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大数据企业创新

发布时间:2023-06-04 06:39:23

大数据如何给企业创造实际价值

第一,通过大数据分析,各行各业都能更快地对变革进行跟踪,响应全球经济快速的变化。
第二,在全球金融经济危机的状态下,通过数据分析,能够更好地理解整个经济危机行为的演变。
第三,能够更好地满足大众和企业服务的需求,而且可以预测市场的变化。
而从大数据利用的方式上,也可产生几个方面的价值。
首先,大数据的价值密度较低,现在可利用和分析的数据只是冰山一角,数据里的价值远没有被发掘出来,所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
其次,要实现大数据整合创新的价值,通过不同渠道的聚集整合,创造新的数据价值。

② 大数据撬动创新创业新契机

大数据撬动创新创业新契机

大数据被视为云计算之后的又一科技热点。从走在前沿的互联网新兴行业,到与人们生活息息相关的医疗、电力、通信等传统行业,大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产生活方式。巨变之下,国内外各行各业也在面临新一轮创新创业的重大契机。

日前,上海大数据产业技术创新战略联盟(下称“上海大数据联盟”)召开数据中国产业创新峰会,并推出中国大数据最具投资价值排行榜。该联盟秘书长孔华威表示:“参与竞争此次价值排行榜的,共有近450家大数据领域创业团队,我们或许能从中发现新一代的‘马云’。”

随着大数据逐渐由概念转化为生产力,无论是企业、资本机构还是政府、行业协会或联盟,均开始积极布局大数据。之前,北京、上海、广东,甚至河北、贵州、陕西等地方政府已将大数据作为重要战略部署,并开始由松散走向组织化。河北成立秦皇岛开发区数据产业基地;贵州8月份刚刚成立大数据产业技术联盟,并正式出台文件,开放数据环境;而北京早在2012年便成立中关村大数据产业联盟。

作为经济发展重镇,上海近两年也积极推动大数据的发展。2011年,上海成立了智慧岛数据产业园;上海科委副主任干频表示,去年上海市科委正式发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划(2013-2015年)》,重点推进6大行业大数据公共平台和6类大数据行业应用的发展。

孔华威表示,大数据将成为上海科技创新的重要抓手。而成立于去年的上海大数据产业技术创新战略联盟则将实施具体的推动工作,下一步将着重整合资本与产业资源,连接资本与创业公司。他认为,外界都在关注BAT,但随着产业的发展,一些创业公司也逐步崛起,应该受到更多关注。

一家名为星图数据的创业公司不久前获得数百万美元的A轮投资;著名风险投资公司IDG则以4000万元人民币投资了大数据信用评估公司Wecash闪银。毋庸置疑,大数据产业正在受到资本越来越多的关注。

从产业链角度来看,大数据主要分为三个层级:大数据的获取、大数据传输和存储、大数据应用(包括分析挖掘)。在国内,大数据获取依然集中于BAT等大型互联网公司;而在大数据传输和存储方面,已经出现一些成功的创业公司,比如提供基础云计算服务的Ucloud,今年6月份已完成B轮5000万美元的融资;更多的大数据创业公司则集中于大数据应用方面,包括刚刚获得投资的星图数据,以及一些软件公司。

但整体而言,目前基于大数据的创业公司依然处于分散、规模小的状态。孔华威表示,上海大数据联盟将发布《2014年中国大数据产业年鉴》,构建中国大数据产业图谱。

大数据企业成功路径在哪里?众人科技创始人谈剑峰表示,围绕大数据,在硬件等基础设施方面,国外的技术已经遥遥领先,像甲骨文、IBM这样的公司非常成熟,因此,国内短时间内应该先从“软”的方面入手。

目前,上海已出现一些专注大数据的公司,比如提供智慧安全及智慧交通专业解决方案博康智能、专注电商管理软件的商派、解决移动金融安全的来谊电子等。孔华威表示,大数据创新创业企业要关注快和准,因为大数据核心在于海量数据快速和精准的计算。赛富投资基金合伙人金凤春告诉记者,从产业和具体应用来看,围绕社区服务的移动电商、电子游戏的渠道拓展等领域,有可能孕育引导潮流的大数据企业。七牛云存储CEO许式伟则认为,出于对用户行为数据的精准分析,大数据时代的竞争会从“生产更多的商品”,转到“生产让客户满意的商品,甚至是定制化的商品”。未来大数据企业的商业模式之争,就是服务之争、智能化之争。

