En la era del big data, ¿cuáles son los modelos de negocio para los propietarios de datos?
La industria del big data tiene las características de no contaminar, ser ecológica, de baja inversión y de alto valor agregado. Es muy importante para nuestro país cambiar el modelo de crecimiento económico anterior basado en recursos y promover el. "Internet +" plan de acción, y realizar los objetivos de desarrollo de la industria manufacturera nacional de 30 años son estratégicos. En los últimos años, ha habido muchas discusiones sobre la industria nacional de big data, pero poca implementación. El modelo de negocio está en su infancia y la industria se encuentra en dos extremos: uno es que el sobrecalentamiento y la impetuosidad traen ciertas burbujas y riesgos para la industria. la otra es que se sospecha que los big data son sólo exageraciones y todavía se adhieren a los conceptos de gestión y modelos de negocio. Pero después de entrar en 2015, la industria del big data se despidió de la burbuja y entró en una etapa de desarrollo más pragmática, pasando de la etapa de incipiente industria a la etapa de crecimiento. En la actualidad, cómo realizar big data se ha convertido en una dirección importante a explorar para la industria.
Intercambio de big data B2B
Las empresas nacionales y extranjeras están promoviendo las transacciones de big data. Actualmente, nuestro país está explorando el modelo de intercambio de big data B2B del “equipo nacional”.
2065438+El 20 de febrero de 2004, se estableció la Alianza de la Industria del Comercio de Big Data de Zhongguancun, la primera organización nacional de la industria del comercio de datos. El mismo día, se lanzó la plataforma de comercio de big data Zhongguancun Shuhai, posicionándose como una plataforma de servicios de comercio de big data. El 15 de abril de 2015, se lanzó oficialmente Guiyang Big Data Exchange y se completó el primer lote de transacciones de big data. Los vendedores del primer lote de transacciones de datos completadas por Guiyang Big Data Exchange fueron Shenzhen Tencent Computer Systems Co., Ltd. y Guangdong Digital Guangdong Research Institute, y los compradores fueron JD Cloud Platform y Jinzhong Data Systems Co., Ltd. en mayo. 26 de diciembre de 2015, en Guiyang International En la Big Data Industry Expo 2015 y la Cumbre Global Big Data Era Guiyang, Guiyang Big Data Exchange publicó el "Libro Blanco sobre Comercio de Big Data de China 2015" y la "Convención 702 de Guiyang Big Data Exchange", que siempre que la naturaleza, el propósito y las transacciones de los grandes intercambios de datos la protección de la privacidad de la información y los objetos señale la dirección y siente las bases.
Informe de investigación de consulta
La mayoría de los datos de los informes de consulta nacionales provienen de datos estadísticos de ministerios y comisiones como la Oficina Nacional de Estadísticas. Los investigadores profesionales analizan y extraen datos para descubrir las características cuantitativas de diversas industrias y luego sacan conclusiones cualitativas, que a menudo se encuentran en "análisis de investigación de mercado e informes de consultoría de desarrollo". Por ejemplo, el "Informe de consultoría sobre desarrollo y análisis de investigación de mercado de la industria de equipos de comunicación de China 2015-2020", el "Análisis de la situación de ventas y estrategia de desarrollo de la industria de teléfonos móviles de China 2015-2020" y el "Informe de análisis del mercado de fibra óptica de 2015" son todos para redes sociales. De hecho, el modelo de transacciones de big data de O2O.
Los informes analíticos de todos los ámbitos de la vida proporcionan a un gran número de empresas de la industria referencias de datos en términos de logros intelectuales, operaciones corporativas, marketing, etc., que favorecen la optimización de la cadena de suministro, evitando el exceso de capacidad y el mantenimiento de la estabilidad del mercado. Estos se basan en investigaciones profesionales sobre datos estructurados y no estructurados del departamento de estadística y son modelos comerciales tradicionales de big data de la industria de uno a muchos.
Software de computación en la nube para minería de datos
La aparición de la computación en la nube proporciona una solución económica para que las pequeñas y medianas empresas analicen datos masivos, y el modelo SaaS es el mayor encanto de la nube. computación. El software SaaS en los servicios de computación en la nube puede proporcionar software y complementos de terceros para la extracción y limpieza de datos.
Algunos expertos de la industria señalaron que big data = datos masivos + software de análisis + proceso de minería. Proporcionar servicios diversificados de minería de datos a través de un potente software de análisis es su modelo de ganancias. Algunas empresas nacionales de big data han desarrollado este software de análisis de big data basado en la nube: integra análisis estadístico, extracción de datos e inteligencia empresarial. Los usuarios solo necesitan importar datos a la plataforma y luego pueden utilizar los ricos algoritmos y modelos proporcionados por la plataforma para el procesamiento de datos, estadísticas básicas, estadísticas avanzadas, extracción de datos, mapeo de datos y salida de resultados. Los datos son gestionados de manera uniforme por el sistema, que puede distinguir entre datos privados y públicos, garantizando que los datos privados solo puedan ser utilizados por el titular y respaldando el acceso a diversas fuentes de datos. Es adecuado para analizar datos de todos los ámbitos de la vida. Es fácil de aprender y usar, y la interfaz de operación es simple e intuitiva.
