寫給創業者十個大數據觀點

寫給創業者十個大數據觀點

歷經多種以數據為資源的創業公司，筆者深感大數據題材創業是高富帥的行為，對於創業者來說不但要擁有大數據的思維，幫客戶創造價值，還要更好了解大數據的生態系統，不要想著成為什麽平臺，甚至設想成為數據生態裏面的重要基礎設施提供者，某個行業的領導者，而更多是要考慮如何先成為數據時代的收益者之壹。

根據觀察，筆者梳理了大數據的觀點，寫給創業者以供參考。

1.關於大數據賺錢

大數據的價值是沒有問題的，可是它的商業價值是依賴用戶數的；

簡單舉例：100元發掘了10元價值，如果銷售給8個人，虧20，銷售給80個人賺700，利潤極高

這就是說，數據驅動的生意價值密度比較低，依賴用戶數構建生意體系，壹旦做大將是暴力，因為價值的復制性成本趨近於零。

2.關於大數據商業模式

目前的大數據仍停留在概念系統建設的初級階段，解決現有數據量增加、處理速度快速處理的問題，很少有大數據平臺真正運用自身的大數據，完成真正的產品創新，而非渠道的拓展。

就技術收益而言，營銷的：

商品推薦、廣告推薦、閱讀推薦、人才推薦、旅遊推薦搜索悠優化都是有收益的；就安全而言：有合規、預警和智能巡檢，是可以節省成本的、提高效率的；就產品創新而言，沒有見到實物的產品創新案例；UGP（用戶創造產品）平臺會比較酷。

就目前已經賺錢的搜索業務，安全業務，輿情，情報，營銷業務都是成功的案例，還有很多，靠大家切入，記住提供應用，不要搞系統。那是大公司幹的事情。

3.關於大數據的普世價值

發現大數據的價值，如同發現新文明！

數據是群眾智慧，將協助個體進行科學決策！

和之前的數據科學相比現在的DT能夠實時在線，預測未來趨勢！

企業層面將更加科學的倒逼企業的人財物產供銷體系等

開放數據、是人類歷史上最偉大的進步！

對於數據的價值認知不應該停留在商業領域，各行各業都需要數據驅動，各個學科也需要，我們人類在通過數據不斷量化這個宇宙。

4.大數據與營銷

科學和藝術的有機結合

數據更快、更準，藝術更富有感染力！

科學提升在理性範圍內、藝術則非理性！

大數據目前貢獻最多的還是在營銷！

藝術價值>數據機制

數據對於營銷效果是N%的提高，藝術是幾十，幾百，成千上萬的提升，在數據時代壹個好的營銷是將數據與藝術結合的結果。

5.大數據的最大價值：大數據+物體=智能

心中有數為智慧、物中有數可智能！

數據給人類提供了造物的素材，使人有了學習上帝造物的本領；

大數據滲透到了所有場景，讓物體智能，行為智能，誰學習誰受益，請用大數據幫助XX進行變革造句（大數據輔助說話，治病，吃飯，旅遊，吵架）；

這是大數據的核心價值，在這個哪些硬件需要什麽樣的數據，如何去滿足這種數據需求，如何節省資源，如何提高數據利用率，如何考慮硬件之間的數據交換和流動才是最重要的。終端決定後臺，消費者決定市場！智能硬件是大數據的最終用武之地。

6.沒有數據照樣可以大數據

智慧高於知識，智慧是動態的，它可以隨時產生（實時計算）的：妳的心態，初心，勇敢，創新思維，工作環境人際關系都是條件，我們從數據，信息，知識，到智慧產生都是大數據處理的結果，古人沒有數據但是產生了智慧，所以大數據思維不應局限在數據層面。

7.關於大數據的最佳商業模式

免費數據，收費api，會不是大數據最佳的商業模式？

大數據的最佳商業模式也許就是大數據交易。

8.大數據對企業的價值

助理業務生命周期管理：

各行各業都有大數據驅動的業務變革，任何壹個行業

從社會化客戶---原始的線索客戶-----線索-機會-----

訂單-產品設計--服務-----口碑------社會化客戶，

整個商務的閉環都需要數據參與其中的。

助理數據生命周期管理：

從數據產生--數據采集--數據傳輸--數據存儲--數據處理--數據分析--數據發布、展示和應用--產生新數據"整個數據效能價值的閉環。都需要數據參與其中。

9.當大數據智能PK自然

後大數據時代也許是自然科學的，現在峰會必談大數據，而大數據之後能，筆者以為會談自然科學，自然創造萬物，數據只是自然的產物之壹；

10.大數據與易經

思考：推理VS演繹，用01計算機技術釆集了部分數據，應用了壹些數學算法，選擇了壹種經驗場景，推理出壹種結論，釆集不全，算法不準，場景不對，推理有誤。

研究了壹，生二，二生了三，三生了萬物，掌握易經的古代人能掐會算，預測，演繹有根。這就是祖先的易經文明，演繹可能預知所有情況；

易經說，壹時二運三風水四積陰德五讀書，這就是已經對於社會的大數據結論。易經就是大數據思維。

以上十個觀點，是筆者的壹些點滴思考，有誌於以數據題材創業的朋友，我還想和大家溝通的是對於大數據的市場需求要有所了解。從價值的角度來說，數據分三六九等，第壹方數據，第二方數據，第三方數據。從目前來看，企業的第壹方數據處理（hadoop等生態會是大需求，美國的戰略是開源，中國的戰略是數據開放和OEM跟進，也有很多自有技術的廠商）是目前最迫切的需求，以第壹方數據分析為需求的（BI等工具）求是第二需求，提高安全控制的是第三需求。其次第二方數據的應用。融合企業自身業務的，加快業務協作的，整合利用業務合作方的數據的應用和技術是這壹類需求。最後壹類需求就是購買第三方數據拓展業務的需求，要麽改善產品體驗，要麽進行客戶拓展。這類需求促進大數據流動起來，是推動大數據流動性，產業鏈完善的主要動力。

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