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③ 大型企业大数据创新的五大重要趋势

大型企业大数据创新的五大重要趋势_数据分析师考试

“大数据”已经不仅仅是一个时髦用语,利用大数据分析正在成为越来越现实的问题,甚至IBM都已经宣布投入10亿美金发展PowerLinux系统以支持其大数据战略。

从企业规模来看,利用大数据更有优势的是大型企业。根据研究机构Forrester Research对大量大型企业的调查数据显示,平均每家企业产生的数据总量约为非结构化数据50TB、半结构化数据2TB、结构化数据12TB。

但Forrester Research首席分析师Bryan Wang同时指出,大型企业大数据综合利用率仅为12%左右,“企业花了大量的金钱在存储上”——而不是分析。

目前使用大数据技术的企业占比约为20%,另有37%企业正在筹划大数据项目,希望通过大数据分析的威力获得更高的企业洞察。那么,大数据在大型企业重要项目应当如何应用呢?这里是大型企业大数据创新的五大方向。

1 ) 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题,因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle,IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统,同时吸收非结构化的数据和外部数据。

然而,传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持,但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目,而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。

StubHub公司有25种结构化和非结构化数据源的数据网络。StubHub首席数据架构师Sastry Malladi表示,使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要。“眼下最重要的创新,是如何创建一个混合的数据系统,”Malladi说。

2 ) 移动性推动大数据投资。移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线,并已经扩展到各种各样的健身活动,以及个人健康监测。

MapMy Fitness副总裁Matt McLure已经看到公司增长到19万用户,并开发出一种混合私有云和公共云的基础设施,以支持用户的行为,如新增的夏季骑自行车的人和健身爱好者。“我们是在健康和关连健身生态系统的中心。”McLure说。额外的健康和健身监控相关的扩展要求,驱动该公司使用像 Facebook和谷歌等开发的数据技术。

3 ) 大数据可以围绕和增强现有的应用程序。StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度,一个项目周围的所有活动,包括社会评论,住宿,餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型,并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。

4 ) 物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西(small stuff)。美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出,当你开始考虑将所有的数据引入组织,将物联网从概念变成现实,构建采集,存储,分析和创建预测分析的系统,需要的技能是供不应求的,客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。

Bachteal以铁路机车为例,表示一旦配备传感器并连接到一个数据分析系统,客户将能够更准确地预测部件的磨损,从而可以防止设备故障。

5 ) 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示,在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing,完成大数据的频谱。

现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池,但只有在数据进入该系统的时候。crowd sourcing代表了一种方式,把额外的数据添加到大数据流程的前端,利于提高分析结果。Lamba说:“我们需要扩展系统的前端。”

大数据已经不仅仅是一个流行的词汇,但创建大数据系统需要思考决策系统的新途径,这现在刚刚进入市场。

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④ 如何使用大数据技术为企业创造更大的价值

大家好,我是Lake,专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享

作为一名大数据工程师,我来说下我的想法。如何使用大数据技术为企业创造更大的价值?这里有两个注重点,一个是大数据技术,一个是为企业创造价值。目前大数据在不同的应用场景,可以分为很多不同种类的技术,比如数据的离线计算有 Hadoop、Spark,存储方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中间件有 Kafka、MetaQ,实时计算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。这么多大数据技术,怎么样为企业创造出更大的价值呢,我认为有一下几点:

保证线上业务稳定性


目前很多企业最底层都用到大数据相关技术,如何保证线上业务稳定成为大数据技术最重要的一件事情。线上业务不稳定会直接影响到消费者的使用,尤其是涉及到交易相关的业务更是重中之重。线上业务的稳定性不能受到大数据集群抖动而产生影响,打个比方,线上订单交易链路在最底层使用到了HBase 数据库,但HBase集群突然 Down掉之后,那么线上用户突然不能够进行下单和支付了,这对于公司来说,直接就影响到公司的交易额和利润,这种情况是公司绝对无法容忍的。

所以你能够保证公司所使用大数据技术集群资源越稳定,那么对于线上业务的稳定运行就越有保证,通过对大数据集群稳定性进行保障,进一步提升消费者的使用体感,这就是你的价值。

