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大數據市場空間究竟有多大?我們應該怎么依靠大數據賺錢?

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-07-19 07:31:23 本文摘自:多智時代

“大數據的市場規模沒有天花板。”國務院發展研究中心信息中心研究處處長李廣乾認為。不過細想,這正是目前各大企業和資本瘋狂追逐大數據產業的重要原因。
大數據市場空間究竟有多大?我們應該怎么依靠大數據賺錢?

“單獨討論大數據意義不大,它是依附于具體業務,和各個行業密切相關的。”李廣乾認為,大數據產業規模和兩大因素相關:一是經濟發展水平,需要大數據的業務越多,市場體量就越大;二是信息化發展水平,能夠產生數據的終端越多,數據就會越聚越多,而數據的生產是沒有上限的。

目前,大數據的金礦還僅是開挖了“冰山一角”。全球來看,Gartner2016年最新的技術成熟度曲線顯示,大數據作為新興領域,已經進入應用發展階段,基礎設施建設帶來的規模性高速增長出現逐步放緩的趨勢,技術創新和商業模式創新推動各行業應用逐步成熟,應用創造的價值在市場規模中的比重日益增大,并成為新的增長動力。從總體規模看,2016年,全球大數據市場規模實現16.5%的增長,預計將連續3年保持增速在15%左右。

同時,大數據成為全球IT支出新的增長點,2016年,有近40%的企業正在實施和擴大大數據技術的應用,另有30%計劃在未來12個月內應用大數據。“說大數據產業是一張畫得很大的餅顯然是片面的。”工信部賽迪研究院軟件所所長潘文預測,包括大數據硬件、大數據軟件、大數據服務等在內的大數據核心產業環節,2016年達到3100億元,將在2020年超過1萬億元;大數據關聯產業規模2016年超過5萬億元,將在2020年超過10萬億元;大數據融合產業規模2016年達到3.5萬億元,將在2020年超過20萬億元。

“從大數據核心產業結構看,基于大數據的服務是大數據核心產業的主體,其規模約占大數據核心產業規模的90%,未來,服務也將是大數據產業的最核心部分。”潘文說。

大數據市場空間究竟有多大?我們應該怎么依靠大數據賺錢?

目前國內大數據公司分為兩類:一類是已有獲取大數據能力的公司,如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭及華為、浪潮、中興等企業,涵蓋了數據采集、數據存儲、數據分析、數據可視化及數據安全等領域;另一類則是初創大數據公司,依靠大數據工具,針對市場需求,為市場帶來創新方案并推動技術發展。不同的大數據公司,盈利模式也不相同。如果把大數據產業比作房地產開發,那么海量數據就是地產開發時的土地資源,數據挖掘開發就是地產搭建蓋樓。大數據主要的盈利模式也是圍繞這兩方面展開,一是通過直接“搬運”數據賺錢,二是通過數據加工分析盈利。

“我們就像一個自來水廠一樣,用戶要你提供干凈的自來水,對方可能是酒廠、飯店、飲料廠,他把你的水做成飲料或酒。”聚合數據就是一家主要依靠為客戶提供數據盈利的公司,公司創始人左磊對其商業模式作了一個形象的比喻。在開發APP應用過程中,左磊發現客戶對于數據的需求非常大,但他們本身卻沒有能力去做這些事情。聚合數據的主營業務,就是整合市面上有價值的數據源,從車輛違章信息、航班火車查詢、全國加油站實時油價,到在線試題、電影、股票,做成標準化的API(應用程序編程接口),開放給開發者、企業及微信公眾號用戶等使用,為他們免除數據收集、維護等環節。

簡言之,聚合數據是一家數據源公司,充當的是數據“搬運工”的角色。在變現模式上,針對一些本身成本不高的服務,聚合數據會對用戶實行免費,而對一些成本相對高的服務,會按照每個接口或服務的成本收取不同的費用。2016年,聚合數據光API接口一項營收就超過1000萬元。聚合數據的盈利模式是數據買賣市場一個有代表性的類型。

另一個代表性類型是,國內乃至全球第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所,自2015年4月正式掛牌運營以來,僅用兩年多時間,就實現了可交易數據總量超過150PB,內容涵蓋政府、金融、交通等30大類領域,并于今年上半年實現正現金流,預計今年底累計交易流水將突破2億元人民幣。

 

大數據市場空間究竟有多大?我們應該怎么依靠大數據賺錢?

