En la era del big data, ¿cuál es el modelo de negocio de los propietarios de datos?
La industria del big data no contamina, es ecológica, requiere pocos insumos y tiene un alto valor agregado. Es muy importante para nuestro país transformar el modelo de crecimiento económico anterior basado en factores de recursos y promoverlo. Plan de acción "Internet +", y lograr el objetivo de desarrollo de 30 años de la industria manufacturera nacional Tiene una importancia estratégica importante. En los últimos años, ha habido mucha discusión y poca implementación de la industria nacional de big data, y el modelo de negocio se encuentra en el período de exploración inicial. La industria se encuentra en dos extremos: uno es que la impetuosidad sobrecalentada ha traído ciertas burbujas. y los riesgos de la industria; el otro es que se sospecha que los big data son solo exageraciones y aún se adhieren a los conceptos de gestión y modelos de negocios 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 lograr la realización de 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 un modelo de intercambio de big data B2B de carácter "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 centrada en el comercio de datos. El mismo día, se lanzó la plataforma de comercio de big data Zhongguancun Shuhai para posicionar el big data. plataforma de servicios de comercio de datos. 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 publicó el "Libro Blanco sobre Comercio de Big Data de China de 2015" y la "Convención 702 de Guiyang Big Data Exchange". Señala la dirección de la naturaleza, el propósito, los objetivos de las transacciones, la protección de la privacidad de la información, etc. de los intercambios de big data, y sienta una base industrial para la realización de las minas de oro de big data.
Informes de investigación de consultoría
Los informes de consultoría nacionales se basan principalmente en datos estadísticos de la Oficina Nacional de Estadísticas y otros ministerios y comisiones. Los investigadores profesionales analizan y extraen los datos para determinar los aspectos cuantitativos. características de la industria Luego, saque conclusiones cualitativas, que se encuentran comúnmente en el "Informe de consultoría de desarrollo y análisis de investigación de mercado de la industria de equipos de comunicaciones de China 2015-2020", el "Informe de investigación de estrategia de desarrollo y análisis de ventas de la industria de teléfonos móviles de China 2015-2020", y el "Informe de análisis del mercado de fibra óptica de 2015" y otros "Informes de consultoría de desarrollo y análisis de investigación de mercado". Informe de análisis del mercado de fibra óptica", etc. Estos informes de consultoría son para ventas sociales y en realidad son modelos de transacciones de big data O2O.
Cada informe de análisis de la industria proporciona resultados intelectuales para una gran cantidad de empresas de la industria, proporciona datos de referencia para operaciones corporativas y marketing, y favorece que el mercado optimice la cadena de suministro, evite el exceso de capacidad y mantenga el mercado. estabilidad. Todas estas son investigaciones profesionales basadas en datos estructurados y no estructurados del departamento de estadística, que 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 proporciona software y complementos de terceros para la extracción y limpieza de datos.
Los expertos de la industria señalaron que big data = datos masivos + software de análisis + proceso de minería. Proporcionar servicios diversificados de extracción de datos a través de un potente software de análisis es su modelo de ganancias. La arquitectura de este software de análisis de big data desarrollado por empresas nacionales de big data está 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 algoritmos y modelos enriquecidos. proporcionado por la plataforma para el procesamiento de datos, estadísticas básicas, minería de datos, mapeo de datos y salida de resultados.
Los datos son administrados de manera uniforme por el sistema, que puede distinguir entre datos privados y públicos, lo que garantiza que los datos privados solo estén abiertos a los titulares. También admite el acceso a múltiples fuentes de datos y es adecuado para analizar datos en diversas industrias. Aprenda y use, y la interfaz es simple e intuitiva, adecuada para usuarios comunes. Puede usarse con un poco de comprensión y también es adecuada para que usuarios de alto nivel realicen modelado independiente y desarrollo secundario.
Servicios de consultoría y análisis de big data
Cuanto más grande es la organización y la empresa, mayor es la cantidad de datos que tiene, pero las grandes empresas de Internet tienen su propio big data. muy pocas empresas con equipos analíticos, por lo que inevitablemente surgirán varias empresas profesionales de consultoría de big data para brindar consultoría de gestión basada en modelado de big data, análisis de big data, transformación de modelos de negocio, planificación de marketing, etc. Con big data como base, las empresas "Internet+" en la era "Internet+" tendrán un mayor margen de desarrollo. Las empresas "Internet+" en la era "Internet+" tendrán un mayor margen de desarrollo. Con big data como base, las conclusiones y resultados de la consultoría son más convincentes. Esta es también la dirección de la transformación de las empresas de consultoría tradicionales. Por ejemplo, el vicepresidente de una gran empresa extranjera de consultoría e investigación de TI afirmó una vez en público que los macrodatos pueden ahorrar el 60% de los insumos en la agricultura de Guizhou y al mismo tiempo aumentar la producción en un 80%. Por supuesto, la empresa puede llegar a esa conclusión basándose en su acumulación de datos sobre agricultura, meteorología, suelos y otros datos 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 un documento central.
