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智云通DaaS:让小企业拥抱大数据环球彩票登陆

发布时间:2019-11-28 19:53编辑:环球彩票登陆浏览(179)

    中小企业要想弥补自己的不足,可以采取以下两种方式:一种是选择抱大企业的大腿,和他们合作,比如“非常准”和民航总局的合作。但是这种合作并非长久之计,因为他们随时可以甩了你,无法给中小企业真正的安全感。比如,民航总局自己建立了“航班管家”,其准确度大大高于“非常准”,“非常准”不可避免地就被淘汰了。二是找到独特的数据资源,即大机构没有想到或者不愿意去接触的数据。

    大数据时代不一定非要拥有庞大的数据,拥有足够正确和有用的数据,并通过这些数据资料看到企业未来可能发生的机会与挑战更加重要。因此中小企业一定要确保自己的数据产生价值。完整的大数据模式包括“数据采集——存储——分析——筛选——预测”,其中后三个是最重要的,很多中小企业恰恰在分析和预测上能力不足,无法让数据产生价值。这也意味着企业需要借助智云通CRM系统数据分析工具的帮助,才能更好的分析预测。

    很多人将数据比喻为石油,两者的确有很多相像之处。但是数据与石油有一个非常大的区别,数据具有时效性。只要保存得当,一年前的石油和刚开采的没有本质区别,而一年前的数据价值远低于最新数据。

    完整的大数据模式为:数据采集——存储——分析——筛选——预测,其中后三个是最为关键的。很多中小企业虽然拥有了数据,但却在分析和预测上能力不够,从而无法让数据产生价值。

    如今已经有很多企业采用将非敏感性的信息采集与管理工作进行了外包。利用数据即服务(Data-as-a-Service,DaaS)产品来进行数据管理和利用。DaaS作为一种新颖的IT模式,受到了广泛的欢迎。其精髓在于使数据管理更为集中化,让用户无需关注底层数据的问题,而将注意力完全放在如何使 用这些数据来发掘洞悉上面。

    新兴大数据公司成为解决问题的答案,他们具备处理数据的经验和技术,可以将原始数据转化成能为业务提供支持的数据。数据服务产业链就此形成。

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    数据即服务

    每个人都知道数据源越多,数据维度越广,数据对业务的提升越大。但在实际应用中,还是需要摒弃掉大部分数据,集中研究很小规模的数据。一方面,尽管Hadoop、Spark等开源技术已经大大降低了数据存储、处理的成本,但面对海量数据,仍然有些力不从心;另一方面,大数据在各行业的应用尚处于探索阶段,很多数据的场景应用尚未被发掘。

    有了大数据思维,中小企业就能借助大数据来制定企业的营销方向和策略。这有两种方式可供选择:第一,可向一些大企业购买数据,比如BAT这三大互联网巨头,都掌握着非常庞大的数据,无论是哪个企业,都可以从这些数据中发掘出对自己有价值的数据。从第三方买数据不但可以节省自己的成本,也能借鉴它分析数据的方式。第二,中小企业自身不会产生太多的数据,所以在数据量上很难达到一定的规模,这就使得企业在确定或调整自己的发展方向时缺少了重要的量化依据。面对这种情况,中小企业可以团结起来,抱团取暖,比如上下游企业或同行业企业可以联合起来开发,充分分享自己的数据资料,促进参与企业的共同发展。

    作为一名互联网网民,你应该知道什么是IaaS、PaaS、SaaS,但是你知道什么是DaaS吗?

    大数据交易中心不仅仅是作为民间数据交易的桥梁,更是作为政府数据开放的桥头堡。目前来看,政府数据的开放存在政策问题。尽管国家近年频频出台大数据相关政策,但是中央关于政府机关数据开放的具体管理办法还未公布,地方政府对开放数据存在疑虑,做法非常谨慎。

    面对互联网带来的巨大能量,传统企业转型已经成为必然的选择。无论是石油业、银行业亦或是随处可见的零售业,都要对大数据有深刻的认识。一些传统的石油巨头们一直在往信息化这条路探寻着,很多石油公司每年在信息化建设中投入的资金占到了公司盈利的1%~3%。

