Las 10 mejores ideas de datos para emprendedores
Después de experimentar varios emprendimientos basados en datos, el autor siente profundamente que el emprendimiento con el tema de big data es el comportamiento de personas ricas y guapas. Los emprendedores no sólo deben tener la mentalidad de utilizar big data para ayudar a los clientes a crear valor, sino también tener una mejor comprensión del ecosistema de big data. No deberían pensar en convertirse en una plataforma, ni siquiera imaginar convertirse en un importante proveedor de infraestructura en el ecosistema de datos y en un líder en una industria. Más importante aún, primero deberían considerar cómo convertirse en uno de los beneficiarios de la era de los datos.
Basándose en las observaciones, el autor clasificó las opiniones sobre big data y las escribió como referencia para los emprendedores.
1. Acerca del uso de big data para ganar dinero
No hay problema con el valor de big data, pero su valor comercial depende del número de usuarios;
Ejemplo sencillo: 100 yuanes han descubierto el valor de 10 yuanes. Si vende a 8 personas, perderá 20 y si vende a 80 personas, ganará 700. La ganancia es extremadamente alta.
En otras palabras, la densidad del valor empresarial basado en datos es relativamente baja y depende de la cantidad de usuarios para construir un sistema empresarial. Una vez que se vuelve grande, será muy violento debido al costo del valor. la replicación tiende a cero.
2. Acerca del modelo de negocio de big data
En la actualidad, big data aún se encuentra en la etapa inicial de construcción de un sistema conceptual, que resuelve los problemas de aumentar la cantidad de datos existentes y velocidad de procesamiento rápida. Hay pocas plataformas de big data que realmente utilicen su propio big data para completar una innovación real de productos en lugar de expandir el canal.
En términos de beneficios técnicos, marketing:
La recomendación de productos, la recomendación de publicidad, la recomendación de lectura, la recomendación de talentos y la optimización de la búsqueda de recomendaciones de viajes son rentables en términos de seguridad: cumplimiento temprano; las advertencias y las inspecciones inteligentes pueden ahorrar costos y mejorar la eficiencia; en lo que respecta a la innovación de productos, no hay casos físicos de innovación de productos que serán aún más geniales;
Los negocios de búsqueda, seguridad, opinión pública, inteligencia y marketing actualmente rentables son todos casos de éxito, y hay muchos más. Depende de todos intervenir. Recuerde proporcionar aplicaciones y no meterse con el sistema. Las grandes empresas son así.
3. Sobre el valor universal del big data
¡Descubrir el valor del big data es como descubrir una nueva civilización!
¡Los datos son la sabiduría de las masas y ayudarán a las personas a tomar decisiones científicas!
En comparación con la ciencia de datos anterior, ¡ahora DT puede estar en línea en tiempo real y predecir tendencias futuras!
A nivel empresarial, los sistemas humanos, de propiedad, de propiedad, de suministro y de marketing de la empresa se verán obligados a ser más científicos
¡Los datos abiertos son el mayor progreso en la historia de la humanidad!
La percepción del valor de los datos no debe quedarse en el ámbito comercial. Todos los ámbitos de la vida deben basarse en datos, al igual que todas las disciplinas. Los humanos estamos constantemente cuantificando el universo a través de datos.
4. Big data y marketing
La combinación orgánica de ciencia y arte
Los datos son más rápidos y precisos, ¡y el arte es más contagioso!
¡La ciencia se promueve dentro del ámbito de la racionalidad, mientras que el arte es irracional!
¡El mayor aporte del big data está en el marketing!
Valor artístico>Mecanismo de datos
El efecto de los datos en el marketing mejora con N, y el arte mejora en docenas, cientos o miles. En la era de los datos, el buen marketing es el resultado de la combinación de datos y arte.
5. El mayor valor del big data: Objeto big data = inteligencia.
¡El conocimiento en el corazón es sabiduría, y el conocimiento en las cosas es sabiduría!
Los datos proporcionan a los humanos los materiales para la creación, permitiéndoles aprender las habilidades de la creación de Dios.