更好的降低大数据集群机器资源消耗


更好的降低公司大数据集群机器的资源消耗,提升公司集群资源的使用率,进一步压榨机器的性能也为公司带来了价值。公司每台机器,说实话,都需要从外进行采购,这消耗的就是公司的资金。如果你能在现有的机器上,满足更多的业务,而不只是单纯的购买机器水平扩展来满足业务,这样会进一步帮助公司节约资金。公司的最终目的也是为了盈利,你帮公司降低了机器的购买,这也是为公司节约了一笔很大的成本。

大数据技术创新


大数据技术发展到了一定程度,就需要自己通过技术创新,来满足公司一些更为复杂的业务场景。通过技术创新,带动业务发展。比如图数据库的出现,使得公司能够使用图数据库来构建用户的社交网络图,通过构建的社交网络图可以快速了解到用户的关注、用户的粉丝、和用户兴趣相同的用户有哪些。哪些用户是信息传播关键点等等,通过大数据技术的创新,知道更多潜藏在大数据底层的商业信息价值,从而帮助公司上层更好的做战略规划。同时,也可以通过技术创新,变革整个公司的技术架构,使用新的技术来满足未来公司战略的发展,最直接的例子,就是阿里云。

总结

总体来说,大数据如何为公司创造更大的价值,我认为可以从提升大数据集群的稳定性入手,更好的保证公司线上业务的稳定和运行。其次,可以更好的压榨和节约公司的大数据集群相关的机器资源,从而减少公司机器方面的采购成本。最后,就是通过大数据技术创新,通过技术来驱动业务的发展,当然这也是最难的一点,如果你能做到通过某种大数据技术的创新使得公司战略方面业务的成功,那么你的价值对于公司来说,将是无法估量的。

如果你觉得我的问答有帮助的话,欢迎你点赞转发或者关注我,更多干货内容,欢迎关注LakeShen说,你的小小的鼓励,就是我持续分享的动力。

⑤ 大数据对企业决策和创新有何影响

大数据对企业决策抄的影响袭:

大数据简化了企业决策的程序,使企业在现代市场的激烈竞争中可迅速决策,实施战略部署与推进,从而争抢市场战略制高点,最终在市场竞争中占有强有力的一席之地。

企业通过收集产品(自身,竞品)数据样本进行分析整理,可以从顾客对产品的满意程度、使用情况、销售业绩、竞品优缺点等属性进行科学汇总。从而使企业决策更有说服力,和前瞻性。

大数据对企业创新的影响:

更具针对性,能在最短的时间内汇聚数据得出结论,从而推出更具有针对性的产品。缩短消费者从想要买到花钱买的过程(减少用户在购买过程中考虑的时间)

根据这点,去看大数据企业网站的案例更能得出结论,我推荐几个较为出名的(排名不分先后纯属个人意见)

1.阿里巴巴 2.华为云 3.探码科技

⑥ 大数据如何助力电网企业商业创新

大数据如何助力电网企业商业创新

在“互联网+”“工业4.0”“共享经济”等不同热词的引领下,现今的中国经济有了一系列新的阐释。虽然这些主张不尽相同,但核心思想都与大数据有着密切的关系。大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用,促进了互联网、金融等领域企业的市场开拓、产品研发、客户服务。今年,国务院相继印发《运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》《促进大数据发展行动纲要》,这表明大数据已上升为国家战略,并具备推动传统产业升级转型的重要作用。由大数据带来的商业模式创新,也给企业带来了新的发展契机,电网企业亦是如此。

但电网企业大数据在应用方面有两种做法不可取。一是将大数据作为新概念,将原有商业模式、管理模式进行包装,最终结果往往过于空洞且不尽如人意;二是将大数据作为新的IT技术,在没有明确战略意义与发展路径的前提下,仅依靠信息化应用的方式进行实施推广,最终结果往往成为信息系统的立项依据且发挥作用有限。电网企业如何应用大数据,如何使之成为推动管理创新、商业模式创新与产业革命的内在动力,成为大数据应用中的关键问题。要实现电网大数据的商业模式创新,建立大数据的系统思维至关重要,表现为应用格局、应用主线与应用基础三个方面。