 

數據的“消化”和“利用”如果說搬運數據是秀肌肉的“體力活”,那么分析數據并提供解決方案就是拼智商的“腦力活”,相當于把收集來的數據“消化”“利用”好。直接售賣數據是比較底層的盈利方式,而對數據進行處理加工則在商業模式上具備更多的想象空間。數據分析可大致分為直接提供數據分析工具和輸出解決方案兩種模式。潘文說,數據分析工具通常可以實現情報挖掘、輿情分析、銷售追蹤、精準營銷、個性化推薦、網站/APP分析等功能,收費方式采取按需購買,部分功能服務免費,部分功能服務收費。阿里云的“數加”平臺就是典型的數據工具盈利模式。

阿里云大數據事業部總監徐常亮表示,阿里云“數加”平臺,承載著阿里巴巴集團、螞蟻金服的數據,可提供一站式的數據計算、加工、處理等服務,用戶不用自建計算平臺。

此外,基于“數加”平臺,阿里云還提供數十款應用工具,覆蓋數據采集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條。計算引擎之上,“數加”平臺提供了最豐富的云端數據開發套件,包括數據集成、數據開發、調度系統、數據管理、運維視屏、數據質量、任務監控。在數據分析方面,通過移動數據分析產品,開發者可快速搭建日志采集、分析系統;通過“數加”平臺BI報表產品,3分鐘即可完成海量數據的分析報告。

在機器學習方面,“數加”平臺發布的機器學習工具,可基于海量數據實現對用戶行為、行業走勢、天氣、交通等的預測。大數據公司百分點的展廳內有一面弧形墻,可以24小時實時更新數據資料和圖譜。這面墻上有全網當日產品銷售統計和熱銷產品榜單,每一個產品都有詳情介紹。

百分點研發總監蘇海波介紹,5.5億用戶的“畫像”匯總于此,包括購物偏好、網購金額變化趨勢、閱讀興趣等。用戶的任何網上行為都會成為大數據的一部分,經過篩選加入到用戶的數據中。通過與百分點合作,商戶可以根據用戶消費偏好,定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和報價;新聞資訊APP則可以推送用戶感興趣的信息。

在輸出解決方案上,大數據還可以應用到醫療、教育、零售、通信等傳統行業。通過大數據產生更多收益,節約成本,優化原有行業,衍生出新的商業模式,有興趣入行大數據的朋友,可以關注多智時代官方賬號,及時獲取最新前沿和基本知識,如有疑問,請在評論區留言。

關鍵字:數據市場

本文摘自:多智時代

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責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-07-19 07:31:23 本文摘自:多智時代

“大數據的市場規模沒有天花板。”國務院發展研究中心信息中心研究處處長李廣乾認為。不過細想,這正是目前各大企業和資本瘋狂追逐大數據產業的重要原因。
大數據市場空間究竟有多大?我們應該怎么依靠大數據賺錢?

“單獨討論大數據意義不大,它是依附于具體業務,和各個行業密切相關的。”李廣乾認為,大數據產業規模和兩大因素相關:一是經濟發展水平,需要大數據的業務越多,市場體量就越大;二是信息化發展水平,能夠產生數據的終端越多,數據就會越聚越多,而數據的生產是沒有上限的。

目前,大數據的金礦還僅是開挖了“冰山一角”。全球來看,Gartner2016年最新的技術成熟度曲線顯示,大數據作為新興領域,已經進入應用發展階段,基礎設施建設帶來的規模性高速增長出現逐步放緩的趨勢,技術創新和商業模式創新推動各行業應用逐步成熟,應用創造的價值在市場規模中的比重日益增大,并成為新的增長動力。從總體規模看,2016年,全球大數據市場規模實現16.5%的增長,預計將連續3年保持增速在15%左右。

同時,大數據成為全球IT支出新的增長點,2016年,有近40%的企業正在實施和擴大大數據技術的應用,另有30%計劃在未來12個月內應用大數據。“說大數據產業是一張畫得很大的餅顯然是片面的。”工信部賽迪研究院軟件所所長潘文預測,包括大數據硬件、大數據軟件、大數據服務等在內的大數據核心產業環節,2016年達到3100億元,將在2020年超過1萬億元;大數據關聯產業規模2016年超過5萬億元,將在2020年超過10萬億元;大數據融合產業規模2016年達到3.5萬億元,將在2020年超過20萬億元。

“從大數據核心產業結構看,基于大數據的服務是大數據核心產業的主體,其規模約占大數據核心產業規模的90%,未來,服務也將是大數據產業的最核心部分。”潘文說。

大數據市場空間究竟有多大?我們應該怎么依靠大數據賺錢?

