A. 在大数据时代,有哪三种大数据公司活跃在大数据产业链上呢
基于数据本身的公司:自身拥有大量的数据资源,比如政府机构;
基于技术的公司:比如勤智数码大数据处理平台;
基于思维的公司:可以依托大数据分析为企业提供战略方向,比如魔镜的大数据服务和勤智数码大数据咨询服务。按照以上的三种角色,对大数据的商业模式做了梳理和细分。
“数据拥有者”的商业模式数据拥有者,这样的公司有三类:
1.大数据是业务核心,对大数据的重复利用是其发展的原动力,例如Google、Amazon、Inrix等;这种公司具有很强大的大数据技术能力,多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作,具有三种产业链角色:数据+技术+服务;
2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器,非厂商的主流业务;例如运营商、银行等,运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务,目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利;
3.数据中间商,本身不具有创造数据的能力,从各种地方搜集数据进行整合,然后再提取有用的信息进行利用;它们的商业模式有:
2B:面向企业或者公共政府部门,提供数据分析结果的服务;例如Inrix在交通信息领域,面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等,出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库;2C:面向个人,提供基于数据分析结果的服务。例如:Inrix提供一个免费的智能手机应用程序,一方面它可以为用户提供免费的交通信息,另一方面它自己就得到了同步的数据。
2D:租售数据/信息模
式(数据资产分享和交易平台),新的商业模式,把数据/信息作为资产直接进行销售;例如:Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用;VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录,用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后,它把这些分析结果卖给其他公司;“技术提供者”的商业模式技术提供者的2B商业模式是目前的主流,有4种类型:提供单点技术,pure-play为主,例如:Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术,来获得营销点子;提供整体解决方案,IT厂商为主,例如:IBM提供软硬一体的大数据解决方案;华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势,提供整体大数据解决方案;大数据空间出租模式:大数据计算基础设施上(与云结合),通过出租一个虚拟空间,从简单的文件存储,逐步扩展到数据聚合平台,例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施,使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。Bigdata as a service,新的商业模式,提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics,为电商提供快捷的商业智能在线服务,软件定价为 500 美元每月,客户只需在软件端输入特定数据,RJMetrics
便会将这些信息备份到安全的服务器上,并承诺在7日内优化数据用以分析,之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如,GoodData面向商业用户和IT企业高管,提供数据存储、性能报告、数据分析等工具,将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上;技术提供者的2C商业模式,目前较少,与cloud结合后有很大的空间,未来是趋势。例如:面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。
“服务提供者”的商业模式服务提供者有两种,一种是应用服务提供者,另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术,对外提供服务:
2B:面向企业或者公共政府部门,提供数据分析结果的服务;例如前面提过的Inrix;
2C:面向个人,提供基于数据分析的服务;例如: Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况,然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配,预测航班是否会晚点;咨询服务提供者,提供技术服务支持、技术(方法、商业等)咨询,或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务;2B 商业模式:定位在某一具体行业,通过大量数据支持,对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为,以开展业务;利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务,有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动(Footfall)数据:以时间为维度(小时/天/月/年),在特定区域的人员人口统计数据(性别、年龄)和行动等数据; 这类企业成长非常快,一般擅长数据挖掘分析技术,帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。
B. 求推荐好用的第三方数据统计分析平台
如果技术人员不够,自己再去开发数据统计平台的意义不是太大,可以选择第三方内的数容据分析平台,但是也存在着风险,例如数据出现问题的时候,如果他们技术团队不强,根本没人理你的好嘛,所以选择一个专业的数据统计分析平台是必要的。就个人使用情况来看,talkingdata(国内),mixpanel(国外)还是值得推荐的
C. 国内哪个BI工具处理大数据的性能最好最快
个人推荐灯果可视化BI 零代码生成数据大屏 现成的大屏模板,组件套用 。
操作很简单,多端口数据对接:Excel,API,JSON这类的都可以的,望采纳
D. 大数据是什么意思哪些软件适合大数据分析
"大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件专工具,在合理时间内属达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据分析的标配是商业智能(BI)软件,传统数据分析的繁杂之处主要体现在两个方面,一是技术人员需要花费大量时间准备数据;二是业务人员基于数据偶得的一些分析需求实现过程复杂。
FineBI的Data Service模块,特有的分析设计模式和指标影响因素智能分析模块,能够帮助用户解决传统BI数据准备时间长,偶得数据分析过程复杂等问题,让技术人员准备数据时无需任何代码和复杂的设置过程,让非IT人员能够轻松自在得进行分析。"
E. 大数据交易平台有哪些
主要分为两种:一种为互联网公开数据交易,如发源地数据交易平台,社交数据、商品信息、新闻信息等公开的数据。另外一种为企业内部数据、隐私数据,类似于贵阳大数据交易所,这种需要政府支持。
F. 业界采用的大数据解决方案
勤智大数据平台
勤智数码依托十年的技术研发实力设计并开发出拥有自主知识产权的DeepOne大数据共享交换平台,是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体