首先,要建立能源大数据的商业生态系统格局。这意味着电网企业开展大数据应用不能局限于本企业掌握的电力数据及相关客户数据、设备数据,而应从促进能源生产、供应、存储、消费的产业格局下发挥电网企业的数据资源优势。未来电网企业要将电力、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用,发挥能源大数据“黏合剂”与“助推剂”作用,在产业层面探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“黏合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应,“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。对电网企业来说,在以能源大数据为基础的生态系统中占据主导地位具有十分重要的意义。一方面,电网企业的价值将不再局限于传输电力流的物理盈利模式,而是能够通过信息、知识、数据的汇集与分享创造价值,增强核心竞争力;另一方面,电网企业通过吸引社会资本及不同主体的参与,共建互利合作的商业环境,可提升企业的科技创新与可持续发展能力。

其次,要以电力能源价值链延伸为主线,转变应用模式。电网面向内部大数据分析、应用已具备成熟基础,在电力负荷预测、电网设备状态监测、配网故障抢修精益化管理等方面积累了大量经验。未来,电网企业对数据资产的应用重点将体现内部数据与外部数据的交叉应用,这也将进一步拓展企业商业空间,实现业务价值链向电网外部延伸。一方面,由发现电网运行规律转向提升用户价值。在电力供给、需求、客户负荷特征等数据分析基础上,注重对用户的数据挖掘与价值发现。在需求侧管理、家庭能源管理、节能服务、智能家居、合同能源管理、95598客户服务等业务中缩短与用户的距离,挖掘用户行为的特点,加强对用户需求与体验的引导与满足,不仅使公司具备应对电力市场化改革与数据化竞争的技术优势,还会为社会促进节能减排、实现“两个替代”等作出贡献。另一方面,由支撑内部管理转向提供外部服务,公司不仅能够通过数据分析提升运营管理效率,还可将数据资产作为一项产品或服务进行变现。一是借鉴大数据交易所的运营模式,将底层数据清洗、脱敏、建模,转化为可视化后的数据结果,使数据资产能够在隐私得到保护的前提下进行交易;二是对相关行业提供数据咨询服务,如用电行业能耗数据、居民用电特征数据、电力数据APP软件等;三是提供征信数据产品,向P2P、商业银行等终端客户广泛提供信用报告、信用评分及反欺诈、商业决策等产品。

最后,要加快建设统一的基础数据管理平台,形成平等、共享的创新创业氛围。以往电网企业在数据利用方面以业务系统设计的功能为主,数据可二次利用程度较低,不利于不同部门、员工开展商业模式创新。产生这种情况的主要原因是各信息系统的数据编码、元数据规则不同,且一些信息系统在初期开发就将功能固化难以二次修改完善。未来,围绕基础数据的融合、共享是开展商业模式创新的重要前提与基础。一方面,建设统一的基础数据管理平台,以全面、准确、实时、高效为原则,整合现有信息系统,对数据资产中涉及敏感信息的经营管理与客户数据可采用清洗、脱敏、建模等技术手段,保证处理后的数据能够被公司大多数部门与单位共享;另一方面,加快形成数据资产创新创业机制,鼓励各单位建立以产品需求、应用需求为导向的数据资产开发小组,提高数据资产的利用效率与质量。

电网企业要顺应大数据发展趋势,立足企业,服务社会,深化大数据商业模式创新,将能源大数据作为实现企业发展战略的催化剂,发挥对“全球能源互联网”建设、“两个替代”方面的助推作用,将数据资产作为推动传统产业转型升级、建设创新型社会的驱动因素,全面提升服务客户、服务社会的水平。

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⑦ 大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战

