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大数据app怎么创业

发布时间:2023-03-31 21:57:49

❶ 如何利用大数据去进行创业

大数据是当今信息社会的热词。在很多人印象中,数据就是数字,或者说必须是由数字构成的,其实不然,数据的范畴比数字大得多。互联网上的任何内容,比如文字、图片和视频都是数据;医院里包括医学影像在内的所有大感也是数据;公司和工厂里的各种设计图纸也是数据,如果我们把资本和机械动能作为大航海时代以来全球化的推动力的话,数据或将成为下一次技术革命和社会革命的核心动力。那么对于兴致勃勃的创业者来说,如何在大数据时代进行创业,把握和运用好数据时代所带来的优势呢?
首先,重视大数据,在无法确定因果关系时,数据会为创业者提供解决问题的新方法,数据中所包含的信息可以帮助创业者消除不确定性,而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系,帮助创业者得到想要的答案,这个便是大数据思维的核心。因此在大数据时代选择创业,就一定要重视数据.
其次,分析数据。光是足够地重视网络大数据还不能够完全地发挥其优势,而且要有足够的能力去分析数据和利用数据。这一方面,如果创业者并没有具备完全的素养和专业知识技能,则可以寻找相关的数据分析员或者数据分析网站来对某个行业、某个市场或者说是合作对象来进行精准的数据分析,使得创业能够更加事半功倍地进行下去。
最后,保护数据隐私。这个是依靠大数据创业并且长期发展和盈利的必要条件。由于大数据具有多维度和全面地特点,它可以从很多看似支离破碎的信息中完全复原一个产品或者服务的样貌,并且了解到一个公司或者一个组织内部的各种信息。因此,保护自己公司或者创业者已经拥有知道的各种数据信息便显得十分重要,它既是创业者所赖以生存的根本,也是对于客户或者数据源的一种保护和责任
总而言之,在大数据时代创业,一定要重视大数据的重要性,能够娶分析数据和利用数据,最后保护数据的隐私,这样才有可能在大数据时代取得创业的成功。

❷ 大数据时代我们该怎么创业

在大数据时代,如果想要创业的话,那么可以创立自媒体,因为现在自媒体的发展越来越好了,创立自媒体是时代所趋。

❸ 大数据和人工智能时代的个人如何创业

毓美美作答:任何行业都会有很多自有数据,比如农业,工业,医疗等等业内的公司本身运营了多年积累了不少数据的,随着大数据发展,可以盘活这些数据,挖掘出价值后反哺本公司,或者开放这个能力给行业内其他公司或者上下游公司,让大家都提升效率或者创收。

大数据可以提升 社会 效率,提高生产力。详细来说,大数据的价值在于,通过数据挖掘和分析,提升个人和组织效率,增强其市场竞争力,实现资源优化配置,促进 社会 整体效率上升。

大数据经历底层技术的兴起和发展,产业生态的构建,正逐步渗透到各个企业的数据化战略之中,创业人员掌握大数据的分析与应用,可以很好地帮助其搭建底层的数据仓库。利用数据,可以帮助其优选商品,和甄选策略。

创业者善于应用大数据可以起到事半功倍的效果,在财务预算和运营分析中,大数据都可以产出价值。结合大数据,通过分析过往 历史 数据,可以对来年的预算作出预测,甚至直接完成财务预算工作,避免同样针对运营分析,结合大数据工具,将运营工作数据化以后,只需一份完整的报表,就可以迅速了解运营宏微观情况,数据有异常时可及时告警到相关负责人,从而减少不必要的损失。

人工智能强大之处也是依赖于大数据,未来百分之五十以上的职业被人工智能所替代也是极有可能出现的,我们唯有多方面的吸取专业技能,通百艺而专一长,这样才有可能不会被人工智能限制。

人工智能将会极大地改变人类生活,开启一个全新的智能时代,新的时代已经到来了,相信新的时代会让人们跟上节奏的,新 科技 必将被人类所利用,人类必将因发达的高 科技 而极大地改善生活。创业者该对未来怀有一颗坚定、接受的心态,唯有放宽目光,长远考虑,才是对未来最佳的计策。