Los usuarios comunes pueden usarlo con un poco de comprensión y también es adecuado para que los usuarios de alto nivel modelen sus propios modelos para el desarrollo secundario.
Servicios de consultoría y análisis de big data
Cuanto mayor es la escala de las instituciones y empresas, mayor es la cantidad de datos que tienen. Sin embargo, pocas empresas tienen sus propios equipos de análisis de big data como las grandes empresas de Internet, por lo que debe haber algunas empresas profesionales de consultoría de big data que proporcionen modelado de big data, análisis de big data, transformación de modelos de negocio, etc., basándose en consultoría de gestión y planificación de marketing. otros servicios. Basado en big data, las conclusiones y resultados de la consultoría de las empresas consultoras son más convincentes. Esta es también la dirección de transformación de las empresas consultoras tradicionales. Por ejemplo, el vicepresidente de una gran empresa extranjera de consultoría e investigación de TI dijo una vez en público que los macrodatos pueden ahorrar el 60% de los insumos y aumentar el 80% de la producción en la agricultura de Guizhou. Por supuesto, la empresa puede hacer tal afirmación basándose en su acumulación de datos sobre agricultura, clima, suelo y otros datos de Guizhou, así como en sus capacidades de modelado y análisis.
Grupo de expertos asesores sobre la toma de decisiones gubernamentales
La "Decisión del Comité Central sobre varias cuestiones importantes relativas a la profundización integral de la reforma" adoptada por la Tercera Sesión Plenaria del XVIII Comité Central del PCCh establecía claramente que Se debe fortalecer la construcción de nuevos think tanks con características chinas. Establecer y mejorar un sistema de consulta para la toma de decisiones. Esta es la primera vez que se propone el concepto de "think tank" en un documento central de nuestro país.
En los últimos años, se han establecido rápidamente varios think tanks con el objetivo de construir think tanks modernos y servir a la estrategia de desarrollo nacional. El número de think tanks en China ha pasado de 12 en el mundo en 2008 al segundo lugar actualmente. Big data es el núcleo de los think tanks. Sin datos, las previsiones y análisis de los think tanks serán en vano. En el caso de una información masiva o incluso inundada, los think tanks deben confiar en el análisis de big data para mejorar su capacidad de clasificar e integrar información.
Las investigaciones muestran que el 93% del comportamiento es predecible. Si los eventos se digitalizan, formulan y modelan, de hecho, no importa cuán complejo sea el evento, existen reglas predecibles a seguir y la tendencia de desarrollo del evento es extremadamente predecible. Se puede ver que la aplicación de big data seguirá mejorando la eficiencia del gobierno y la naturaleza científica de la toma de decisiones.
Análisis de big data en plataforma propia
A medida que todos los ámbitos de la vida reconocen gradualmente el valor del big data, las grandes y medianas empresas con enormes bases de clientes también han comenzado a desarrollarse y construir sus propias plataformas y analizar big data, que están integrados en el flujo de información del sistema ERP interno de la empresa. Los datos guiarán la toma de decisiones internas, las operaciones, la gestión del flujo de efectivo, el desarrollo del mercado, etc. y desempeñar un papel en el aumento de la cadena de valor interna de la empresa.
En la era de Analytics 1.0, el almacén de datos se considera la base del análisis. En la era 2.0, las empresas dependían principalmente de clústeres Hadoop y bases de datos NoSQL. Los nuevos métodos de análisis "ágiles" y las tecnologías de aprendizaje automático de la era 3.0 están proporcionando resultados de análisis a una velocidad más rápida. Más empresas designarán analistas jefe en el departamento de estrategia y organizarán a personas con una rica estructura de conocimientos y experiencia en marketing para realizar análisis mixtos de diversos datos.
Herramientas de inversión de big data
El comportamiento del mercado de valores y varios índices tienen una gran relación con el análisis, el juicio y las emociones de los inversores. En 2002, el Premio Nobel de Economía fue otorgado al economista conductual Kahneman y al economista experimental Smith. La economía conductual ha comenzado a ser aceptada por la economía dominante, y la teoría de las finanzas conductuales integra la psicología, especialmente la teoría de las ciencias del comportamiento, en las finanzas. En la vida real, las empresas de Internet con grandes cantidades de datos de usuarios vinculan sus foros, blogs, informes de noticias, artículos, emociones de los usuarios de la red y comportamientos de inversión con el mercado de valores, estudian datos de comportamiento de Internet, prestan atención a temas candentes y al sentimiento del mercado, y Realice ajustes dinámicos. Desarrolle su propia cartera de inversiones y desarrolle herramientas de inversión de big data, como fondos de big data. Estas herramientas de inversión transforman directamente big data en productos financieros y de inversión.
