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如何做大数据行业

发布时间:2025-03-18 12:14:53

❶ 如何用大数据赚钱

问题一:通过大数据如何赚钱 首先要确定自己有的“大数据”是什么数据,大到怎样的量级,其中包含的数据元素有多少;
其次找到自己拥有的数据本身的商业属性,找到需要这些数据的用户,并确定他们对这些数据需要是否刚性,以及调研可以为使用这些数据的用户带来哪些价值或者改善;
最后就是设计一套运营模式,让这些数据变现。包括可以一次性的出售,这基本上不会有太多价值;更好的方式是数据动态更新,提供各种数据之间关联分析和目标组合,分别按照不同用户需要持续提供,也就可以长期的赚钱了。
市场上多数大数据本身并非真正的大数据,只是一部分数据资料而已!

问题二:大数据怎么赚钱 拥有大数据的人,才考虑这个事情哪李。
对大数据进行分析、挖掘,发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西,这就是价值,就是钱。

问题三:如何利用大数据赚钱的方法和途径 这个要看具体的情况吧,而且做生意还是要多选择,我在国外看过一个很有特色的无比墙画,画面漂亮,不要开店的,不知道国内有没有,可以找找,以后绝对会取代墙纸

问题四:人人都在讲大数据,怎么利用大数据赚钱 大数据技术应用上可以通过开发各种APP或者系统、网站等借助大数据分析,精准营销,节约成本,挖去潜在用户人群及消费市场,从而实现变现盈利

问题五:怎么用大数据赚钱 可以说得具体点吗

问题六:大数据不再神秘 可谁知道怎么用大数据赚钱 用大数据赚钱,最低层次的,是卖数据――通过交易平台把掌握的数据直接卖出变毁扒现。
更高层次的,对数据进行分析,形成分析报告,提供给有需求的组织,这是数据可视化变现。
再高点层次的,像精准营销这种,通过掌握的海量用户数据进行用户画像,为他们展示精准的广告,收取广告主的钱,这是用数据间接变现。
最高层次的,醉翁之意不在酒,通过数据找准客户所在,最终完成自己产品的销售,或促成项目达成,这是数据商业价值变现。

问题七:怎么李余迟样利用大数据赚钱? 要看新闻更新的是否快,可以做个自己的新闻类门户网站

问题八:怎样通过大数据赚钱 拥有大数据的人,才考虑这个事情。
对大数据进行分析、挖掘,发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西,这就是价值,就是钱。

问题九:大数据公司怎么赚钱? 根据个人理解,大数据公司赚钱分为三个等级
1. 直接出售数据: 包括脱敏的各种交易、操作、用户信息;互联网抓取的 *** 息
2. 对数据进行结构化分析后出售: 各种舆情监测,广告投放,传播分析等
3. 根据批量结构化后信息数据进行建模: 用于个性化推荐,走势预测等
中介公司大概能做第一个级别的吧。
当然,后面还有人工智能,只是目前依靠这个赚钱的公司还没看到。

问题十:现有的大数据公司,都是如何赚钱的呢 为各行业和企业做数据分析啊,互联网时代数据是很重要的,依赖有效的数据分析,可以预测到很多方面,并作出适当的运作调整。会有企业因为自己没有能力做这一块,但又需要有这方面,就找他们设计开发咯。

❷ 小白怎么入门大数据行业数据要学哪些知识

【导读】在大数据学习当中,关于打基础的部分,一直以来都是大家非常重视的,基础打好了,才能真正在后续的发展当中受益,更快地成长起来。那么,小白怎么入门大数据行业?数据要学哪些知识呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

学大数据,在前期主要是打基础,包括java基础和Linux基础,而后才会正式进入大数据技术的阶段性学习。

Linux学习主要是为了搭建大数据集群环境做准备,所以以Linux系统命令和shell编程为主要需要掌握的内容。

而Java,主要是Java
SE,涉及到比较多需要掌握的内容,包括掌握java语言中变量,控制结构,循环,面向对象封装等内容;掌握面向对象,IO流,数据结构等内容;掌握反射,xml解析,socket,线程以及数据库等内容。

