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大數據資產是基礎,技術是手段,應用是終極目標

2019-04-10 15:56 來源:方是咨詢
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  據麥肯錫調查顯示,數據挖掘的商業價值巨大,在歐洲公共管理部門,每年能提高 0.5%的生產力,創造 2500 億歐元的價值;在美國零售業,每年能提高 0.5%-1.0%的生產力和 60%的凈利潤。

  價值一:

  大數據滿足需求,市場空間巨大

  大數據可以幫助研發過去所無法提供的產品,滿足用戶需求。這種模式在傳統產業中比較常見,過去,一些行業的用戶需求雖然存在,但是由于缺乏有效的技術手段,導致市場參與者無法提供合適的產品迎合市場需求。

  大數據技術興起后,將帶動一系列創新產品推出市場,這在各行各業都能找到案例,考慮到傳統產業的廣度,這將是一個正在挖掘的巨大市場。

  價值二:

  大數據創造需求,拓寬市場邊界

  大數據創新產品拓寬市場邊界,以供給創造需求。大數據創造價值功能,除了提供產品滿足市場已經存在的需求外,基于大數據的新產品還將創造新供給,帶動新需求,打破原有的市場邊界,想象空間巨大:

  一方面大數據能夠前所未有的精準洞悉現在,深入挖掘現有商業價值;

  另一方面大數據能夠空前準確的預測未來,從而能獲得前瞻性的商業價值。

  兩大價值之外,大數據在許多方面的潛在功用也不容小覷,然而大數據商業化之路才剛剛開啟,它不是一條平坦的大道,前方布滿荊棘和泥濘,需要每一個開拓者堅信付出。

  從大數據的價值鏈來分析,目前存在三種模式:

  手握大數據,但是沒有利用好;比較典型的是金融機構,電信行業,政府機構等。

  沒有數據,但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。

  既有數據,又有大數據思維;比較典型的是Google,Amazon,Mastercard等。

  另外,用戶隱私一直是大數據應用難以繞開的一個問題,如被央視曝光過的分眾無線、羅維鄧白氏以及網易郵箱等都曾涉及侵犯用戶隱私。

  現在,我們還沒有專門的法律法規來界定用戶隱私,處理相關問題時多采用其他相關法規條例來解釋。但相信隨著民眾隱私意識的日益增強,合法合規地獲取數據、分析數據和應用數據,必然會是進行大數據分析時必須遵循的原則。

  你或許并不敏感,當你在不同的網站上注冊了個人信息后,可能這些信息已經被擴散出去了;當你莫名其妙的接到各種郵件,電話,短信的滋擾時,你不會想到自己的電話號碼,郵箱,生日,購買記錄,收入水平,家庭住址,親朋好友等私人信息早就被各種商業機構非法存儲或出售給其它任何有需要的企業或個人了。

  更可怕的是,這些信息你永遠無法刪除,它們永遠存在于互聯網的某些你不知道的角落。除非你更換掉自己的所有信息,前提是你能承受重置信息的代價。

  看看我們身邊,當社交軟件、即時通訊工具以及其他應用肆意地吞噬著數億用戶的各種信息時,你就不要指望你還有隱私權了,就算你在某個地方刪除了,但也許這些信息已經被其他人轉載或保存了,更有可能已經被搜索引擎存為快照,隨時提供給任意用戶搜索。

  因此在大數據的背景下,很多人都在積極的抵制無底線的數字化,這種大數據和個體之間的博弈還會一直繼續下去……

  大數據與云計算

  大數據常和云計算聯系到一起,因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。可以說,云計算充當了工業革命時期的發動機的角色,而大數據則是電能。

  云計算思想的起源是麥肯錫在上世紀60年代提出的:把計算能力作為一種像水和電一樣的公用事業提供給用戶。

  那么大數據到底需要哪些云計算技術呢?

  這里暫且列舉一些,比如虛擬化技術,分布式處理技術,海量數據的存儲和管理技術,NoSQL、實時流數據處理、智能分析技術(類似模式識別以及自然語言理解)等。

  云計算和大數據之間的關系可以用下面的一張圖來說明,兩者之間結合后會產生如下效應:可以提供更多基于海量業務數據的創新型服務;通過云計算技術的不斷發展降低大數據業務的創新成本。

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  大數據資產是基礎,技術是手段,應用是終極目標。

  在大數據時代,數據資產已經成為核心能源,數據被定義為“未來的新石油”, 因此,誰擁有更多的數據,誰就可能成為大數據時代的王者。這樣同樣存在對應價值模式的三大分類:

  一是既有數據、又有大數據思維的互聯網平臺,他們是大數據應用的先行者;

  二是傳統軟件公司轉型互聯網,通過 SaaS 模式為用戶提供服務,他們既有數據, 也擁有一定的大數據思維的模式;

  三是擁有數據,缺乏大數據思維或分析能力的機構,這類機構手里掌握著大量的數據,但無法自我消化利用,例如金融機構、運營商、政府部門等。

  值得一提的是,大數據技術落地的一大先決條件是實現技術與業務的融合。這背后需要深厚的業務理解,對于既有數據、又有大數據思維的互聯網平臺來說,技術和業務本身是相互驅動、共同發展的,對于擁有數據,缺乏大數據思維的機構而言,在行業深耕多年的基礎設施服務商,或是最好的選擇。

  因此,產品基礎服務商乃至各個細分行業的應用軟件提供商,都有望成為擁有大量數據的傳統機構的重要合作伙伴,通過資源互換、能力互補、業務協同,共同為大數據價值的變現事業添磚加瓦。

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責任編輯:bozhihua
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