    优秀的DaaS产品可以根据企业自身的需求利用标准化的数据资源,帮助企业增加参考数据量并与内部数据进行交叉参考,从而对环境有更好地认知,并发掘洞悉。而可视化的数据分析工具是数据挖掘与分析中重要的组成部分,它能够可视化地提取数据,将数据的各种属性、数据变化以及数据间的关联更加简单和直观地呈现出来。

    整个数据服务产业链可以分为三个部分,从上游的数据源到中游的数据服务商,再到下游的企业级用户。因为大数据公司大多成立时间较短,自身业务产生数据有限,一般是作为数据源和企业级用户的桥梁,处于整个产业中游。做数据加工和数据应用,挖掘原始数据的价值,为企业业务提供数据支持。

    那么,有了数据要怎样利用呢?大数据时代下的中小企业想要创新,最大的挑战又在哪里呢?

    如今有海量的数据可供企业利用,不管哪种规模的企业都能够更容易地获取广泛的公共数据源来辅佐企业自身的业务发展。同时,企业自身也比以往产出了更多待清洗的数据。

    因为上述三个特点,数据是非标准化商品。如果双方仅限于数据交易,没有更加深层次的合作,数据就脱离应用场景而存在,如何进行定价是最大问题,如前文所述,数据只有在应用过程中才能发现其价值。

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    数据并不是平等的。有的数据,比如潜在顾客和商机信息往往显得更有价值,而其他很多数据本身显得并不是很有价值。但在企业的发展中,掌握的信息越充分,来源越广泛,寻找发展的机会与洞悉更有可能性。所以对小企业来说,能为企业带来丰富的、标准化的、直观的数据信息的DaaS产品非常重要。

    大数据交易中心如雨后春笋般出现

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    那么对于资源有限的小型企业来说应当如何利用大数据来实现自身的增长呢?

    随着技术发展,数据加工会更趋于标准化加工流程,同业比拼的不仅仅是技术实力,对接的数据源数目和质量更为重要。目前这一领域还属于早期圈地阶段,很多行业的数据还未被有效存储、采集,未来随着各行业信息化成熟,高质量数据源是最核心竞争力。这个领域会逐步淘汰小公司,最终剩下几个大公司,新公司进入门槛越来越高。

    许多中小企业认为,有价值的大数据一定是掌握在核心企业核心部门的手中,比如国家电网、民航总局、互联网信息中心等。这些企业所用的数据是庞大的,并且是能真正产生价值的,而中小企业所掌握的数据只是属于拾遗补漏。

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    在整个大数据产业生态中,数据服务是生态中重要一环,下接底层技术平台,上接顶层应用。

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    数据可视化工具被十分看好,它既可以在前端满足业务用户的需求,又可以在后端满足IT工作人员的需求。数据可视化之所以如此流行,主要因为人们普遍认为处理图片的体验要比处理各种行式和列式数据的体验好很多。数据可视化的另一个优点是,更多的业务用户可以通过它访问和分析数据,这有助于提高决策水平,建立数据文化。而智云通CRM可视化分析工具给企业带来更多的想象空间。

    二. 数据与场景应用相结合才有价值。

    数据分析更重要

    数据源众多,有价值数据源在巨头手中

    数据分析更重要

    目前数据在各行业的应用还处于探索阶段,随着行业发展,数据在各行业应用成熟,数据能带来多大价值会逐渐达成共识,数据将逐渐成为标准化商品,交易过程中的信息不对称将大大降低。

    互联网技术的发展与应用催生了大数据时代,如果你了解大数据的核心价值,你一定知道大数据可释放出巨大的潜能。从电商企业利用大数据分析客户需求到军队利用大数据模拟战斗;从销售人员将人口数据纳入分析,获得市场渗透率方面的信息,到企业参考经济数据来预测自身的发展趋势和发展模式;到处可见大数据利用的踪影。

    大数据公司承上启下

    数据即服务就是DaaS,今天智云通CRM系统小编要跟大家分享DaaS让小企业拥有大数据 。

    智云通DaaS:让小企业拥抱大数据

    以精准营销为例,通过数据挖掘找到用户感兴趣的产品,过段时间很可能用户已经购买该产品。这时,原有数据已经失效,用户画像发生变化,需要对最新的数据进行分析,找到新的需求点。

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    目前,数据堂、聚合数据等公司专注于数据加工,而TalkingData、集奥聚合等公司同时在做数据加工和数据应用。