En los últimos años, han surgido rápidamente varios 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 mi país ha pasado del puesto 12 en el mundo. en 2008 hasta el actual 2º del mundo. Big data es el núcleo de los think tanks. Sin big data, el análisis predictivo de los think tanks se convertirá en agua sin fuente. En el caso de información masiva o incluso inundaciones, los think tanks deben utilizar análisis de big data para mejorar su capacidad de clasificar e integrar información.
Las investigaciones muestran que el 93% de los comportamientos son predecibles. Si los eventos se digitalizan, formulan y modelan, de hecho, no importa cuán complejo sea el evento, hay reglas predecibles a seguir y la dirección de desarrollo. la situación también es extremadamente impredecible. 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 plataforma propia
A medida que todos los ámbitos de la vida reconocen gradualmente el valor del big data, las grandes y medianas empresas con una amplia base de clientes también han comenzado a desarrollarse. y construir sus propias plataformas analizar big data e incrustarlos en el flujo de información interno del sistema ERP. Utilice estos datos para guiar la toma de decisiones internas, las operaciones, la gestión del flujo de efectivo, el desarrollo del mercado, etc. -Papel añadido en la cadena de valor interna de la empresa. El papel del valor agregado en la cadena de valor interna de una empresa.
En la era Analytics 1.0, los almacenes de datos se consideraban la base de la analítica; en la era 2.0, las empresas dependían de clústeres Hadoop y bases de datos NoSQL y, en la era 3.0, nuevas máquinas y análisis "ágiles"; Las tecnologías de aprendizaje están surgiendo en forma de Entregar análisis más rápido. Cada vez más empresas están estableciendo directores de análisis en sus departamentos de estrategia y organizando a personas multifuncionales, interdisciplinarias, conocedoras y con experiencia en marketing para realizar análisis híbridos en todo tipo 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. El Premio Nobel de Economía de 2002 fue otorgado a Kahneman en economía conductual y experimental. Como economista Smith, la economía conductual comenzó a ser aceptada por la economía dominante, y la teoría financiera conductual introdujo la teoría psicológica, especialmente la teoría de las ciencias conductuales, en las finanzas. Las empresas de Internet en la vida real tienen 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. Lo que estudian son los datos de comportamiento de Internet, preste atención a los más populares. Spots y sentimiento del mercado, y realizar ajustes dinámicos en las carteras de inversión, desarrollando herramientas de inversión de big data, como fondos basados en big data. 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 son a menudo la base para que otras industrias realicen negocios. El comercio electrónico actual de mi país en la economía real ha logrado B2C, C2C. B2B, etc., e incluso O2O se están volviendo cada vez más populares, pero actualmente no existe una plataforma de comercio en línea dedicada a bienes virtuales basados en datos. Por ejemplo, si un fabricante de ropa 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 del 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 pueden llevar a cabo una producción refinada y producir prendas que satisfagan la demanda del mercado a un costo menor. Imagínese, si existe una "plataforma de adquisición direccional de big data", como Taobao Shopping, puede introducir las necesidades del comprador y los productos del vendedor a través de este modelo, junto con las "conclusiones del análisis de datos" del pago de terceros. plataforma, un producto de este tipo nacerá silenciosamente. Este producto no ocupa recursos logísticos, no contamina el medio ambiente, responde rápidamente, pero tiene un mercado enorme tanto para el lado de la "oferta" como para el de la "demanda". La seguridad de los datos básicos se puede garantizar a través de esta plataforma. La capa inferior de las transacciones en la plataforma de servicios de adquisiciones direccionales de big data no son los datos básicos, sino los resultados de los datos obtenidos mediante la limpieza y el modelado. Todos los vendedores y compradores deben someterse a una autenticación de nombre real, establecer un mecanismo de archivo de integridad 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”. Con este fin, la Enmienda de la Ley Penal (7) 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. La ley menciona específicamente que el personal de agencias estatales o unidades financieras, de telecomunicaciones, de transporte, educativas, médicas y otras unidades no venderá ni proporcionará ilegalmente información personal de los ciudadanos a otros. Mientras varias instituciones examinadoras, agencias inmobiliarias, sitios web de phishing, foros de sitios web, etc., siguen revendiendo información de los ciudadanos, las llamadas fraudulentas, las llamadas de acoso, las llamadas de ventas, etc., están aumentando el tráfico de los operadores y destruyendo el crédito de toda la sociedad. y la sensación de seguridad de los ciudadanos.
Aunque los intercambios exigirán la limpieza de datos antes del comercio de datos, los empleados del intercambio son intrínsecamente incapaces de monitorear las enormes cantidades de datos en todo el país. La limpieza de datos simplemente significa limpiar 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 para incorporar el crédito de datos en el sistema de crédito personal y corporativo como parte del sistema de crédito nacional para evitar que las transacciones del mercado negro entren en el comportamiento normal del mercado.
Además de las agencias de calificación 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 la lucha contra el tráfico de datos básicos que infringe los secretos comerciales corporativos y la privacidad personal de los ciudadanos.
Conclusión:
Big data ha pasado gradualmente de foros y opiniones impetuosas 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. también diverso. La experiencia del mercado muestra que existe una economía de productos básicos en la que se compra y se vende, y el mercado determina qué modelo de negocio se generalizará. Los hechos finales demostrarán que la economía del comercio de productos básicos con big data se convertirá inevitablemente en una parte importante de "Internet +".