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大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀:從發(fā)現(xiàn)價(jià)值到創(chuàng)造價(jià)值

大數(shù)據(jù)
從發(fā)現(xiàn)價(jià)值到創(chuàng)造價(jià)值, 大數(shù)據(jù)將成為“互聯(lián)網(wǎng)+” 產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動(dòng)力。 過去,數(shù)據(jù)的價(jià)值主要應(yīng)用在決策領(lǐng)域,典型應(yīng)用是商業(yè)智能(BI, Business Intelligence)在企業(yè)經(jīng)營管理層面的應(yīng)用, 即通過數(shù)據(jù)收集、管理和分析等方法,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí), 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值,進(jìn)而提供決策支持。

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從發(fā)現(xiàn)價(jià)值到創(chuàng)造價(jià)值, 大數(shù)據(jù)將成為“互聯(lián)網(wǎng)+” 產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動(dòng)力。 過去,數(shù)據(jù)的價(jià)值主要應(yīng)用在決策領(lǐng)域,典型應(yīng)用是商業(yè)智能(BI, Business Intelligence)在企業(yè)經(jīng)營管理層面的應(yīng)用, 即通過數(shù)據(jù)收集、管理和分析等方法,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí), 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值,進(jìn)而提供決策支持。隨著數(shù)據(jù)體量的不斷增加和處理數(shù)據(jù)能力的提升, 大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一類新的資產(chǎn), 其應(yīng)用場景正在不斷擴(kuò)寬,除了決策支持、 提高效率等發(fā)現(xiàn)價(jià)值功能之外,大數(shù)據(jù)還能創(chuàng)造價(jià)值的功能: 一方面,大數(shù)據(jù)可以幫助提供傳統(tǒng)模式下所無法提供的產(chǎn)品, 滿足用戶需求, 例如大數(shù)據(jù)完善個(gè)人征信體系,幫助金融機(jī)構(gòu)提供消費(fèi)金融產(chǎn)品;又如千方旗下的掌城科技通過浮動(dòng)車模型提供實(shí)時(shí)交通信息服務(wù);另一方面,大數(shù)據(jù)還可以創(chuàng)造需求, 例如,大數(shù)據(jù)可以助力實(shí)現(xiàn)人工智能, 這是新技術(shù)創(chuàng)造的新需求。

大數(shù)據(jù)延伸 BI 內(nèi)涵, 提高企業(yè)效率

大數(shù)據(jù)分析結(jié)果為企業(yè)經(jīng)營決策提供支持,幫助企業(yè)提高效率,這實(shí)際上是傳統(tǒng) BI 范疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下, 我國企業(yè)傳統(tǒng)的粗放型模式受到了 越來越大的挑戰(zhàn), 互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合背景下的大數(shù)據(jù)應(yīng)用將有助于提升企業(yè)經(jīng)營管理效率,助力企業(yè)經(jīng)營從粗放型向集約型轉(zhuǎn)型, 實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。

大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)智能的加速發(fā)展,這是因?yàn)椋?**,大數(shù)據(jù)的分析過程和結(jié)果更具有靈活性、可靠性和價(jià)值性;第二,大數(shù)據(jù)的存在提高了企業(yè)的商業(yè)智能意識(shí), 引導(dǎo)企業(yè)主動(dòng)尋求商業(yè)智能的幫助。一些大型企業(yè)往往擁有幾十個(gè)甚至數(shù)百個(gè)信息系統(tǒng),其所包含的大量數(shù)據(jù)反映了企業(yè)的日常經(jīng)營情況,若能加以分析和利用,將為企業(yè)創(chuàng)造巨大的價(jià)值。

目前,大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)戶關(guān)系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量績效等功能:

客戶關(guān)系管理(CRM):通過客戶信息統(tǒng)計(jì),使企業(yè)有針對性的根據(jù)客戶需求來定制產(chǎn)品和服務(wù),提高客戶忠誠度,還可以通過分析偏好挖掘潛在客戶;

贏利能力分析:幫助企業(yè)分析利潤來源、各類產(chǎn)品贏利能力、費(fèi)用支出是否與銷售成正比等;

控制成本:根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息優(yōu)化流程,如降低庫存、減少損耗等,助于企業(yè)控制成本;

績效管理:利于商業(yè)智能確立對員工的期望,幫助他們跟蹤并管理其績效。

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)

麥肯錫調(diào)查顯示, 數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)價(jià)值巨大, 大數(shù)據(jù)在美國醫(yī)療行業(yè)每年能提高 0.7%的生產(chǎn)力,創(chuàng)造約3000 億美元的價(jià)值;在歐洲公共管理部門 ,每年能提高 0.5%的生產(chǎn)力,創(chuàng)造 2500 億歐元的價(jià)值;在美國零售業(yè),每年能提高0.5%-1.0%的生產(chǎn)力 和 60%的凈利率。