    数据即服务

    从这个角度来看,脱离应用场景空谈数据价值是没有意义的。与场景结合的越紧密,数据价值越大,企业级用户付费意愿越强烈。

    大数据技术浪潮为各个产业带来新的机遇。越来越多的企业正在通过云交付的模式,将自身对于大数据集的存储、计算与分析能力开放给第三方,使得数据即服务(Data as a Service)成为影响产业格局的新一代业务模式。

    这领域先发优势比较明显,越早进入市场,越容易对接更多的数据源。很多掌握数据源的企业最初是不清楚自身数据源价值,因此早期获取数据源成本相对较低。数据堂深耕这一领域五年时间,现在是这一领域最大公司,数据源通过众包、行业、政府及互联网四个维度进行获取,与同业公司相比优势明显。

    结语

    数据堂、聚合数据的业务比较类似,他们将不同渠道的数据进行清洗、整理,将数据进行分类,做成标准化API接口,提供给做数据应用的公司,一般来说,他们并不直接面对企业级客户。工作有点类似于将小麦加工成面粉,做面包的工作交给下一层公司去完成。

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    无论是政府、传统企业还是互联网,每天都在产生TB级、甚至PB级的数据。这其中大部分数据对企业级用户而言,是没有价值的,或者说价值有限的,真正能为企业提供帮助的数据是极小一部分。

    中国有超过1300万家中小企业,创造了国家50%的税收、60%的国内生产总值和80%的就业。这绝对是一支不可忽视的生力军。在国家大力提倡“大众创业,万众创新”的发展策略之下,广大中小企业若能结合自身的优势和特点,善于挖掘和利用大数据,就能更好地把握“互联网 ”带来的机遇,提高自身的核心竞争力。

    上述两类公司的区别是,数据堂、聚合数据的业务更贴近数据源,而TalkingData、集奥聚合的业务更贴近企业级用户。

    小型企业必须寻找最高效的方式来利用大数据。通过选择优秀的DaaS解决方案,对少量的重要数据进行保管,将不是十分重要的数据外包出去是最好的选择。这样小企业就无需担忧数据管理的成本和复杂性,全力投入到市场竞争中去了。

    大数据交易中心还得靠政府

    以前大企业关注商务智能,关注数据报表,希望更好地服务于企业的业务决策。现在数字化浪潮袭来,互联网 大数据不仅为大企业实现转型与升级创造了条件,也为中小企业的创新与发展带来了新机遇。大数据对创新型企业而言,更容易产生真正颠覆性的变革。

    传统企业的数据应用程度与该行业的信息化程度有关,像金融、电信等行业信息化程度较高,其数据源价值很大。像医疗、制造业等行业的企业内部数据库尚未实现互联,大数据尚处于起步阶段。这点可以从大数据公司重点涉足的行业看出,多数大数据公司选择将银行、运营商作为切入点,医疗、工业大数据公司相对较少,而且体量较小。

    但海量信息的整理、集成和运用往往非常复杂,且成本昂贵,这也是为什么中小企业还未从大数据变革中受益的原因之一。但对小企业来说,需要关心的内容远不止是数据获取与分析带来的成本上升。数据安全、版本控制以及管理等都会给小企业利用大数据获取有用信息带来困扰。对小型企业来说,找到合适的数据外包服务非常重要,不仅可帮助节省企业资源,更能带来丰富的数据信息,进一步帮助小企业利用大数据分析促进自身的发展。

    数据特点决定数据是非标商品,交易存在信息不对称现象

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    在实际操作上,很多有价值的数据源都是敏感数据,如何进行脱敏处理,如何实现交易是另外一个大问题。针对这样的问题,目前大数据公司采取的方式是将自身的算法架设在数据源的机房,通过原始数据提炼出数据标签,完成数据加工的工作,像数据堂、TalkingData、集奥聚合都采用这类方式。

    数据加工是指将数据源的数据进行清洗、整理,而数据应用是将清洗后的数据赋予行业属性,使其能直接为下游客户提供帮助。

    政府的数据大部分还尚未被挖掘,目前应用比较多的是公安数据,明略数据、中奥科技等公司在与公安合作,挖掘数据价值。其他政府机关的数据多数还处于沉睡阶段,九次方等公司正与地方政府合作,推进政府机关大数据发展。