首先我们要明确这两个定义:大数据和人工智能。人工智能好理解,现在已经逐步走进大家的生活中,比如说智能家居、手机语音助手、公众号机器人等等。

目前,人工智能已经替代了很多简单的人力工作, 社会 劳动力数量有愈来下降的趋势,创业时要避免选择下游客户有可能被人工智能抢占的行业,要么就直接加入人工智能行业。

但人工智能毕竟是一门科学,对学历、技术、资金等等都需要有一定了解,门槛相对不低,对于中小型创业者来说有一定挑战。

那么,什么是大数据呢?

企业家和学者们时常说“我们已经来到了大数据时代”。研究机构Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

定义固然官方,看起来略显晦涩,我们可以这样理解:数据就是信息,大数据就是信息的汪洋大海。大数据具有大量、高速、多样、价值、真实性五个特点,其中“高速”是目前时代发展的显着特征。

由此,我们也迎接来了5G时代,生活节奏越来越快,个人生活越来越碎片化,这些为我们的创业也提供了思路——满足大众“快”的需求。

像临风堂教育,就很好地抓住了这一点。临风堂的国学国画书法三课一体课程体系,打破了人们对书画练习的传统认知。不临摹,独立创作成为行业标新,2小时学会中国画成为现实。在其他人想要学习书画,却又因需要多年的刻苦练习而望而却步时,临风堂的孩子已经可以达到熟练创作的水平。在临风堂进行招商加盟的三年多时间里,全国已有800多家加盟校,课程体系的成果已经惠及二十万家庭。

在贵州的大数据峰会上,马云说过:未来100年是智慧、体验、服务的时代,如果不让孩子学琴棋书画,未来30年将找不到工作!

在机器逐渐取代人力的趋势下,企业家未来可以竞争的是智慧,是艺术,也是文化。

❹ 大数据创业的5大要点,你知道吗

1.基础设施非常难
不仅开发基础设施技术产品很难,销售起来也很难,具体到大数据基础设施工具如Hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难上加难。客户需要大量培训和教育,付费哟娜谷需要大量支持和及时跟进的产品开发工作。
这意味着需要大量的资金支持,例如Greenplum在2010年获得1亿美元投资但仍然不足以完成所有工作,最终不得不选择卖给EMC。今天最出 名的几家大数据创业公司融的钱更多,例如Cloudera。基础设施类的大数据创业公司通常需要数百万美元种子资金启动,但是A轮融资的道路异常艰辛。

新兴的大数据创业公司还必须与那些在客户那里已经有一些知名度甚至合作项目的公司竞争,例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亚马逊AWS、IBM、Oracle等。
反观大数据应用创业则相对简单的多,无论面向垂直行业应用还是数据可视化这样的通用大数据应用都是如此。因为这些大数据应用的价值对于客户来说更为直观,距离业务也更近,进入企业IT系统的摩擦也更小。

2.云计算是朋友
无论你是销售大数据基础设施还是应用,云计算都是更有效的业务载体。选择云计算不仅仅是在云端托管,更重要的是通过云计算向客户提供服务。你将拥有更多控制权,同时在有限的资源上优化运行也会让你对产品的理解更加透彻。
云计算也降低了潜在用户试用产品的成本和门槛,从NewRelic到亚马逊AWS都从云计算+大数据模式中获益。

3.开发者是朋友
如果你主要从事大数据分析,例如ClearStory、Platfora或者CRM营销应用,数据分析师就是你的朋友。无论那种情况,最好的办法就是围绕以开发者和市场人员为主的目标受众进行开发和营销工作,CIO反而不是很好的目标受众!
专注CIO而非开发者往往会导致你在实际签约时碰到棘手问题。围绕开发者营销的战术被很多云计算创业公司和纯大数据软件公司所采用,例如Splunk和Tableau。
再比如Infochimps和Continuuity的产品类似(两者都被迫按落云头,迫降在用户数据中心),但Continuuity完全面向开发者,这意味着能积累更多技术粉丝。