大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战

大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战【导语】从传统互联网的人机互联,人人互联,到工业互联网的物物互联,人机物三种端各自互联,才带来大数据的产生,利用云进行大数据的存储和计算,实现数据的融合和服务,数据从哪里来,到哪里去,数据如何关联,如何找到市场需求实现价值是关键。数据采集加工的跑马圈地已入中盘,数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘,而这需要模式具备可持续性和可扩展性。如今时代变了,以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念,以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策,如今需要数据的支持和支撑来指导创意。基于大数据的创新创业面临的挑战,主要有四个方面:一是拿到可以利用的数据比较难,目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发。二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存,这就涉及到与传统利益的冲突,因此大数据应用推广需要一把手牵头推动。第三个瓶颈是人力资源,不管美国还是中国大数据人才非常紧缺,包括数据科学家和数据分析师,这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养。
第四关于投资的难度加大,需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
——ADEC联手浙大、五叶草大数空间举办“大数据时代的创新创业实践与思考”研讨会
在大众创新、万众创业的热潮中,基于大数据的创业创新备受关注。12月17日,阿里数据经济研究中心(ADEC)、浙江大学管理学院、五叶草大数空间三者携手合作,邀请20余位浙大学者走入云栖小镇,在杭州这个创新创业的基地,聆听大数据创业创新实践者的感受,共同开展“大数据时代创业创新的实践和思考”的相关话题研讨。
三家大数据创新创业领域的企业数能科技、华院数据和洛可可公司的负责人给大家分享了他们的实践方向、面临挑战以及心得体会。在分享结束后,就大家关注的话题分组讨论的环节受到参会企业以及研究者们的欢迎。
三个方向和四大挑战
浙江大学管理学院教授刘渊老师在分享中提到,从传统互联网的人机互联,人人互联,到工业互联网的物物互联,人机物三种端各自互联,才带来大数据的产生,利用云进行大数据的存储和计算,实现数据的融合和服务,数据从哪里来,到哪里去,数据如何关联,如何找到市场需求实现价值是关键。

图为浙江大学管理学院教授刘渊
以浙江大学郭斌老师为组长的小组认为大数据创新创业的商业模式有三个方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得关注,其中A相当于为企业提供数据的计算分析能力;第二类D是提供数据为主,要做有效的决策背后所使用的数据可能来源于多个数据源,可以集聚数据成为运营的资源;第三类S相当于提供基于数据的服务,这种服务要嵌入到企业运营的业务流程。
以郑刚老师为代表的小组总结了基于大数据的创新创业面临的挑战,主要有以下四个方面:一是拿到可以利用的数据比较难,目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发,二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存,这就涉及到与传统利益的冲突,因此大数据应用推广需要一把手牵头推动;第三个瓶颈是人力资源,不管美国还是中国大数据人才非常紧缺,包括数据科学家和数据分析师,这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养;第四关于投资的难度加大,需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据创新创业的三个实践
数能科技:数据分析老兵的创业之路
数能科技的总经理张晓明先生在国外有20多年的数据分析的经验,他在分享中谈到,美国的大数据指的是用常规方法无法处理的数据,比如音频、视频等数据,而中国的大数据实际上是大数据+小数据,以电影行业为例,通常都是数据采集后转化为小数据来进行统计分析和数据挖掘。

图为数能科技的总经理张晓明
张总认为,中国发展大数据面临三大挑战:一是数据孤岛现象严重,二是行业知识缺乏,在业务、技术和行政人员三方面沟通比较困难,跨学科的沟通以前比较缺乏,使得整个行业发展在应用层面的发展不快,三是过去中国的发展是粗旷式的,哪有机会往哪跑,现在是精细化管理,进行资源的优化配置,而政府官员对这种需求的优先级不高。
在大数据的商业模式方面,张总认为,数据采集加工的跑马圈地已入中盘,数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘,而这需要模式具备可持续性和可扩展性,其中人才也是发展的一个瓶颈,尤其欠缺具备硬实力和软实力的数据分析师,尤其是软实力方面对于理工科学生来说更难,软实力主要指的是沟通、好奇心和业务理解力。
数能科技开发的“电影票房预测”应用和“电影排片宝”应用都是典型的基于数据的新应用,电影票房预测每天早晨9点半会发布当天的票房预测结果,希望成为全国以及各个城市电影票房的预测风向标,为发行人进行精准营销提供依据,“电影排片宝”应用通过收集来自媒体、影院的历史数据、网上售票的预售数据等信息为各大影院排片提供建议。这种应用场景还可以衍生到客流预测与资源优化管理,比如在旅游景点、大型超市等。
华院数据:数据分析人才基地的孵化新模式
国内专业的数据分析挖掘人才有很多都来自于华院数据,来自华院数据的执行总裁麦星在分享“华院数据——产业大数据生态的深度孵化器”的主题时谈到,华院数据目前聚焦是以大数据行业解决方案为核心,基于自己多年的技术积累,提供数据互联、人工智能引擎等核心能力和产品,融入于垂直行业,在各行业孵化出独立、专注、聚焦的大数据子公司。