目前國內大數據公司分為兩類:一類是已有獲取大數據能力的公司,如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭及華為、浪潮、中興等企業,涵蓋了數據采集、數據存儲、數據分析、數據可視化及數據安全等領域;另一類則是初創大數據公司,依靠大數據工具,針對市場需求,為市場帶來創新方案并推動技術發展。不同的大數據公司,盈利模式也不相同。如果把大數據產業比作房地產開發,那么海量數據就是地產開發時的土地資源,數據挖掘開發就是地產搭建蓋樓。大數據主要的盈利模式也是圍繞這兩方面展開,一是通過直接“搬運”數據賺錢,二是通過數據加工分析盈利。

“我們就像一個自來水廠一樣,用戶要你提供干凈的自來水,對方可能是酒廠、飯店、飲料廠,他把你的水做成飲料或酒。”聚合數據就是一家主要依靠為客戶提供數據盈利的公司,公司創始人左磊對其商業模式作了一個形象的比喻。在開發APP應用過程中,左磊發現客戶對于數據的需求非常大,但他們本身卻沒有能力去做這些事情。聚合數據的主營業務,就是整合市面上有價值的數據源,從車輛違章信息、航班火車查詢、全國加油站實時油價,到在線試題、電影、股票,做成標準化的API(應用程序編程接口),開放給開發者、企業及微信公眾號用戶等使用,為他們免除數據收集、維護等環節。

簡言之,聚合數據是一家數據源公司,充當的是數據“搬運工”的角色。在變現模式上,針對一些本身成本不高的服務,聚合數據會對用戶實行免費,而對一些成本相對高的服務,會按照每個接口或服務的成本收取不同的費用。2016年,聚合數據光API接口一項營收就超過1000萬元。聚合數據的盈利模式是數據買賣市場一個有代表性的類型。

另一個代表性類型是,國內乃至全球第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所,自2015年4月正式掛牌運營以來,僅用兩年多時間,就實現了可交易數據總量超過150PB,內容涵蓋政府、金融、交通等30大類領域,并于今年上半年實現正現金流,預計今年底累計交易流水將突破2億元人民幣。

 

大數據市場空間究竟有多大?我們應該怎么依靠大數據賺錢?

 

數據的“消化”和“利用”如果說搬運數據是秀肌肉的“體力活”,那么分析數據并提供解決方案就是拼智商的“腦力活”,相當于把收集來的數據“消化”“利用”好。直接售賣數據是比較底層的盈利方式,而對數據進行處理加工則在商業模式上具備更多的想象空間。數據分析可大致分為直接提供數據分析工具和輸出解決方案兩種模式。潘文說,數據分析工具通常可以實現情報挖掘、輿情分析、銷售追蹤、精準營銷、個性化推薦、網站/APP分析等功能,收費方式采取按需購買,部分功能服務免費,部分功能服務收費。阿里云的“數加”平臺就是典型的數據工具盈利模式。

阿里云大數據事業部總監徐常亮表示,阿里云“數加”平臺,承載著阿里巴巴集團、螞蟻金服的數據,可提供一站式的數據計算、加工、處理等服務,用戶不用自建計算平臺。

此外,基于“數加”平臺,阿里云還提供數十款應用工具,覆蓋數據采集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條。計算引擎之上,“數加”平臺提供了最豐富的云端數據開發套件,包括數據集成、數據開發、調度系統、數據管理、運維視屏、數據質量、任務監控。在數據分析方面,通過移動數據分析產品,開發者可快速搭建日志采集、分析系統;通過“數加”平臺BI報表產品,3分鐘即可完成海量數據的分析報告。

在機器學習方面,“數加”平臺發布的機器學習工具,可基于海量數據實現對用戶行為、行業走勢、天氣、交通等的預測。大數據公司百分點的展廳內有一面弧形墻,可以24小時實時更新數據資料和圖譜。這面墻上有全網當日產品銷售統計和熱銷產品榜單,每一個產品都有詳情介紹。

百分點研發總監蘇海波介紹,5.5億用戶的“畫像”匯總于此,包括購物偏好、網購金額變化趨勢、閱讀興趣等。用戶的任何網上行為都會成為大數據的一部分,經過篩選加入到用戶的數據中。通過與百分點合作,商戶可以根據用戶消費偏好,定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和報價;新聞資訊APP則可以推送用戶感興趣的信息。

在輸出解決方案上,大數據還可以應用到醫療、教育、零售、通信等傳統行業。通過大數據產生更多收益,節約成本,優化原有行業,衍生出新的商業模式,有興趣入行大數據的朋友,可以關注多智時代官方賬號,及時獲取最新前沿和基本知識,如有疑問,請在評論區留言。

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本文摘自:多智時代

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