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大数据跑马圈地的时代已过 逐渐清晰的产业格局

更新时间:2016-01-14  作者:云创电商

 中关村老李  此文为大数据系列文开篇,作者近期还将退出《决战大数据之金融风控》、《决战大数据之运营》、《决战大数据之技术》等文章,敬请期待。



正文如下:
三年前,一部畅销书—《爆发》,点燃了公众对大数据的热情。《爆发》的作者巴拉巴西教授为大家打开了一扇从未见有过的窗户,让人们看到了另外一个世界,一个和谐、有序、美丽的世界。这个世界,是我们之前从未想过,也从不敢想的世界。

这个世界,就是掩藏在表象之下,被数据所揭示的世界!

在这个世界里,93%的未来事件是可以预知的;在这个世界里,所有的一切都是有序的,和谐的,按照自然规律运转的。

半年之后,就在人们逐渐淡忘了《爆发》的时候,舍恩伯格教授的《大数据时代》面世了。虽然只经历了短短半年,但大数据得到了飞速的发展。大数据(Big Data)一词越来越多地被提及。数据正在迅速膨胀变大,它决定着企业的未来发展,人们也越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。

知乎有组数据,到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1024TB=1PB),全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB(1024PB=1EB)。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是2012、2013两年产生的;而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

我们正处于一个大数据时代。

大数据真的有用吗

尽管今天到处都在谈着大数据的神奇之处;尽管现在不跟大数据扯上点关系的业务就仿佛不是好业务;但相信用不了多久,越来越多的人会质疑大数据的真正功效。一切幻象终要回归本质。

大数据是泡沫吗?这是个从2012年起至今资本圈一直争论不休的话题。一方面投出去的项目还在年复一年地烧钱,别说何时赚钱,就连个像样的商业模型都没有;另一方面又感觉这是个大机会,一旦踏空,将会犯系统性错误。资本市场就在纠结中度过了三年。

今年初,随着互联网金融的持续升温,各种金服让资本市场眼前一亮,终于在层层迷茫中看到了希望。于是各路神仙纷纷出手,造就了一个又一个的资本神话。身边的几个项目,最少的估值也在十亿以上!

为什么金服公司能够拥有如此高的估值?大数据真的能给金融业带来革命性的变化吗?

客观地讲,大数据的确会给金融行业带来一些很有意义的变化,如信用卡的低成本精准获客,贷前的决策支持和贷后的预警等等,但这些改变,还没有达到革命性的地步。

大数据的典型应用之一,营销白名单。通过对数据的处理,可以还原出用户的画像,并精准地筛选出合适的用户。并通过线上线下的互动,以很低成本的代价,快速获客。

而对于金融业更为关心的贷前的风控而言,还没有足够的证据表明基于大数据的信用模型,可以取代原有的经过近百年实践考验的信用模型。

传统的信用模型,是基于结构化数据设计的模型。尽管没有大数据那么大的规模,那么多的变量,但这个模型行之有效。几十年来,一直很好地工作着,被各大银行所使用。而相比于传统模型,以大数据为基础的信用模型,选用了数百倍,数千倍的变量来试图降低在原有信用模型中,对某一个变量准确度的要求。

如果说,传统模型是基于结构化数据,模型中虽然涉及的变量不多,但每一个变量都对数据的准确性有非常高的要求;那么,大数据信用模型,是基于结构化和非结构化混合数据,用大量的变量去替代少数强变量,从而试图降低对某一变量数据准确性的要求。

这一理念和想法是好的,但迄今为止,还没有取得足够令人信服的效果。

这里并没有贬低大数据信用模型的意思,相反,由于得到大数据的补充,以银行为代表的金融机构,可以很好地解决自身数据时效性和完整性的问题,从而可以将这些信息更好地补充到传统的信贷模型里去。只是不要过分夸大大数据在金融风控环节的作用。

在贷后的预警方面,大数据也可以发挥很好的作用。以前需要全部依靠人工的方式去做的事情,现在很多可以由数据的挖掘和分析来实现。在保证风险控制水准不降低的情况下,降低对人工的需求。而且有些时候,数据的挖掘与分析可以使银行更及时地发现企业的不良状况,提早预警。

所以说,大数据在金融业的作用已经得到了证实。

除了金融行业,其实大数据在更多的领域预测都有过很好的效果,长尾效应的改善,交通拥堵的预警,自然灾难的预测,等等。

早在80年代,翁文波老先生就预测到了91年华东、华中的那场特大洪水。这个预测发布在1984年出版的《预测论基础》一书的第125页,当时并没有引起人们的注意。七年后,一场特大洪涝灾害袭击了华东、华中广大地区,这才有人想起,一位石油科学家对这场洪水早有预料。
在天灾预测中,翁文波对天文学中的可公度性给予了特别关注。翁文波认为,可公度性并不是偶然的,它是自然界的一种秩序,因而是一种信息系。可公度性不仅存在于天体运动中,也存在于地球上的自然现象中。

大数据是有用的,只是很多价值还需要我们不断地去探索,开发。在很多应用场景里,不要只过于关心数据是否“大”,同样还要关心数据的挖掘,因为只有对数据的深加工,才能发现很多隐藏在表象下面的“真相”。

大数据能赚钱吗

近几年来不知是由于经济下滑,还是物极必反,人们已经很排斥纯粹烧钱的模式。能否“变现”,也成了衡量一个项目好坏的标准。

在一次演讲会上,美国大数据领域超人Nate Silver对台下众多企盼得到成功秘笈的听众们坦言,“我的成功你没法复制”。这也是整个行业的缩影。大数据项目虽然横跨了多个领域,但真正在一个行业或者一个领域内取得巨大成功的创业公司还是凤毛麟角;而且,这些为数不多的企业,之所以取得成功还夹杂着这样或那样的“偶然”因素,别人根本无法复制他们的成功模式。

既然成功模式还无法复制,那我们退一步,来看看产业链中都有哪些环节,你在整个产业链中可能会扮演什么角色?我们以北美目前最为成熟的数字广告业(目前被公认的为数不多的成熟大数据项目)为例,来说明大数据产业中可能的几种角色。



数字广告产业链看大数据格局

从这幅图中我们可以看出,整个大数据产业链,可以分成这样四种角色:数据提供商,算法提供商,数据优化提供商和应用提供商。

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