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大数据产业典型商业模式探讨

2019.08.29 14:37:57   作者:佚名   来源:未知  

大数据处理技术可以分为四个环节:数据采集和整合、数据存储和计算、数据分析和挖掘、数据应用和消费。通过技术手段从互联网、 移动终端、 物联网、 应用软件、邮件系统等进行大规模的采集数据和整合,然后把数据按照一定的规则进行存储计算和运算,再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘,将数据转化成价值信息或者产品,为决策支持、提升效率、创新产品提供依据。因大数据产业诞生在开源的Hadoop架构之上,在大数据处理技术的各个环节都诞生了大量的公司,形成了四种典型的商业模式。

1、产品型商业模式

主要通过对外销售大数据处理相关的软件产品,不提供定制化的产品和服务。大数据平台(Cloudera、Hortonworks、MapR为代表,国内众多),可视化工具(Tableau为代表,国内众多),数据分析挖掘工具(SAS为代表,国内众多),数据治理工具(国内众多),而且各大系统,如电力、银行、运营商都已经建立了符合自身特点的大数据平台。对于产品型商业模式,不看好大数据可视化、商务智能等数据分析挖掘和数据应用层面的产品,因为提供的产品对于客户来说完全是鸡肋,价值不大;如果客户具有数据分析和应用能力,完全可以用开源的组件开展工作,无需购买套装软件;如果客户不具有数据分析和应用能力,买来这些产品,也一样无法开展工作。但是看好数据抽取工具、分布式关系型数据库、列式数据库、元数据管理工具、数据治理平台等面向数据存储采集和整合,数据存储和计算的专业化产品,这些产品具有较强的专业性,能够提升客户数据管理的水平,具有较好的市场前景。

2、解决方案型商业模式

针对能源、运营商、银行等提供“一站式”的解决方案,将技术和业务融合在一起,提升公司运营效率。如Rolta OneView™,针对电力、化工、石化预置了业务流程,监测指标(400+)和处理规范;施耐德的一体化综合管理平台,提供“一站式”解决方案,提升能源使用效率,因为施耐德本身就是硬件厂商,所提供的解决方案更加具有时效性,不是单纯信息化公司可比的;最近,华为公司也在推出针对网络设备,融合技术与业务的大数据运维产品,因为华为本身拥有硬件设备,其推出的解决方案无疑具有强大竞争力。解决方案型商业模式是一种难度较大,但同时优势明显且持续的商业模式,不仅需要技术的进步,更重要的是对于所服务行业的深刻理解,能够创造性的进行技术和业务的融合。数据的应用在每个行业,每个公司差异巨大,不太可能形成“最佳业务实践”。国内公司在底层技术上没有优势,但胜在会有更多的应用,更加了解本土公司,聚焦某一行业,某一类公司,完全能够打造出合适的解决方案,占领市场。

3、数据应用型商业模式

通过对于数据的加工处理,对外以报告、咨询等形式进行销售,不销售原始数据和相关的加工、处理工具。第一类就是咨询服务,如国外IBM、德勤,国内的易观、艾瑞等咨询公司,借助于大数据分析提供更加高质量的咨询报告。第二类就是数据交易,通过数据资产的交易获取相应的佣金,如2015年贵阳成立了大数据交易中心,计划2020年数据清洗交易量年达1万PB、年总额3万亿。第三类数据获取服务,为相应的用户提供针对性的数据产品服务,比如天眼查、启信宝、新榜、清博大数据这些新型的公司。第四类数据应用服务,针对公司的运行,采集、处理、分析相应的数据,指导公司优化相关运作策略,比如舆情监测服务,精准广告投放(晶赞科技、秒针系统、Admaster精硕科技等)等业务。数据应用型商业模式是一种良好的商业模式,门槛低,拥有先发优势,一旦在某一领域坚持下去会形成强大的竞争力,但是此种模式的关键问题在于能否控制数据,如有很多针对淘宝数据进行分析,指导店铺进行优化的公司,一旦淘宝停止提供数据,此类公司立刻倒闭。

4、数据项目型商业模式

针对公司已经拥有的内外部数据开展大数据分析,形成针对某一研究课题的分析成果,将分析成果在公司内外部应用。此类型商业模式多存在于以高校力量为核心的公司当中,如北京大数据研究院,清华大数据研究院等等,除此类公司外,大数据相关的公司或多或少的都能够提供此类服务。这种商业模式未来会拥有巨大的市场空间,从客户来看,国内大型公司(电力、石化、银行、运营商等)都已经建立起来大数据平台,大数据治理工作也开展多年,数据质量也在不断提升,下一步面临的就是数据应用的问题。而大数据应用是一个多学科,复杂应用系统,客户依靠本身的力量很难完成,必须要依靠外部力量来完成,传统的咨询公司也很难胜任,因为需要具有数据处理能力(写代码)和对专业领域的深入理解,所以大数据公司是最佳合作对象。如果大数据公司能够很好的与高校、研究机构合作,针对相关领域,大力开展此类项目合作,将会具有良好的市场机会,同时可以将项目成果落地为公司信息化产品,一举两得,助推公司持续发展。


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