    随着大数据概念深入人心,越来越多的企业开始认可数据存在价值。挖掘自身数据价值、获取外部数据是企业两大需求。但在实践中,企业发现两大需求存在同样问题,不论是自身数据还是外部数据,原始数据与有价值数据之间存在鸿沟,自身缺乏填平鸿沟的技术手段。

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    交易中心要么是地方政府与大数据公司合作成立,如贵阳大数据交易所,要么是由上市公司牵头建立,如浙江大数据交易中心。从目前来看,大数据交易中心还处于探索阶段,数据交易量不大。截至今年8月,成立一年的贵阳大数据交易所的交易总额刚刚突破1亿元。

    【编辑推荐】

    目前来看,最有价值的数据源是政府、运营商和BAT,BAT的数据完全不开放,政府的数据同样开放程度有限,而运营商的数据开放程度最高,有十几家大数据公司与运营商合作,可以接触到运营商的数据。

    除以之外,不同数据对更新速度依赖程度是不一样的,在各场景应用上数据时效性也有很大差别。因此,在判断数据价值上,时效性对数据价值影响有多大是难以估量的。

    TalkingData、集奥聚合不仅仅做数据加工,还在探索数据的场景应用。他们直接服务企业级客户,他们在处理数据的过程中就需要考虑客户的需求,从场景应用层面考虑数据挖掘和数据分析。工作是将小麦加工成适合做面包的面粉,同时做面包。

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    三. 数据具有时效性,越久远的数据价值越低。

    提供数据服务的,除了大数据公司外,大数据交易所也扮演重要角色。自2015年4月贵阳大数据交易所成立,各地大数据交易中心如雨后春笋般冒出。短短一年时间,就出现了长江大数据交易中心、华中大数据交易中心、上海大数据交易中心、浙江大数据交易中心等近十家交易中心。

    另一方面,数据交易过程中存在信息不对称的现象。数据买方如果不实际使用数据是无法判断买到的数据是否为真正有效数据,现实与想象中有多大差别是不确定的。另一方面,买方很难用一种简单方式去判断获得的数据是否为最新数据,同样需要在应用过程中去鉴别。

    数据应用领域发展前景更好,这些公司的优势不仅仅是技术和数据源,还有对数据基于场景应用的理解,各家公司为企业级用户提供的服务具有差异性,市场竞争相对良性。另一方面,数据应用市场规模前景巨大,目前仅仅是冰山一角。以银行客户为例,目前大数据公司为银行提供的主要是风险控制、精准营销等对外业务层面,未来还会涉及到银行客户的内部运营效率提升等方面。市场规模大、业务差异化大,使得各个垂直行业中都会产生巨头公司。

    经过几年发展,大数据不再仅仅是概念,开始逐步落地。大家不再迷信数据,对数据的看法开始回归理性。爱分析认为数据具备以下几个特点:

    互联网数据乍一看是开放程度最高,应用范围最广的数据源,但实际上互联网数据中最具价值的部分都被BAT等互联网巨头所拥有,目前几乎不对外开放。通过爬虫等方式获取的数据价值非常有限。不过随着移动互联网兴起,移动设备承载的用户行为数据价值被挖掘出来。

    上述两个原因使得绝大部分数据价值有限,这导致数据存在一定聚合效应,有价值的数据源集中在几个行业,甚至是几个公司。

    数据与应用结合当前发展最佳

    一. 绝大部分数据价值有限。

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    近期,贵州政府制定发布《政府数据 数据分类分级指南》等4项政府数据系列地方标准。这说明一些地方政府已经开始在政府数据开放上进行尝试,相信国家层面的相关政策为时不远。

    从目前行业发展来看,数据应用领域的公司增速更快、体量更大,TalkingData、集奥聚合估值都超过30亿。这两家公司都是选择以金融、地产作为切入点。金融、地产行业一方面公司自身信息化程度高,对数据非常重视,另一方面大型企业居多,付费能力强。

    经济下行,业绩不乐观,企业变得越来越务实。像前十年大量购买IT设备那样在大数据投入是不可能的,企业更加关心数据能带来什么价值。直接把数据给企业是没有用的,需要将数据与企业的业务场景结合起来,使企业真正看到这些数据能为其带来什么,这才是数据的价值。

    如果大数据交易中心仅仅交易一些民间数据,交易所的作用相对有限。正如前文所言,大部分数据价值有限,数据源相对比较集中,数据买方可以直接与数据源进行合作,无需通过交易所这个平台实现。

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