4.将数据科学家推向前台中央
这既是市场也是销售策略,数据科学家才是能够展示数据和平台威力的人,他们也是会议上最受欢迎的演讲者。
但大数据科学家也需要慎重选择传播内容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL,所以没必要每次开会言必称4V之类的科普。至于如何配置和集成大数据系统也只能吸引小部分听众,除非你的项目规模超大。
Cloudera比竞争对手出名的原因有很多,但其中Jeff hammerbacher绝对是一位举足轻重的人物。不要空谈大数据大数据的价值和架构,站在听众的立场说说具体能做哪些分析,如何做。

5.开源有多重要,取决于你自己
几乎所有的大数据公司都依赖开源软件,有些是“借”来的,如Hadoop、Storm以及各种数据库,有些是自行开发的,有些则是混合模式,例如在HBase上增加的一些功能应用。这些开源项目如此流行是因为社区的力量。
开源绝不是看起来那么轻松,不是说你在Github上放点代码就谈得上回馈社区了。开源的目的是将使用相同代码的人聚拢成社区,并不断改进代码。这 里与第三点中我们提到的吸引开发者有关。只有更多的用户和开发者对你产生兴趣了,在你的产品上花时间和精力了,才有可能最终掏钱。
不计其数的创业公司都将代码开源了,但那些真正能推动项目并建设社区的公司才能脱颖而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter这样面向大众的公司都开源了Storm和Mesos等项目。

原文链接:

❺ 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。

❻ 大数据创业 数据哪里来

大数据创业:数据哪里来?需要跨过几道坎?

这篇文章考虑了很久也没下笔,一方面想写得干货一些,一方面又想写得引人入胜一些,纠结来纠结去,终于决定还是以一个中立的用户角度去写,尽量写得大众化一些。

2013年5月10日,在淘宝十周年晚会-马云退休演讲中,马云说:这是一个变化的时代。还有人没搞清楚PC,移动互联网来了;还没搞清楚移动互联网,大数据来了。而变化的时代是年轻人的时代。

马云说的这句话很关键,他不仅提到了大数据,而且更是用一句话阐述了互联网从PC时代,进化到移动互联网时代,然后从移动互联网时代进阶到了大数据时代。有几个关键点很重要:PC时代,全球催生了大量的互联网上市企业,包括谷歌、亚马逊、新浪、搜狐、新东方等等;

移动互联网时代,中国创业热潮风生水起,不仅有大量的移动互联网(包括手游)企业赴美上市,更是诞生了无数个创业奇迹。移动互联网不仅为我们的生活带来了便利,更是把创业热潮推向了历史最高峰。

现在问题来了,大数据时代,创业热潮是不是应该比移动互联网时代更加热闹呢?大数据时代如何创业?大数据创业的门槛又有哪些呢?

先回答第一个问题:大数据时代,创业热潮是不是应该比移动互联网时代更加热闹呢?

据我了解,不是。走在中关村创业大街上,你能收到的100份融资BP里,可能有99份都是APP和O2O项目,但99家里90%以上会重视大数据。

那么大数据时代如何创业呢?请先了解一下大数据的创业门槛。

门槛一:数据

大数据大数据,没有数据怎么玩?那么数据从哪里来呢?

像网络、腾讯和阿里巴巴这样的BAT企业,本身就积累了大量的数据,所以他们玩起大数据来,多半是“闷声发大财”。当然了,也可以说几句BAT企业玩大数据的例子,比如说网络旗下的“网络迁徙”、“网络精算”、“网络舆情”、“网络大数据预测引擎”等等,都是网络的大数据产品应用;阿里巴巴的话,“阿里云”、“支付宝-花呗”、“支付宝-借呗”“芝麻信用”、“蚂蚁金服”等等,都应有了大数据技术。而腾讯方面,“腾讯广点通”、“腾讯云分析”和微信等也都引用了大数据技术。

尔等屌丝没有数据,如何玩呢?