Plataforma de negociación en línea de adquisiciones dirigidas
Los resultados del análisis de datos suelen ser la base comercial de otras industrias. En la actualidad, el comercio electrónico de la economía real de mi país ha realizado B2C, C2C, B2B, etc. , e incluso O2O se está volviendo cada vez más popular. Sin embargo, actualmente no existe una plataforma de comercio en línea dedicada a artículos virtuales como datos. Por ejemplo, si una empresa de fabricación de ropa necesita datos sobre la altura y el peso medio y promedio de los clientes en un determinado mercado provincial, los departamentos de exámenes físicos de los hospitales y las instituciones de exámenes físicos profesionales son los proveedores de estos datos. Al obtener estos datos, las empresas de confección podrán realizar una producción refinada y producir prendas que satisfagan la demanda del mercado a un costo menor. Imagínese, si existe una "plataforma de adquisiciones orientada a big data", como Taobao Shopping, puede satisfacer las necesidades de los compradores y los productos de los vendedores.
A través de este modelo y una plataforma de pago de terceros, surgirán silenciosamente las "conclusiones del análisis de datos" del producto. Este tipo de producto no ocupa recursos logísticos, no contamina el medio ambiente y tiene una rápida velocidad de respuesta, pero tiene un mercado enorme tanto en términos de "oferta" como de "demanda". Y a través de esta plataforma se puede garantizar la seguridad de los datos básicos. La plataforma de servicios de adquisiciones para big data no comercializa los datos básicos subyacentes, sino que los datos resultan de la limpieza y el modelado. Todos los vendedores y compradores deben contar con autenticación de nombre real, establecer un mecanismo de archivo de crédito y conectarse con el sistema de crédito nacional.
Agencia de calificación crediticia de datos sin fines de lucro
Antes de que el país incorporara la protección de la información de los ciudadanos al ámbito del derecho penal, la información personal de los ciudadanos solía venderse públicamente a un precio claro. , formando una “industria gris”. Por lo tanto, la Enmienda a la Ley Penal (VII) aprobada el 28 de febrero de 2009 agregó el delito de vender o proporcionar ilegalmente información personal de ciudadanos y obtener ilegalmente información personal de ciudadanos. Esta ley se refiere específicamente al personal de agencias estatales o unidades financieras, de telecomunicaciones, de transporte, educativas, médicas y de otro tipo a quienes no se les permite vender o proporcionar ilegalmente información personal de ciudadanos a otros. Sin embargo, la información de los ciudadanos todavía se vende en varias agencias examinadoras, agencias inmobiliarias, sitios web de phishing y foros de sitios web. Las llamadas fraudulentas, de acoso y de ventas no sólo aumentan el tráfico telefónico de los operadores, sino que también socavan el sistema crediticio de toda la sociedad y la sensación de seguridad de los ciudadanos.
Aunque el intercambio limpia los datos antes de negociar, el personal del intercambio es esencialmente incapaz de monitorear los datos masivos en todo el país. La limpieza de datos solo limpia los datos que no cumplen con los requisitos de formato, incluidos principalmente datos incompletos, datos incorrectos y datos duplicados. Por lo tanto, es muy necesario establecer una agencia de evaluación de crédito de datos sin fines de lucro. Como parte del sistema nacional de informes crediticios, los datos de información crediticia deben incorporarse a los sistemas de informes crediticios corporativos y personales para evitar que las transacciones del mercado negro se conviertan en un comportamiento normal del mercado.
Además de las agencias de calificación crediticia, el departamento nacional de seguridad pública podría establecer en el futuro una oficina de seguridad de datos, que se incluirá en el ámbito de la policía cibernética y se centrará en tomar medidas enérgicas contra la venta de datos básicos. que infrinja los secretos empresariales y la intimidad de los ciudadanos.
Conclusión:
Los big data han pasado gradualmente de los foros a diversos aspectos, como la construcción del sistema de gobernanza nacional, la gestión de marketing, la gestión de la producción y los mercados de valores, y los modelos de negocio también son diversos. . La experiencia del mercado muestra que donde hay compra y venta, hay una economía de productos básicos, y el modelo de negocio específico será determinado por el mercado. Los hechos finales demostrarán que la economía mercantil de las transacciones de big data se convertirá inevitablemente en una parte importante de "Internet +".