Java EE,需要掌握的内容不多,掌握html,css,js,http协议,Servlet等内容;掌握Maven,spring,spring
mvc,mybatis等内容基本上就够用了。

具备以上的基础之后,进入大数据技术框架的学习,利用Linux系统搭建Hadoop分布式集群、使用Hadoop开发分布式程序、利用Zookeeper搭建Hadoop
HA高可用、Shell脚本调用等对大数据技术框架有初步的了解。

对于Hadoop,涉及到相关系统组件,都需要逐步学习掌握,包括理解和掌握Maprece框架原理,使用Maprece对离线数据分析,使用Hive对海量数据存储和分析,使用MySQL数据库存储元数据信息使用正则表达式,使用Shell脚本,使用Maprece和Hive完成微博项目部分功能开发,学会使用flume等。

要能够对hbase数据库不同场景进行数据的crud、kafka的安装和集群常用命令及java
api的使用、能够用scala语言为之后spark项目开发奠定基础,学会使用sqoop;

要掌握spark核心编程进行离线批处理,sparkSQL做交互式查询,sparkStreaming做实时流式运算,spark原理的深入理解,spark参数调优与运维相关的知识。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“小白怎么入门大数据行业?数据要学哪些知识?”的全部内容,希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗,总的来说随着大数据在众多行业中的应用,大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的。希望各位大家在学习之前做好准备,下足功夫不要凭空想象的想要取得优异的成绩。

❸ 企业想要成功布局大数据的七大关键步骤

企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日,大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备,那么,该怎么做才能成功去布局?
最近,电子科技大学教授,云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出,对于普通企业要通过修炼成为大数据企业,关键要做好7个步骤:
1.要实现数据化。企业要为此做好计划,到底需要保存什么样的数据,以人为中心的数据还是以产品为中心,还是更关注企业运营,需要做好这样的计划,然后再将企业生产经营中的数据保存下来,即便是现在看来没什么用的数据,未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据,就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的,一个人来还是几个人,有老人和小孩吗,穿什么样的衣服等等,还有客户的情绪,看了什么,问了什么问题,最后买了什么东西,都是非常重要的数据。
另外,企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来,这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说,长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器,监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素,希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大,但是事实上最终数据分析的结果,温度是没有什么影响的,恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大,反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业,第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念,或者是小数据挖掘的团队。做大数据,企业的规模不一样,要求也不一样。如果企业规模足够大,比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业,可能会形成一个大数据的团队。如果不是,比如说就是简单的服务企业,那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家,也不是说就是特别擅长或适应网络,这样的人不重要了,重要的是要有武器,什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念:
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据,这些数据怎么处理,它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测,因为绝大部分的大数据应用回到预测中,预测里面很多方法都是基准学习的,而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算,这绝对不是说我知道给Hadoop 、Maprece、Hbase就够了,关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的,你的数据来了,我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性,大概的成本多少,哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Maprece实现,哪些算法要通过SPTA,可变逻辑治理是在硬件里面,从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展,知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值,或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力,建立起企业数据挖掘的人才团队。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”,很多的企业,比如说像服装销售这样的传统行业,我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价,怎么样销售的?对于这样一些数据,如果到需要的时候才去找,往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候,希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据,例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行,这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候,再去问已经没有机会了,或者说成本太高了。我们建议,企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法,根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业,做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现,使用外部数据中心的成本已经非常低了,数据存储的费用也是在成倍的下降。但是,企业要做大数据,必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构,要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件,还要考虑和企业业务方向结合,不仅就是包括了数据的采集、数据库架构,向上的分析模块,再往上的API数据出口,以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台,我们强调一定要从企业的业务出发,量体裁衣,企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力,需要有创新思维的人随时思考这些问题,比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子,它存了很多艺术品的数据,所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数,一个叫重工业用电指数,一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数,还有很多企业的一些数据,实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业,一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化,另一方面企业要尽量去通过一些平等办法,通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局,比如说海尔、长虹可以投物联网,对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗,在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术,你要知道哪些是硬技术创新,特别是在基础术设施层面的,比如加速存储,云计算的一些技术,比如数据挖掘,垂直应用分析,这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资,我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据,它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据,所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据,强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的,一是要去关注企业的数据价值,其次要关注早期的投资,去长期指引而不是短期追逐回报率,最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出,大数据的本质不在于数据量有多少,也不在于是否是异构的数据,而是在于数据是关联的,整体的数据可以流动起来。他认为,跨领域关联,通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然,数据本身并不产生价值,只有通过大数据的分析去解决难题才是价值,而大数据对于企业营销的作用是可大可小的,不过在这个把大数据作为概念的时代,企业还是要做好布局大数据的准备,向大数据企业修炼。