首先,你可以通过第三方购买数据,比如说,数据堂就有很多数据出售和分享;
其次,你可以用爬虫爬回一些数据来存储;
再者,通过给企业、开发者、站长等等授权使用大数据工具来积累数据。这方面的新创企业包括Talkingdata、友盟和DataEye等。
最后,使用免费的政府、企业、和机构开放数据。比如说高德数据的API接口和微博商业数据API接口等等。

总体来说,解决好数据源是大数据创业的必要门槛。关键看你创业的项目是什么。

门槛二:硬件

在北京,我曾经参观过一家大数据初创企业,当时他们还没有拿到融资。我去他们的办公区发现一幕特别心酸的事情。他们的员工挤在一间很小的屋子里办公,而两件较大的屋子都用来安放大数据存储服务器。大数据的存储量是很惊人的,这对机房和硬件设备也提出了新的挑战。

这一点和移动互联网不太一样,你做一个APP,用电脑搞开发,服务器用云服务器就行,按需购买。但是大数据不行,你没法把自家的数据存储在别人的云服务器上,一方面是安全因素,另外一方面也有产权因素。

硬件也是大数据创业的门槛之一,但不是最大 的门槛。顺便补充一句,我曾经参观过的那家大数据新创企业,目前已完成百万美元的A轮融资,现在他们家的办公区特别宽敞,恭喜星图数据。

门槛三:人才

我认为大数据创业的最大门槛在于人才。和做APP不一样,大数据创业你一个人乃至几个人都是没法玩转的。初创企业你就往10-15人这样的团队先招人吧,这样的团队要包括Hadoop工程师、算法工程师,数据建模工程师、架构师、NoSQL工程师、BI工程师等等,全都是技术要求较高、薪资要求也很高的人才。

大数据人才有多贵?在美国,在R、NoSQL和MapRece方面需求的专业人才薪水达到了每年约11万5千美元,在中国也便宜不到哪里去,没有年薪30万,你很难招到一个大数据人才。

也就是说,技术很牛的大数据人才,他的选择面很宽,要么早就进入BAT企业,要么也是在不错的企业拿着高薪,你要挖这样的人才,除了钱,股票、期权、福利等等,都是必须付出的代价。

2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年,原因很简单,各大刚刚开通了大数据科目的院校,学生还没毕业;而招聘市场上的大数据人才需求量远远已经供不应求。除了BAT企业,通信企业、电力企业、金融银行行业、医疗行业、工业、游戏行业等等,哪个行业不是都在招大数据人才?创业公司要在这么严峻的人才环境中找到适合自己的大数据技术人才,门槛可不止是钱。

门槛四:技术

说了人才,就要说技术了。大数据技术不是你懂C++或者R语言就够了的,大数据有一整套自己的技术体系,包括统计、编程、JAVA、数据库、Hadoop、Spark、NoSQL、机器学习、自然语言处理、算法、数据可视化等等技术。光是Hadoop需要用到的技术和编程语言就有很多项。

而且市面上的大数据工具每家用的还不一样,用开源软件(如Hadoop、Spark)或者用SAP(SAP HANA)需要的技术也不一样。技术要求较高,而拥有大数据综合技术的人才又较少,这也成为了制约大数据创业的最大问题。

门槛五:钱

其实我不想写钱,但是又必须写钱。大数据行业创业不缺资本,只要你创业项目的商业模式没问题,并且技术能力强,且团队靠谱,无论在中国还是在美国,融个A轮还是没有问题的,资本关注度很热。但是你在拿到融资之前,自己启动的资金就需要一大笔。人才、硬件和技术成本都较高。

这么理解吧,如果说,几个好朋友凑50万花3个月可以做一个APP项目,那么要在大数据行业创业的话,请先准备600-800万再来玩。

门槛六:商业模式

中国互联网上最赚钱的行业是什么?我认为是电子商务和网络游戏。电子商务和网络游戏也是互联网变现最快的行业。而大数据,它的变现能力不如网络游戏和电子商务那般简单直接。在我拜访过的很多企业中,他们手里有钱、有数据、有人才也有技术,但是他们不知道自己手里的数据可以拿来做什么。