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)滿足需求, 市場空間巨大

大數(shù)據(jù)可以幫助提供過去所無法提供的產(chǎn)品, 滿足用戶需求。 這種模式在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中比較常見, 過去,一些行業(yè)的用戶需求雖然存在, 但是由于缺乏有效的技術(shù)手段,導(dǎo)致市場參與者無法提供合適的產(chǎn)品迎合市場需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)興起后,將帶動(dòng)一系列創(chuàng)新產(chǎn)品推出市場, 這在各行各業(yè)都能找到案例,考慮到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的廣度,這將是是一個(gè)正在挖掘的巨大市場。

以交通領(lǐng)域的實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)和車險(xiǎn)定價(jià)為例,這兩個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的需求本來就存在,但在大數(shù)據(jù)興起之前,傳統(tǒng)模式無法提供***的產(chǎn)品,而大數(shù)據(jù)技術(shù)下的產(chǎn)品優(yōu)化可以更好的滿足需求,提高用戶體驗(yàn)。

千方科技旗下掌城科技通過大數(shù)據(jù)技術(shù)提供實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)。 掌城科技通過向出租車公司和公交車公司購買數(shù)據(jù)、 向政府部門臵換數(shù)據(jù)、利用千方自有數(shù)據(jù)的形式匯集城際交通數(shù)據(jù), 基于浮動(dòng)車的算法模型,對數(shù)據(jù)進(jìn)行二次開發(fā),以建立實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)平臺(tái)。 目前, 掌城科技運(yùn)營著北京、上海等全國 30余個(gè)大中城市的實(shí)時(shí)路況信息,準(zhǔn)確率極高。 目前,千方已將交通數(shù)據(jù)收集從城際交通擴(kuò)大至整個(gè)陸路交通和航空等領(lǐng)域,目標(biāo)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)提供更加全面的公眾智慧出行服務(wù)。

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大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)將參與車險(xiǎn)定價(jià),使定價(jià)更加科學(xué)。隨著車聯(lián)網(wǎng)的興起,OBD(On-BoardDiagnostic車載診斷系統(tǒng))等聯(lián)網(wǎng)的車載設(shè)備,成為車聯(lián)網(wǎng)中的智能節(jié)點(diǎn),連接運(yùn)動(dòng)中的人、車和道路環(huán)境,讀取行車數(shù)據(jù),從而分析出車輛能耗、故障等車況信息以及駕駛者的行車習(xí)慣:通過G-sensor監(jiān)測車主的諸如急剎車、急加速和急轉(zhuǎn)彎等危險(xiǎn)行為,通過破解Can-bus協(xié)議監(jiān)測車主的諸如轉(zhuǎn)彎不打燈、駐車不拉手剎等不良駕駛習(xí)慣,通過GPS獲取車輛的位臵信息和里程數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將改善車險(xiǎn)定價(jià)技術(shù)與核保政策,提升精準(zhǔn)定價(jià)能力。

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)創(chuàng)造需求,拓寬市場邊界

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品拓寬市場邊界, 供給創(chuàng)造需求。 大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值功能, 除了提供產(chǎn)品滿足市場已經(jīng)存在的需求外, 基于大數(shù)據(jù)的新產(chǎn)品還將創(chuàng)造新供給,帶動(dòng)新需求, 打破原有的市場邊界,想象空間巨大:

一方面大數(shù)據(jù)能夠***的精準(zhǔn)洞悉現(xiàn)在,深入挖掘現(xiàn)有商業(yè)價(jià)值:

例如 Airbnb 擁有海量的獨(dú)有數(shù)據(jù),包括旅游地、用戶評論、房源描述、社區(qū)信息等,Airbnb還有一支隊(duì)伍去各地和當(dāng)?shù)厝私涣?,搜集所有的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶在搜尋一個(gè)住宿的地方時(shí), Airbnb 利用大數(shù)據(jù)分析通過Airbnb 社區(qū)告訴未來的客人哪里是更好的住宿地,甚至能夠幫助用戶更深入地了解某個(gè)地點(diǎn),包括地理信息無法描述的文化或宗教上的區(qū)分。Uber 則是利用地理位臵和其用戶的綜合數(shù)據(jù),大大縮短司機(jī)開著空車去接下一位乘客的時(shí)間和乘客等待的時(shí)間。

另一方面大數(shù)據(jù)能夠***準(zhǔn)確的預(yù)測未來,從而能獲得前瞻性的商業(yè)價(jià)值:

例如社交數(shù)據(jù)分析公司 Topsy 準(zhǔn)確預(yù)測了 iPhone 4S上市后的市場表現(xiàn),同時(shí)還成功預(yù)測美國大選結(jié)果和奧斯卡頒獎(jiǎng)結(jié)果。它在商業(yè)分析、市場銷售、新聞等領(lǐng)域擁有很高價(jià)值,因而蘋果以 2億多美元的價(jià)格收購 Topsy。