❹ 分析如何成为一名大数据开发工程师

1、认识大数据

大数据开发工程师,首先你得熟悉关系型数据库,比如Oracle或者MySQL,熟悉之后,有利于数据仓库的开发;再次熟悉Hadoop,这个都是现在大数据领域中用的最多的一个技术,它的HDFS可以实现分布式存储,Yarn是一个优秀的资源调度框架

2、大数据所需技能要求

必须掌握的技能:

Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop(HDFS+MapRece+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

❺ 从事大数据行业需具备哪些特质

1. 数学能力较强的人
实际上在大数据领域,不管是什么方向,涉及比较多的学科知识大概就是数学,数学厉害的神童们,做软件开发也如鱼得水。
2.喜欢专研的人
为什么说从事大数据行业的人很多人都是喜欢专研的呢?因为不管是学习大数据还是从事大数据这个行业,都是需要会刻苦专研的,里面会涉及到很多重点难点,如果你自身带有刻苦钻研的特质,你会发现对于攻克难题你更能得心应手。所以其实,爱专研是大数据行业。
3.玩竞技游戏厉害的
程序员中其实有很多都是竞技游戏高手,或者曾经是。这说明,玩竞技游戏厉害的人确实适合大数据的,而且容易成为高手。或许这和其追求竞技的精神和思维的敏捷有关。当然还和爱动手有关。不过当然大部分的游戏迷却不是程序员,很多人都是把它当成一种业余爱好来进行。
 

❻ “大数据”要这样用才赚钱!

“大数据”要这样用才赚钱!

