En la era del big data, ¿cuáles son los modelos de negocio para los propietarios de datos?
Hoy en día, cuando los big data se han convertido en una tendencia y una estrategia nacional, cómo maximizar el valor de los big data se ha convertido en una cuestión en la que la gente está pensando. Ya sea para empresas de Internet, operadores de telecomunicaciones o un gran número de empresas emergentes, la realización de big data es especialmente importante. Quien encuentre la contraseña primero podrá apoderarse del mercado y ganar el desarrollo. Mientras se exploran modelos comerciales de big data, el big data está acelerando su aplicación en todos los ámbitos de la vida. El big data no solo ayuda a las personas a comprar, viajar y hacer amigos, sino que también desempeña un papel en eventos importantes como los exámenes de ingreso a la universidad.
La industria del big data tiene las características de no contaminar, ser respetuosa con el medio ambiente, de baja inversión y de alto valor agregado. Es muy importante para mi país transformar el antiguo modelo de crecimiento económico basado en recursos y promoverlo. Plan de acción de "Internet" y lograr el objetivo de desarrollo de 30 años de la industria manufacturera nacional. Tiene importancia estratégica. En los últimos años, la industria nacional de big data se ha discutido más y se ha implementado menos, y el modelo de negocio se encuentra en la etapa de exploración inicial. La industria se encuentra en dos extremos: uno es que la impetuosidad sobrecalentada ha traído ciertas burbujas y riesgos en la industria; el otro son las dudas sobre el big data. Es simplemente exageración y todavía se adhiere a los conceptos de gestión y modelos de negocio tradicionales. 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 incipiente de la industria a la etapa de crecimiento. Actualmente, cómo monetizar big data se ha convertido en una dirección importante que debe explorar la industria.
Intercambio de Big Data B2B
Tanto empresas nacionales como extranjeras están promoviendo las transacciones de Big Data. Actualmente, nuestro país está explorando un modelo de intercambio de big data B2B con carácter de “equipo nacional”.
El 20 de febrero de 2014, se estableció la Alianza de la Industria de Comercio de Big Data de Zhongguancun, la primera organización industrial de China para el comercio de datos. El mismo día, se lanzó la Plataforma de Comercio de Big Data de Zhongguancun Shuhai para posicionarse como. una plataforma de servicios de comercio de big data. El 15 de abril de 2015, se lanzó oficialmente Guiyang Big Data Exchange y completó su 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 CICC Data Systems Co., Ltd. El 26 de mayo de 2015, en la Exposición Internacional de la Industria de Big Data de Guiyang 2015 y en la Cumbre de Guiyang de la Era Global de Big Data, Guiyang Big Data Exchange lanzó el "Libro Blanco sobre Comercio de Big Data de China 2015" y la "Convención 702 de Guiyang Big Data Exchange". Señala la dirección de la naturaleza, el propósito, los objetos de las transacciones, la protección de la privacidad de la información, etc. de los intercambios de big data, y sienta las bases industriales para la realización de las minas de oro de big data.
Informes de investigación de consultoría
La mayoría de los datos de los informes de consultoría nacionales provienen de datos estadísticos de varios ministerios y comisiones, como la Oficina Nacional de Estadísticas. Investigadores profesionales analizan y extraen los datos. para identificar diversas industrias, las características cuantitativas se utilizan luego para sacar conclusiones cualitativas, que a menudo se encuentran en los "Informes de consultoría de desarrollo y análisis de investigación de mercado", como el "Informe de consultoría de desarrollo y análisis de investigación de mercado de la industria de equipos de comunicación de China de 2015 a 2020". ", "Estado de ventas de la industria de telefonía móvil de China de 2015 a 2020" Estrategias de análisis y desarrollo", "Informe de análisis del mercado de fibra óptica de 2015", etc. Estos informes de consultoría son para ventas sociales y en realidad son el modelo de transacción de big data O2O.