图为华院数据的执行总裁麦星
目前已经孵化了数云、数创、数尊、华院分析等多家大数据+电商、零售、O2O、运营商的创业公司,这些创业公司形成产业大数据的生态,比如数云科技是电商数据应用的创业公司,为阿里巴巴平台上的商家提供CRM解决方案,连续三年都是金牌淘拍档。
洛可可:传统工业设计公司的大数据创新转向消费者为中心
洛可可作为一家工业设计公司,它所推出的一款55度杯子一上市就备受欢迎,杭州分公司负责人夏治朋在分享时提到,如今时代变了,以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念,以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策,如今需要数据的支持和支撑来指导创意,而且数据不仅是B端的需求,更重要的需要最终消费者的需求,让创意和设计更加精准。

图为洛可可杭州分公司总经理夏治朋
以前的产品只有功能,现在的产品还要有服务、有情感,产品具备智能的基础需要有大数据,现在的产品大都是软硬件结合的,同时还有app,从而了解用户的行为和习惯,通过App端数据的抓取来获知用户的行为和习惯,从而改变创意和设计,使得用户感知到产品是为之定制的。
大数据的创新创业刚刚开始
在信息经济发展迅猛的今天,随着数据扮演生产要素的角色,云计算发挥公共计算基础设施的作用,数据的开放、共享与流动成为可能,数据的融合激发新的生产力。与以往任何一个时代相比,大数据时代的创业创新将拥有更多的机会、更大的空间。虽然现阶段我国数据相关的法规政策尚不完善,基于数据的创业创新实践尚在探索阶段,业务和服务模式还不成熟,不确定性正意味着更多机会,因此我国不断涌现出企业进行基于大数据的新模式的尝试和探索。阿里数据经济研究中心(ADEC)期待与更多学界研究者进行深入合作,共同推动中国数据经济的良性快速发展。

⑧ 大数据时代下商业模式的创新

大数据时代下商业模式的创新

近年来,无论商界还是政界,对大数据的高度关注与价值利用表现得越来越热切。大数据概念火热的背后,折射出在市场竞争相对饱和的新时期,企业获取新客户比维护老客户的成本要高,逼迫企业从以前“跑马圈地”式竞争转向精细化运营。而从现有的客户当中挖掘最有价值的客户,就是大数据对商业影响最重要的一方面。

大数据热潮的兴起,与技术的进步使数据利用变得更加便捷、便宜直接相关。随着与数据相关的计算技术、储存技术、传输技术的发达,一方面使消费者能随时随地创造数据,另一方面使企业有技术、有能力获取用户数据、分析数据,这是大数据应用的基础与前提。大数据与传统数据更多是理念上的差别,大数据是用更大视野、更多纬度看问题,拿数据说话,用大数据引领商业创新。

大数据最大的价值在哪?企业如何利用大数据?关键是经营理念转变。中国市场经济20多年来经过了三个阶段的变化,第一个阶段是生产导向,第二个阶段是销售导向,第三个阶段就是现在的市场导向,其核心是从经营产品向经营用户转变,不是为产品找到合适的用户,而是为用户找到合适的产品,这是大数据商业创新的一个前提,就是以用户为中心,以市场为导向的经营。

汽车行业对大数据的利用,贯穿了从研发到服务的全产业链。品牌的定位必须满足消费者的核心价值需求,产品的研发、生产与营销、战略决策,以及客户服务等,都必须做到以客户为中心,大数据给我们提供了便利。

广西糖网商业模式的成功,是大数据价值变现的成功典范。广西糖网食糖批发市场有限公司董事长胡诗科表示,糖网基于行业大数据支撑下的垂直电商模式,对不同客户需求进行数据分析,销售前置、远程配送,极大降低交易成本和物流成本。客户只需要一部电脑或者一部手机就能解决谈判采购等问题。

数据是企业未来核心资产,数据就是价值。对企业而言,如果光生产产品而没有数据,很快就会被淘汰,这个核心资产最重要的是要懂得如何管理,实现价值变现。他表示,企业必须具备三个能力,即数据占领能力、数据分析能力、数据价值变现能力,这是大数据的三个关键环节。