大数据的生意经其实很简单,就是收入增加,花费减少;就是增加客户,提高客户体验,提高资金回报的杠杆率;大数据应用成熟之后,大数据可以预测商业未来,发现新的商业机会。
一石激起千层浪,国务院发布的2015 第50号文《促进大数据发展行动纲要》刷满了朋友圈,特别是其中提到了大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放。2017年底前形成跨部门数据资源共享格局,到2018年实现统一共享平台全覆盖和数据共享及交换。2020年培育10家国际领先的大数据核心龙头企业,500家大数据应用、服务和产品制造企业。
众所周知,大数据商业价值巨大。但是中国大数据的商业价值还没有被充分挖掘。主要的困难在大数据的分散,具有价值的数据大部分集中在在政府内部,垄断国企业,以及互联网巨头之中。分散的数据无法帮助企业拿到具有价值的信息,无法实现大数据的商业变现。政府开放数据,以及大数据交易市场的建立是中国大数据商业价值应用的重中之重。
另外大数据的应用场景和大数据隐私问题,也是大数据商业应用功能的两大问题,不知道数据应用场景,就无法寻找具有价值的数据,就无让数据发挥作用,大数据的应用就会停留在解决数据采集、处理、存储等大数据1.0时代的低级阶段,无法实现大数据商业变现,无法激励企业进一步投资大数据,无法形成数据价值应用的生态循环。大数据隐私问题是所有企业不能回避的问题,到底何种数据可以进行交换,何种数据可以采集和变现,何种数据可以作为商品在市场流通,这些问题既影响个人隐私保护,又影响到企业购买数据产品的积极性,同时也影响了数据企业的发展。
中国大数据企业分为三类,一类是大数据技术公司,为企业提供大数据平台搭建,技术咨询,大数据计算和存储的产品,例如华为、亚信、浪潮等传统IT公司。一类是大数据服务公司,为企业提供基于大数据技术的服务、平台、产品。包括为企业搭建大数据挖掘工具,搜索引擎,分析引擎等大数据处理平台,大数据清洗和挖掘服务例如明略科技,ADMaster,百分点。最后一类是提供数据产品的大数据公司,他们拥有数据,加工生成具有价值的数据,为市场提供标准的数据产品。例如芝麻信用,TalkingData,九次方,星图数据等。
中国大数据市场的数据来源有四种,一种是通过网络爬虫采集的外部数据,大多数提供舆情分析的公司就是通过爬虫技术来进行数据采集的。例如海量数据。一种是提供SaaS服务得到的数据,例如Talkindata。另外一种是靠和运营商或政府合作,通过数据挖掘得到的数据,例如亚信和九次方。最后一种就是自身平台产生的数据(电商、旅游、媒体等互联网企业),包括BAT以及较大的一些互联网公司如360、当当、唯品会、聚美优品、携程、今日头条等。
一、开放数据的价值
开放数据就是政府向社会公布自己所拥有的,并经过脱敏的数据。包括天气数据、GPS数据、金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、医疗数据、政府投资数据、农业数据等。这些原始数据本身并没有明显的商业价值,但经过一些公司加工之后,可以产生巨大的商业价值。
开放数据在美国有几千亿美金的市场,包括300亿美金的气象数据,900亿美金的GPS数据,上千亿美金的医疗数据。但政府开放的数据是原始数据,数据自身的商业价值并不大,需要专业的公司对数据进收集,清洗,挖掘,展现,从而形成具有商业价值的数据。在美国有很多公司是依靠加工政府开放数据而实现其商业价值的,例如处理天气数据的Zillow公司,the weather channel 公司,以及处理GPS数据的Garmin公司,它们的总市值已经超过了一百亿美金。
1 、政府开放数据的主要范围
a政府收集和制造的科学数据。例如天气数据,政府资助的医疗研究数据。这些数据都可以作为公共资源进行使用。
b 政府运行的数据,例如政府支出或大型项目运行数据。开放数据一方面可以增加民众对政府的信任,另一个方面可以给一些公司带来商业机遇。
c监管行业的数据。这些数据由企业提供给政府,并且经过政府二次加工。这些宏观数据对于产业规划,企业的投资战略都有很大影响。
2、 中国开放数据之路的挑战
a 国家对数据治理还没有完成。很多数据没有集中管理,还是处于信息孤岛状态,这些都是开放数据需要解决的问题。数据治理投资巨大,时间周期较长,都是巨大的挑战。
b 一些开放数据还不是电子形式。例如医疗数据和教育数据,在一些地区还处于纸质记录状态,没有形成电子档案。这些数据的电子化也是一个较大的挑战。
c 开放数据的脱敏和整合将是一项重大的挑战。特别是国有企业的数据,哪些数据可以公开,哪些数据需要脱敏,如何整合各个地方的数据,这些都是一个挑战
d 大数据服务公司和大数据人才匮乏。由于大数据市场刚刚开始,市场上缺少大数据人才和大数据服务公司,公开的数据短时间可能很难产生商业价值,这会影响政府和企业开放数据的积极性,不利于形成良性的大数据商业市场,会影响开放数据项目的持续发展。
3、有关开放数据一些建议
人类社会即将进入数字时代,开放数据将会是巨大的生产力。政府已经认识到了开放数据的价值,会持续推动政府和国企的数据开放。即使短时间内开放数据的投资看不到商业价值,但其未来经济价值会促使政府坚持开放数据的政策,持续进行投资。就像中国的高速公路,开放数据是另外一条信息高速公路,将数据转化为资产,转化为巨大的社会生产力,帮助企业实现更大的商业价值。