Los informes analíticos de todos los ámbitos de la vida proporcionan a un gran número de empresas de la industria referencias de datos sobre logros intelectuales, operaciones corporativas y marketing, lo que favorece que el mercado optimice la cadena de suministro, evite el exceso de capacidad y mantenga estabilidad del mercado. Se trata de estudios profesionales basados en datos estructurados y no estructurados del departamento de estadística. Este es el modelo de negocio tradicional de big data de la industria 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. El modelo SaaS es el mayor encanto de la computación en la nube. . 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.
Los expertos de la industria han señalado que big data = proceso de minería de software de análisis de datos masivos y proporcionar diversos servicios de minería de datos a través de un potente software de análisis con diferentes fortalezas es su modelo de ganancias.
Las 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 para aprovechar los ricos algoritmos y algoritmos proporcionados por la plataforma. Modelar, realizar procesamiento de datos, estadísticas básicas, estadísticas avanzadas, minería de datos, mapeo de datos y salida de resultados, etc. Los datos son administrados de manera uniforme por el sistema, que puede distinguir datos privados y públicos, asegurando que los datos privados solo puedan ser utilizados por el titular. También admite el acceso a múltiples fuentes de datos y es adecuado para analizar datos de todos los ámbitos de la vida. 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, pero pocas empresas tienen su propio análisis de big data como las grandes de Internet. equipo de empresas, por lo que debe haber algunas empresas de consultoría de big data profesionales. Estas empresas proporcionan modelado de big data, análisis de big data, transformación de modelos de negocio, planificación de marketing, etc., basándose en la consultoría de gestión. Las conclusiones y los resultados de la consultoría son más convincentes, lo que también es la dirección de transformación de las empresas de consultoría tradicionales. Por ejemplo, el vicepresidente de una gran empresa extranjera de consultoría e investigación de TI dijo una vez en público que big data puede ahorrarle a la agricultura de Guizhou el 60% de los insumos y aumentar la producción en un 80%. La capacidad de la empresa para llegar a tal conclusión se basa, por supuesto, en su acumulación de datos agrícolas, meteorológicos, de suelo y de otro tipo de Guizhou, así como en sus capacidades de modelado y análisis.
Grupo de expertos asesor sobre toma de decisiones gubernamentales
La "Decisión del Comité Central del Partido Comunista de China sobre varias cuestiones importantes relativas a la profundización integral de la reforma" aprobada por la Tercera Sesión Plenaria del El XVIII Comité Central del PCC declaró claramente que fortalecer la construcción de nuevos grupos de expertos y establecer y mejorar los sistemas de consulta para la toma de decisiones. Esta es la primera vez que se propone el concepto de "think tank" en el documento central del Comité Central del Partido Comunista de China.
En los últimos años, se han establecido rápidamente una serie de think tanks orientados a la construcción de think tanks modernos y con el objetivo de servir a la estrategia de desarrollo nacional. El número de think tanks en China ha pasado del puesto 12 en el mundo. en 2008 hasta el actual 2do. Big data es el núcleo de los think tanks. Sin datos, las predicciones y análisis de los think tanks serán como agua sin fuente. 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.
La investigación cree que el comportamiento de 93 se puede predecir si los eventos se digitalizan, formulan y modelan; de hecho, no importa cuán complejo sea el evento, existen reglas predecibles a seguir y su desarrollo. La tendencia de la situación es extremadamente fácilmente predecible. Se puede ver que la aplicación de big data continuará mejorando la eficiencia de la toma de decisiones del gobierno y la toma de decisiones científicas.
Análisis de big data en su propia plataforma
A medida que todos los ámbitos de la vida reconocen gradualmente el valor del big data, las grandes y medianas empresas con una gran base de clientes también han comenzado a Desarrollar y construir sus propias plataformas, analizar big data e integrarlos en el flujo de información del sistema ERP interno de la empresa. Los datos guían la toma de decisiones internas, las operaciones, la gestión del flujo de efectivo, el desarrollo del mercado, etc. valor a 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 establecerán directores de análisis en sus departamentos estratégicos y organizarán personal interdepartamental e interdisciplinario con ricas estructuras de conocimiento y rica experiencia en marketing para realizar análisis híbridos de varios tipos de datos.
