互联网+时代的终极掘金利器,如何用大数据实现商业价值

来源:OBLL009    发布时间:2019-08-07 21:02:14

贾西贝博士是英国爱丁堡大学博士后,组建了广东省第三批创新科研团队与深圳第二批孔雀计划团队。2011回国创办华傲数据,主要从事大数据和数据质量研究、众包数据采集模式和大数据的信用分析。


贾博士主要从一个行业宏观、专业技术的角度,从五个方面系统讲述了大数据的定义和商业应用价值:


一、什么是大数据


大数据源于1970年efcom的一篇论文提到数据库,80年代叫超大数据,90年代叫海量数据集,后来又提出BIG Data,提的范围越来越小,但实际数据的量级却是越来越大。


大数据有一个3V特征:

  • 大量化(volume),这是传统数据库、传统技术处理不了的量

  • 快速化(velocity),更快的传播速度,微博微信一条消息10分钟就可传向全球

  • 多样化(variety),数据来源多样化且复杂,需要分析是否有价值


它们之前是or 而不是and的关系,通俗理解就是,不一定量大的信息才叫大数据,价值高、速度快也可以归纳为大数据。


二、大数据变革的本质:数据成为金矿(数据资产化)


如果把大数据对应到海量的数据,那它就是非常含糊的概念,相当于变成信息的同义词,显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。大数据在今天这么流行,不在于它的数据量很大,而在于它有价值,就像是挖金矿。


每个企业都可以应用大数据,但需要思考:有没有数据意识?有没有积累数据资源?有没有人才和技术去做这件事?如何在大量快速变化、多样化、低价值密度的数据中掘金?


三、数据比软件更重要


今天在有数据意识的企业里,软件硬件是润滑剂,数据是发动机,真正沉淀下来的是数据资产,在未来能发挥价值的也是数据。比如阿里旗下的蚂蚁金服,用数据来驱动业务,从数据化运营到运营数据,建立以数据为核心的信用体系,通过对海量的用户行业和关系网络数据进行预测性分析和建模,通过大数据风控体系实现交易和帐户风险的实时监控和预先识别。所以说,“数据为软件服务”已转变为“软件为数据服务”。


四、大数据管理技术从互联网行业向传统行业转移


大数据不只是互联网公司的专利,更是传统行业转型升级的福音,海量的数据积累,为传统行业提供行业趋势洞察、行业舆情监控、目标用户分析、客群精准触达、科学营销决策、风险危机防控等核心价值,大数据价值的充分挖掘,将形成新的商业能源,渗透到各行各业,助推发展,打开更大的市场格局。


五、大数据的五大定律和商业应用价值


1、反摩尔定律:指数级增长可扩展性,产生成本大概每两年下降一半


IT产业的发展, 是一个数据爆炸的时代,数据增长非常快,数据的生成也很容易,比如2014年除夕夜一分钟就发出1000万条微信,这就说明大数据海量,需要更好的处理技术,也有更多的价值待挖掘。


举个例子:“亚马逊的难处”,数据的增长特别快、特别多,业务增长也特别快。按今天的数据量做规划的时候,如果考虑5年,可能有四分之三的数据处理能力就闲置了,如果考虑两年,后面数据增加又需要重新规划处理能力,成本受不了,所以只能多考虑,也造成了资源浪费。


2、开放定律:扎克伯格定律


目前Facebook每天公开分享40亿条信息,2011年是2009年的两倍,2012年是2011年的两倍,并管它叫数据分享量的定律,记者把它称之为扎克伯格定律,数据的能量在开放中层层放大:产生数据的生产者、拥有者和分享者想象不到的作用。


举个例子:政府建立的数据开放门户,数据经过数据集成、数据清洗、数据融合、数据建模、数据脱敏、审核等流程,成为向公众展示开放和使用的公众门户。


3、闭环定律:价值密度规律


有人把闭环定律奉为圣经,认为自由闭环才能产生价值,其实不然,其他数据也有价值。 实际上数据价值高与低与数据间的联系有关。


举个例子:有10万人的数据是单一的、分散的,但有另外10万个相互联系的数据,哪个数据价值高一些呢?显然是后者。所以归根到底,就是一个价值密度的规律。


跳出框架思维,从跨界打劫、颠覆的商业模式,理解大数据思维的闭环定律:阿里小微贷用数据思维放贷款、菜鸟物流用平台化思维做物流、余额宝用互联网思维卖理财产品阿里巴巴这条鲶鱼,激活了死气沉沉的金融业鱼群,做电商的打劫了做金融的和做物流的,这就是闭环数据的价值。