对于数据拥有者的政府,需要在保障公共安全和个人隐私的前提下,完成数据治理和数据整合,逐步向社会开放数据,并提高数据质量,公开面向所有个人和企业,有效利用政府科技资金,让利益相关企业和个人参与到开放数据项目中,鼓励创新,接受外部挑战,利用集体智慧,实现数据最优选择。
对于国有企业,需要在保护自身商业利益的前提下开放数据,帮助各自产业链企业的发展。同时开放数据也可以帮助其自身进行产业规划,进行有效投资,发现市场机会和风险,稳健经营,科学决策。企业可以利用开放数据提高生产效率,减少资源浪费,降低决策失误风险。产业链企业的良性发展,也会推动国企自身发展和进化,提高竞争力,优化企业经营,实现产业共赢。
对于企业家,开放数据将会作为新的资源,帮助企业进行发展,聚焦新的商业机遇,特别是在开放数据影响较大的保健行业,金融行业,能源行业,教育行业。数据服务公司可以利用开放数据,帮助消费者挖掘数据的潜在价值,为企业和政府提供具有价值的商业数据。对于经营中的公司,可以利用开放数据评价商业伙伴和潜在投资,通过提供数据来树立消费者的忠诚度,学会在透明的商业社会中进行经营,寻找公共或私人合作的机会,专注自身产品和客户,为消费者提供更好的产品和服务。
二、万亿的大数据市场
2014年的GDP中消费占比已经超过了50%,标志着中国经济正在向市场经济转型,消费占GDP 50%-70%是中等发达国家向市场经济过渡的一个表现,未来中国经济增长最大的引擎应该来源于消费,特别是个人消费。中国正在经历经济结构调整和城镇化,个人消费需求巨大,社会产品较为丰富,渠道也较为通畅,物流成本正在下降,运输能力正在提高。但是社会消费零售总额增加的还不够快,资源配置不平衡,社会整体消费水平还处于较低的水平。这些问题正在成为中国经济发展的难题,是企业和社会需要解决的问题。
大数据的商业应用将会帮助企业解决这些问题;大数据的有效利用将会提高社会消费水平,将会帮住企业提高效率、洞察客户、增加收入。大数据商业应用未来是万亿级的大市场,大数据是大生意。
大数据时代最重要的特征是人类所有的行为都被数据记录下来,无论是在电商的购买行为,旅游度假,娱乐活动,行为轨迹等,所有的人类社会行为都被各种传感器和互联网记录下来。数据记录了一切,人类社会的行为都变成了数据,用纸质媒体记录人类历史的时代已经过去,历史正在被数据以文字、数据、表格、声音、影像的方式记录了下来。中国的大数据应用主要集中在征信和精准营销,这两个市场的规模加在一起不过两千亿,但是大数据如果同所有企业的商业需求相结合,其产生的化学反应将是巨大的,市场规模将会超过万亿,大数据是个大生意。
网络连接了信息与读者,阿里连接了商品与消费者,腾讯连接了人与人。BAT所有的连接都是建立在数据基础之上的,可以认为大数据连接了一切。数据连接了消费者和商家,数据连接了客户习惯,数据连接客户喜好,数据连接了位置,数据连接了时间和空间,数据连接了历史和现在。连接一切的大数据将会反馈所连接的事物、空间和时间,通过数据记录来反馈物体的移动,客户的消费习惯,个人爱好,行为习惯,活动轨迹,运动规律等。重要的这些反馈数据能知道;你是谁、你在哪里、你喜欢什么、你在干什么、你的消费能力、以及你未来的需求等。所有被反馈的事物都被打上了一个或多个数据标签,这些具有价值的标签经过整理和分析后,将会揭示事物之间的相关性和规律,将会为个人、商家、社会带来巨大价值。
1、大数据帮助制造业规划生产,降低资源浪费
制造业过去面临生产过剩的压力,很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产,造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据,我们可以了解未来产品市场都需求,为客户定制产品。
例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据,可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量,厂家将依据这些数据来进行生产,避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势,避免生产过多的钢材和水泥,
2、移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发
房地产行业在过去为中国GDP贡献了很大力量,未来粗放型的房地产行业将会转向精细化经营,从选地到规划和从设计到建设,都需要参考当地到人口数据和消费者信息,进行科学决策;利用大数据商业应用加快房子销售速度,降低自身负债。
房地产公司可以利用人群的手机位置信息来帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等。同时利用人群到用户画像信息帮助房产公司选择合作商户,提升消费人气,最终提高房产价值。
3、移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和顾客导流