Herramientas de inversión de big data
El comportamiento del mercado de valores y diversos índices están estrechamente relacionados 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 comenzó a ser aceptada por la teoría de las finanzas conductuales que integró la psicología, especialmente la teoría de las ciencias del comportamiento, en las finanzas. En la vida real, las empresas de Internet con una gran cantidad de datos de usuarios conectan sus foros, blogs, informes de noticias, artículos, emociones de los internautas, comportamientos de inversión y precios de acciones. Estudian datos de comportamiento de Internet, prestan atención a temas candentes y sentimientos del mercado, y ajustar dinámicamente las carteras de inversión y desarrollar herramientas de inversión de big data, como fondos de big data, etc.
Estas herramientas de inversión transforman directamente big data en productos financieros y de inversión.
Plataforma de comercio en línea de adquisiciones dirigidas
Los resultados del análisis de datos suelen ser la base comercial para otras industrias. En la actualidad, el comercio electrónico de la economía real en China ha logrado B2C, C2C. B2B, etc., e incluso O2O se están volviendo cada vez más populares en la actualidad, pero para productos virtuales como los datos, actualmente no existe una plataforma de comercio en línea específica. Por ejemplo, si una empresa de fabricación de prendas de vestir se dirige al mercado de una determinada provincia y necesita datos sobre la mediana y el promedio sobre la altura y el peso de los clientes en ese mercado, entonces 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 existiera una "plataforma de adquisición direccional de big data", como Taobao Shopping, que pudiera iniciar las demandas de los compradores y lanzar productos de los vendedores. A través de este modelo, además de una plataforma de pago de terceros, surgirían "conclusiones de análisis de datos" sobre dichos productos. Estos productos básicos no ocupan recursos logísticos, no contaminan el medio ambiente y responden rápidamente, pero tienen un mercado enorme tanto para la "oferta" como para la "demanda". Además, la seguridad de los datos básicos se puede garantizar a través de esta plataforma. Lo que comercializa la plataforma de servicios de adquisiciones direccionales de big data no son los datos básicos subyacentes, sino los resultados de los datos obtenidos mediante la limpieza y el modelado. Todos los vendedores y compradores deben tener autenticación de nombre real, establecer un mecanismo de archivo de integridad y estar conectados al sistema de crédito nacional.
Agencia de evaluación de crédito 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 a menudo se vendía públicamente a un precio claro. , formando una “industria gris” ". Con este fin, 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, las llamadas de acoso y las llamadas de ventas no solo aumentan el tráfico de los operadores, sino que también socavan el sistema crediticio del país. sensación de seguridad para toda la sociedad y los ciudadanos.
Aunque las transacciones de datos eran previamente limpiadas y estipuladas por el intercambio, los empleados del intercambio esencialmente no podían monitorear los datos masivos en todo el país. La limpieza de datos solo limpia los datos que no cumplen con los requisitos de formato. Hay tres categorías principales: datos incompletos, datos erróneos y datos duplicados. Por lo tanto, es muy necesario establecer una agencia de evaluación de crédito de datos sin fines de lucro e integrar el crédito de datos en los sistemas de crédito corporativo y personal como parte del sistema de crédito nacional para evitar que las transacciones del mercado negro se conviertan en un comportamiento normal del mercado.
Además de las agencias de evaluación crediticia, en el futuro el departamento nacional de seguridad pública podría establecer una oficina de seguridad de datos, que se incluirá en el ámbito de la policía de Internet y se centrará en tomar medidas enérgicas contra los datos básicos que infrinjan sobre secretos empresariales empresariales y privacidad ciudadana. El acto de trata.
Conclusión:
Big data ha pasado gradualmente de foros y perspectivas impetuosas a la construcción de sistemas de gobernanza nacional, gestión de marketing, gestión de producción, mercados de valores, etc., y sus modelos de negocio también variedad diversa. La experiencia del mercado muestra que mientras haya compra y venta, habrá una economía de productos básicos, y el mercado determinará qué modelo de negocio será el principal. Los hechos finales demostrarán que la economía del comercio de productos básicos con big data se convertirá inevitablemente en una parte importante de "Internet".