4、跨界定律:滚雪球定律


跨界打劫的利器,是跨界融合的大数据产生作用,数据跨界融合的价值在远远大于数据价值的总和,即发挥了滚雪球的动力。


企业在数据的应用上,不应该再是分割地看待,而应该是注意使用跨界数据,融合看待,特别要早做,否则就容易被别人吞并。一个城市的重要资源和资产在于,跨界融合的大数据无处不在。


5、资源定律:养鱼池定律


数据已成为一种不可再生资源,非由天赐,只因技术而积累。如果我们今天拿阿里十年前的购物记录,若当时没储存,就再也找不到当初的第一批用户,在这个世界及各个公司里,都有惊人的数据浪费。所以数据需要“采集-存储-清洗-分组-标签-画像-挖掘分析-有效应用”。


举个例子:

  • 云衣定制通过远程采集人的身材数据降低量体成本

  • 菜市场用智能秤采集交易数据、人流量数据了解市场情况

  • 免费WIFI收集用户浏览数据、小区智能锁收集用户生活消费数据

  • 智能可穿戴设备收集人体健康数据

  • 《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯,并根据对用户喜好的精准分析进行创作,从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化,每一步都由精准细致高效经济的数据引导,最终,拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播,都由数千万观众的客观喜好统计决定。从而实现大众创造的C2B,即由用户需求决定生产。


DataEye创始人兼CEO 汪祥斌



汪祥斌先生是腾讯系创业者,2013年创立Dataeye,是面向行业的基础数据服务提供商,现有3000多家公司将运营数据托管在其平台上,包括很多国内外上市公司。每天追踪手机移动终端用户1000多万,累计覆盖用户6亿多,主要是为行业提供分析服务,同时获得海量数据。


汪总主要从一个行业微观、实际应用场景的角度,从九个方面系统讲述了大数据作用和商业应用案例:


一、企业服务(精细运营)


互联网行业对数据的要求和人才要求非常高,但是这些公司在自身的数据梳理和挖掘上都存在比较大的问题,由此延伸开去,互联网行业尚且如此,传统行业挖掘数据的能力就更显不足了。企业要思考的是如何利用大数据工具提升运营能力,构建自有的数据综合管理平台,包括线上的投放,人群的追踪等等,进行精细化运营。


二、创意产业的工业化(海外游戏引进)


以前海外游戏的引进主要靠对一个行业有了解的资深优秀团队的主观判断,容易出现失误,现在大数据精准算法的基础上,与海外游戏商合作,更容易扎根本土、节省人力、降低风险、提升效率。


三、企业服务(品牌监测)


通过大数据技术手段对品牌的监测,有利于企业做出更正确的市场营销决策,最直接的新产品设计和更客观的竞争性产品分析,这些分析都是依赖于前期的大量的数据沉淀。


四、广告精准投放


将泛娱乐人群收集到的数据通过第三方DSP平台,投放精准广告给游戏人群,娱乐人群,租车人群,通过海量数据的挖掘,投放精准广告,找到精准人群,达到理想的传播效果。


五、传统家居用户的行为洞察


比如某商家通过对过去消费人群的历史行为及移动终端设备、人群特征、上网时间、上网地点、消费类目等分析,挖掘出了消费者的个人偏好及消费点,找到了更精准的营销决策。


六、行业咨询研究


对泛娱乐行业,对现有基础的分析和未来前景的研究,大数据将产生专业的电竞报告、节日特别监测、游戏年度报告、游戏行业报告、泛娱乐白皮书、中国汽车报告等等。


七、汽车精准营销用户群体洞察


通过定向某区域关注车的人群、上网时间、关注车型和价位分布等要素做数据分析,可总结出该区域用户的需求和喜好,有助于做好用户的精准营销。


八、车险返还红包


保险公司是否可以根据驾驶员的驾驶行为表现良好,车辆使用频次少,来返还车险红包。这在美国已经有了很好的参照(UBI车险),在中国将会开启一个非常可观的市场。


九、房地产行业的产品开发


主要研究人群集中区域,人群购房、租房偏好、人群消费洞察,从而形成人群形成结构分析,进而用到产品开发,形成房产开发、景观开放、装修设计、配图设施建设。


来源:网络)

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