餐饮零售行业最关注客户流量,过去开店选址时经常安排人员在十字路口进行人流统计,利用统计的人口流动信息来决定开店地址。进入到移动互联网时代之后,智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业进行开店选址,企业可以参考客户画像来决定开店的规模,以及产品的类别。
移动互联网端的用户标签和画像数据还可以帮助企业进行一些精准营销,为新开的商户导入客流。特别是在规模较大的购物商厦中,移动App端的位置导航功能,可以指引客户找到新的商户,参加促销活动。市场上已经有成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店引流方面进行合作,资金利用的杠杆率超过了5倍,投入产出比较高。
4、传感器数据帮助产品进行故障诊断和预测
家电和汽车正在走向智能化,通过安装传感器,汽车和智能家电可以将运行参数和运行状态传送到厂家的云平台,厂家可以了解其产品的运行状态,零部件的老化程度,帮助厂家及时更换故障器件,延长产品使用寿命,提高安全系数。汽车行业和智能家电在物联网领域将会产生巨大的市场,云计算和大数据处理平台将起到关键的作用。
中国汽车市场的销售规模超过万亿,家电市场也有一万多亿。车联网和智能家电涉及的大数据应用市场也是巨大的,按照大数据商业变现高杠杆率的特点,其市场规模至少应该在百亿左右。
5、利用移动互联网位置信息进行精准营销
O2O已经成为了一个重要的商业模式,很多互联网企业和传统企业都在寻找O2O的应用场景,订餐、教育、家政、汽车美容等都成为O2O的应用典范。移动互联网数据具有LBS和实时特点,可以帮助企业及时连接客户,依据客户需求进行精准营销。
大型购物中心一般都设有电影院,经常存在某些电影在开场前30分钟,大量电影票还没有出售的情况。借助于手机App推送广告功能,电影院在电影放映前30分钟,可以将电影票以2折价格推送给正在周围就餐的客户。依据客户画像信息,电影票将推送给喜爱看电影的顾客,增加电影销售额。企业可以利用手机App进行广告推送,做到千人千面,依据客户喜好来进行广告推送。这种精准广告推送具有成本低、转化率高的特点,在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果。如果基于位置信息的精准广告推送被大规模的商业应用,将会促进商品流转,大幅度提高社会消费总额,帮助传统企业实现互联网+的战略。
6、电商大数据将会帮助企业优化资源配置
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业,电商网站内推荐引擎将会依据客户的购买行为,进行关联产品的推荐。除了精准营销,电商还可以依据客户消费习惯来提前为客户备货,并利用便利店作为货物中转点,在客户下单后的短时间内,将货物送上门,提高客户体验。电商还可以利用其交易数据和现金流数据,为其生态圈内的商户提供小额贷款,也可以将此数据提供给银行,为中小企业信贷提供支持。
电商的数据量足够大,数据较为集中,数据种类较多,其商业应用具有较大的想象空间。包括预测流行趋势,消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析,电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等,有利于精细化大生产,提高生产效率,优化资源配置。
7、移动大数据助力交通运输规划和管理
交通大数据应用主要在两个方面,一方面可以利用大数据传感器的数据了解车辆通行密度,合理进行道路规划。另一方面可以利用大数据分析来实现交通信号灯智能切换,提高已有线路运输能力。
在美国,政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯,降低了50%以上的交通事故率。大数据可以帮助机场安排航班起降,提高管理效率;航空公司可以利用大数据提高上座率,降低运行成本;铁路公司可以利用大数据安排客运和货运列车,降低运营成本。
8、大数据帮助金融行业进行价值变现
大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品,美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。招商银行(600036,股吧)利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析,每周给客户发送针对性广告信息。
中国目前金融行业大数据价值变主要在用户体验提升和大数据营销两个方面,其中招商银行信用卡中心和平安银行(000001,股吧)走到了金融行业的前面。
大数据在很多行业都有广泛的应用场景,例如在医疗行业,农林牧渔、能源行业、物流行业等,大数据将会是电商之后的另外一个巨大市场,结合了所有行业的商业需求之后,大数据产业的市场规模将会是个万亿级别。大数据不是电力但是比电力更能提供动力,大数据不是石油,但是比石油更能驱动企业发展。大数据就是资产,能够帮助企业进行价值变现。大数据的生意经其实很简单,就是收入增加,花费减少;就是增加客户,提高客户体验,提高资金回报的杠杆率;大数据应用成熟之后,大数据可以预测商业未来,发现新的商业机会。

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