El big data penetra en todos los escenarios, convirtiendo en inteligentes objetos y comportamientos. Quien conozca los beneficios, utilice big data para ayudar a XX a corregirlo y hacer oraciones (big data ayuda a hablar, curar enfermedades, comer, viajar y pelear);
Este es el valor central de big data. Los más importantes son qué tipo de datos necesita el hardware, cómo satisfacer esta demanda de datos, cómo ahorrar recursos, cómo mejorar la utilización de los datos y cómo considerar el intercambio y el flujo de datos entre el hardware. ¡El terminal determina el backend y los consumidores determinan el mercado! El hardware inteligente es el uso definitivo del big data.
6. Puede haber big data sin datos.
La sabiduría es superior al conocimiento, y la sabiduría es dinámica. Se puede generar en cualquier momento (cálculo en tiempo real): su mentalidad, intención original, coraje, pensamiento innovador y relaciones interpersonales en el entorno laboral son todas condiciones. Todos somos el resultado del procesamiento de big data desde datos, información, conocimiento hasta sabiduría. Los antiguos no tenían datos pero generaban sabiduría, por lo que el pensamiento de big data no debería limitarse al nivel de datos.
7. El mejor modelo de negocio para big data
¿Serán los datos gratuitos y las API de pago el mejor modelo de negocio para big data?
Quizás el mejor modelo de negocio para big data sea el comercio de big data.
8. El valor del big data para las empresas
Gestión asistida del ciclo de vida empresarial:
Cada industria tiene cambios empresariales impulsados por el big data, en cualquier industria.
Desde clientes sociales-clientes leads originales-leads-oportunidades-
Pedidos-diseño de producto-servicios-boca a boca-clientes sociales,
El Circuito cerrado de todo el negocio. Es necesario involucrar datos.
Gestión del ciclo de vida de los datos auxiliares:
Desde la generación de datos-recopilación de datos-transmisión de datos-almacenamiento de datos-procesamiento de datos-análisis de datos-publicación, visualización y aplicación de datos-generación de nuevos datos" Es el circuito cerrado de todo el valor de la eficiencia de los datos.
9. Cuando la PK inteligente de big data se convierte en una cuestión de rutina
La era post-big data puede ser una ciencia natural. Big data, pero después de big data, el autor cree que cuando se trata de ciencias naturales, la naturaleza crea todas las cosas y los datos son solo uno de los productos de la naturaleza;
10. Cambios
Pensamiento: razonamiento versus deducción, utiliza 01 tecnología informática para recopilar algunos datos, aplica algunos algoritmos matemáticos, selecciona una situación empírica y deduce una conclusión La recopilación está incompleta, el algoritmo es inexacto, la situación. está mal y el razonamiento es incorrecto.
Lo que se está estudiando es a. Dos dan a luz a tres y tres dan a luz a todas las cosas. Los antiguos que dominaron el Yi Jing pudieron pellizcar y calcular. , predecir y deducir. Esta es la civilización Yi Jing de nuestros antepasados. Es posible predecir todas las situaciones mediante la deducción;
El Libro de los Cambios dice, dos movimientos, tres Feng Shui, cuatro productos y. cinco libros a la vez, esta es la conclusión de la sociedad sobre big data.
Los diez puntos anteriores son algunos pensamientos del autor y amigos que están interesados en iniciar un negocio en el campo de los datos. Lo que quiero compartir con ustedes es comprender la demanda del mercado de big data desde una perspectiva de valor, los datos se dividen en tres categorías: datos propios y datos de terceros. En la actualidad, habrá una gran demanda de procesamiento de datos propios de la empresa (Hadoop y otros ecosistemas). La estrategia de EE. UU. es de código abierto y la estrategia de China es la apertura de datos y el seguimiento de OEM. La tecnología) es actualmente la necesidad más urgente. La segunda necesidad es el análisis de datos de primera mano (BI y otras herramientas), y la tercera necesidad es mejorar el control de seguridad. Esta necesidad es integrar las aplicaciones del propio negocio. cooperación empresarial e integración de aplicaciones y tecnologías de datos de socios comerciales. El último tipo de demanda es la necesidad de comprar datos de terceros para expandir el negocio, ya sea para mejorar la experiencia del producto o para expandir los clientes. El flujo es la principal fuerza impulsora para promover la liquidez de big data y mejorar la cadena industrial.
Los diez conceptos de datos principales compartidos por el editor para usted pueden consultar Global Ivy. para más información.