數據處理領域可能會出現大型的快速增長的公司。

了解了大數據的作用之後,大家自然會關心數據是如此的有價值,自然應該構成壹種新型的資產。圖1的中間部分描述了這段內容。最初的“數據成為資產”的論斷,已經成為大數據思維的中心理論。圖2數據資產評估模型給出了描述數據資產價值的完整思維框架。如果讀者感興趣,就邁出壹步去讀這本書。然而,這方面的工作還遠遠不足以給出壹個定量的評價。在《諾貝爾獎級別的學術問題》(本文回復b10)壹文中,我曾經說過,如果學術界在數據資產的量化評估方面取得進展,就可以獲得諾貝爾獎。因為它和公司的估值息息相關。業界已經率先對信用進行了量化計算並投入商業使用,但距離數據資產的普遍估值還有很大差距。

圖2:數據資產評估模型

既然數據已經成為壹種資產,資產之間的交易也將提上日程。聯盟專門任命了兩位副秘書長來推動這件事,從而傳播了開放和享受的理念。在此呼籲所有願意開放數據資源的企業,但可以借助聯盟的力量共同推進。

數據成為資產是在理解大數據功能的基礎上的抽象認知。接下來看圖1的下半部分,泛互聯範式。這種範式為持續收集數據並發揮其價值提供了行動指南。很多公司的轉型都要從這張圖開始。參見圖3。終端+平臺+應用+大數據四位壹體,構成了大數據思維的行動指南。最近和壹些公司聊了聊。他們已經明白了數據的重要性,開始想辦法“搶”客戶的數據。這不可避免地導致了壹種誤解。認真研究這個範式,從應用和終端開動腦筋,真正為用戶提供可靠的服務,才是上策。

圖3:泛互聯範例

回頭看圖1,我們在講大數據思維的時候,采用自上而下的順序,從大數據的功能入手,深入到理論核心,再到運營範式。但是要真正開始,我們需要腳踏實地,自下而上的行動。回到德魯克的經典問題,誰是妳的客戶?

大數據產業聯盟願意為所有有誌於大數據戰略咨詢的咨詢師服務,掌握這壹方法論,幫助企業的咨詢師。聯盟會把妳的名字列在官網上,推薦給會員公司。

所以,這壹次,我們來做點功課:妳可以用上面的大數據思維分析框架來分析妳公司感興趣的公司,看看大數據對公司有什麽作用,公司可以運作的泛互聯範式是什麽。

在這裏,也拋出幾個小例子:

1)樂視的野心

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