也就是说,大数据目前没有最明朗最直接的商业模式。大数据只有和业务场景结合,才能产生价值。

大数据就像石油原油一样,你知道它在哪里,你可以开采它,但是开采出来你还需要冶炼,并且经过减压蒸馏、加氢精制、溶剂精制、溶剂脱蜡等炼制过程,成为成品油后运送到各个加油站,让汽车加满油后产生了动力才实现最终价值。大数据也一样,需要一整套复杂 的过程才能实现商业价值。

那么你可能会问了,大数据交易算不算是商业模式呢?我个人觉得,要看交易的是什么东西?原始的非结构化的数据,后面数据清洗需要太多的工序,数据存储也是很大的成本,这样的交易代价太高。我相信无论是企业用户也好,还是个人用户也好,大家更倾向于购买“拿来就能用”的大数据数据源。

你说京东和腾讯完成首笔大数据交易,我觉得就是一个笑话,京东和腾讯的大数据不早就整合在一起了么?我用微信直接就能在京东购物,数据是互通的,何必交易?

所以说,大数据创业最难的还是在于商业模式的思考,如果你没有找到一条让大数据变现的渠道,那么千万不要忙着拉团队创业。大数据行业创业,光有idea是不够的,跑通整个商业模式才是关键。

以上是小编为大家分享的关于大数据创业 数据哪里来?的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❼ 如何理解大数据商业价值的创业机遇

大数据时代,人们寻找创业机遇,最重要的是数据收集和分析能力,从数据中找到好点子。首先,大数据技术在萌芽阶段就是开源技术,这会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。其次,创业者不需要是统计学家、工程师或者数据分析师也可以轻松获取数据,然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。此外,将众多数据聚合,或者将公共数据和个人数据源相结合,新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。总之,开放数据和开源技术将使创业门槛降低,创业机会大大增加。

一、大数据的创业方向
现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高,小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷,来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外,将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI,功能按键和数据可视化等模块的完整产品,而不是一堆代码。

因此大数据创业的2B方向,更多的是做工具和服务,如数据可视化、商务智能、CRM等。而在2C方向,大数据一个很大的作用就是为决策做依据,以前做决定是“拍脑袋”决定,现在,做决定是根据数据结果。个人理财(我的钱花哪去了,哪些可以省下来)、家庭决策(孩子报考哪所大学)、职业发展/自我量化(该不该跳槽,现在薪水到底合适不合适 )以及个人健康都可以用到大数据。

二、大数据时代的创业机会
1、金融:大数据公司专门聚焦在通过大数据进行客户信用评级,并为银行、保险公司或者P2P平台服务;或者基于大数据挖掘帮助银行进行客户细分、精准营销服务。

2、电信:这个方向已经有专门为电信企业提供客户生命周期管理解决方案、客户关系管理、精细化运营分析和营销的数据公司;或者基于大数据提供网络层的运维管理和网络优化服务的大数据公司。

3、健康:未来两三年将会出现一批基于各种可穿戴设备形成的健康云数据,进行深度的数据数据分析和挖掘的企业,帮助人们进行健康预测和预警;未来还可以服务公共卫生部门,打通全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应等。

4、媒体广告:可以通过大数据实现更科学的媒介选择;或者基于大数据的精准广告投放系统、基于大数据的广告效果监测评估服务、基于大数据的网站分析优化服务以及基于大数据DMP数据平台并为DSP平台提供精准营销服务等。

5、零售:大数据公司可以帮助零售企业进行店面选址服务;利用关联规则进行客户购物篮分析,从而给客户推荐相应的促销活动;基于天气的分析和预期来判断畅销产品以及相应的进货和运营策略,或者把天气数据加入物流预测模型,确保在天气模式没有改变之前,商品能够顺利运送到各商店。

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