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈分析

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈可以分為四個(gè)部分: 數(shù)據(jù)采集和整合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和運(yùn)算、數(shù)據(jù)分析和挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)和消費(fèi)。數(shù)據(jù)采集和整合是指通過技術(shù)手段從互聯(lián)網(wǎng)、 移動(dòng)終端、 物聯(lián)網(wǎng)、 應(yīng)用軟件等采集數(shù)據(jù),然后把數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進(jìn)行存儲(chǔ)和運(yùn)算,再按照需求調(diào)用數(shù)據(jù)并進(jìn)行智能分析和挖掘,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成價(jià)值信息或者產(chǎn)品,為決策支持、提升效率、 創(chuàng)新產(chǎn)品提供依據(jù)。

大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)開始成為核心資源

擁有數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)時(shí)代的王者。在大數(shù)據(jù)時(shí)代, 數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為核心資源, 2012年,奧巴馬政府明確提出 將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國家意志,并將數(shù)據(jù)定義為“未來的新石油”, 因此,擁有數(shù)據(jù)可謂是大數(shù)據(jù)時(shí)代的王者。 擁有數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)可以分為三類:

一是既有數(shù)據(jù)、 又有大數(shù)據(jù)思維的互聯(lián)網(wǎng)公司,如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、Amazon等,在互聯(lián)網(wǎng)端積累了大量的數(shù)據(jù)資源,而且此類公司 IT 起家, 對大數(shù)據(jù)有天生敏銳的嗅覺, 大數(shù)據(jù)技術(shù)也相對成熟, 因此,互聯(lián)網(wǎng)公司 可謂是最早使用大數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu),成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的先行者;

二是傳統(tǒng)軟件公司轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng),通過 SaaS 模式為用戶提供服務(wù), 例如用友軟件推出暢捷通,以云模式為小微企業(yè)提供財(cái)務(wù)管理應(yīng)用, 也可以認(rèn)為是既有數(shù)據(jù)、 又有大數(shù)據(jù)思維的模式;

三是擁有數(shù)據(jù),缺乏大數(shù)據(jù)思維的機(jī)構(gòu),這類機(jī)構(gòu)手里掌握著大量的數(shù)據(jù),但是沒有能力自己有效利用, 例如金融機(jī)構(gòu)、 運(yùn)營商、政府部門等。

使用數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)變現(xiàn)的推動(dòng)者。對于手里掌握大量數(shù)據(jù),但沒有能力變現(xiàn)的機(jī)構(gòu)而言,需要專業(yè)的第三方公司提供大數(shù)據(jù)服務(wù),主要是各類 IT咨詢機(jī)構(gòu)和行業(yè)應(yīng)用軟件廠商,尤其是行業(yè)應(yīng)用軟件廠商, 在各自的領(lǐng)域具有天然的卡位優(yōu)勢: 軟件公司提供了行業(yè)應(yīng)用軟件和相關(guān)的運(yùn)營維護(hù), 行業(yè)應(yīng)用軟件本身就是重要的數(shù)據(jù)來源,軟件公司 屬于不擁有數(shù)據(jù),但可以接觸到數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu), 且天然擁有大數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)技術(shù),以及良好的行業(yè)客戶關(guān)系,從信息系統(tǒng)建設(shè)延伸到大數(shù)據(jù)運(yùn)營順理成章。因此,各個(gè)細(xì)分行業(yè)的應(yīng)用軟件提供商有望成為傳統(tǒng)擁有數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)的重要合作伙伴, 助力其探索大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是重要生產(chǎn)力

大數(shù)據(jù)應(yīng)用好壞的關(guān)鍵除了 數(shù)據(jù)本身,還在于大數(shù)據(jù)技術(shù), 大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)等環(huán)節(jié),涉及的技術(shù)環(huán)節(jié)極廣, 隨著數(shù)據(jù)體量增大和數(shù)據(jù)復(fù)雜性程度提高,大數(shù)據(jù)技術(shù)本身也處于快速迭代的發(fā)展過程中。值得一提的是,大數(shù)據(jù)技術(shù)落地的一大重要因素在于如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合, 這背后需要深厚的業(yè)務(wù)理解, 對于既有數(shù)據(jù)、 又有大數(shù)據(jù)思維的互聯(lián)網(wǎng)公司 來說,技術(shù)和業(yè)務(wù)本身是相互驅(qū)動(dòng)、共同發(fā)展的, 對于擁有數(shù)據(jù),缺乏大數(shù)據(jù)思維的機(jī)構(gòu)而言, 在行業(yè)深耕多難的應(yīng)用軟件提供商則是***的選擇。

大數(shù)據(jù)

節(jié)選自:安信證券《 大數(shù)據(jù):下一個(gè)浪潮》報(bào)告。

責(zé)任編輯:李英杰 來源: 36大數(shù)據(jù)
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