不管是阿里巴巴的跨界融合,还是广西糖网的价值链整合,都体现了企业角色的根本性转变,即从企业创造价值、用户消费价值逐渐向用户创造价值、企业消费价值转变。这种新的价值创造最主要的机制之一,就是通过大数据的技术分析利用,让用户、企业、合作伙伴等实现价值共创,这可能是大数据时代商业模式产生变革的根本性趋势。

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⑨ 大数据 企业创新的原动力

大数据: 企业创新的原动力

创新史上由于偶然或意外发现的产物和进程俯拾皆是。举例来说,微波炉,X光机,盘尼西林等等,都不是一纸设计的产物,而是极具视野、动力十足的革新者们将眼前拦州之物应用于更广泛层面的产物。

数字世界中也是如此,这里技术的进步大大依赖于横向视角和开发现有技术和信息潜在功能的开阔视野。

在大数据世界中,信息来源种类以日新月异的速度变得日益繁杂,带来的信息量越来越大,给创建和整理信息的人们带来了恼人的挑战,即要充分重视手头数据集更广泛的应用。其实,现实是创造和整理数据的人们并不是决定其最广泛应迅和用的最佳人选。

在这种背景下,宝马的市场总监最近向北美国际汽车展透漏的消息就不那么令人吃惊了,宝马收到了大量按车辆排序的数据使用请求,而且这种请求一般都遭到了婉拒。这一现象似乎是出于对隐私的关心和无意识状态下为第三方提供获取顾客数据的途径所带来的可能后果,因为这会造成易受攻击的状态,或者带来不必要的信息暴露。宝马并不会是唯一一家持此观点的企业。

发挥数据的价值

但是我们并不应该简单粗暴地拒绝支持数据在企业外部的更广泛使用,而要鼓励向第三方开放数据,因为第三方可能对数据的应用有更广阔的视野,这样才能发挥数据的真正价值。

虽然在处理顾客数据时,隐私毫无疑问是一项重要因素,但是零售商基于隐私风险考虑而拒绝扩大数据使用权限,就忽视了这些数据对于革新者的内在价值。当然,应当记住只有在涉及个人数据或信息时,才会有隐私方面的考虑。

因此,企业应该将其注意力放在捕捉到的数据的性质和质量上。从一开始就应该评估是否有必要对涉及个人信息的数据进行整理亩衡盯。无论企业考虑将其数据商业化与否,都适用这一基础问题。

个人信息管理

假设要整理个人数据,是否有必要保留这一数据的个人信息?如果没有,就没有理由保留。简单来说,无意中将个人数据捕捉并保留可能会给企业带来不必要的问题,因此应该尽一切可能避免这种状况的发生。

即使有必要捕捉并保留个人数据,企业也应当尽可能早的将数据做适当匿名化处理,才能进行收集和保留。

当数据需要在现场环境中进行展示或共享时,需要确保数据输入端、API或者入口的安全——这样能够保证数据的安全转移,防止企业后门的出现。

对于这些问题的关注能够抵消,或者最少能将对隐私的担心最小化,使数据商业化顺利进行。

投入更广泛的应用

我们目前关注的是两方面的良好平衡,一方面是企业发挥日益丰富的数据集的商业化需求,另一反面是企业认识到自身并非发挥数据更广用途的最佳人选,而且未来这会带来数据的暴露。

汽车制造商的大数据能够为顾客带来更多便利,更舒适安全的享受,但这些数据还可能有更广泛的应用。企业不应当陷入猜测应当怎样使用数据激发技术创新的漩涡中,而应当拥抱大数据的商业化;另外,当在动态环境中使用数据时,应当采用安全措施防止暴露核心系统通道。

盘尼西林的发现与抗细菌真菌在废弃污染的有盖培养皿中的生长有关。那么如果企业解放数据,会出现什么创新呢?我们可以拭目以待.

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⑩ 大数据作为生产要素的情况下企业创新机制包括哪几个

大数据作为一种生产要素,企业创新机制主要包括科技创新。通过科技增强企业的竞争力,增强产品的附加值。另外包括管理创新,体制创新。

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