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        移动互联网

        为什么「大」数据项目反而要做「小」?

        2016/12/8 9:02:00

        大数据,大概是国内2015年以来最热?#30446;?#25216;词汇了。能与之抗衡?#30446;?#33021;只有云计算和物联网。不同的是,无论是云计算还是物联网,都在各自的领域里面取得了突出的成就,而与之形成鲜明对比的是,尽管大数据的热度很高,但是真正在大数据领域崛起的企业却屈指可数。

        比较突出的一个原因就是:大家热衷于做的大数据项目,真的都是「大」项目,不敢说好胜喜功,但往往贪大求全。

        今天我们聊的话题主要不是产业界本身,而是方法论。

        我们不妨?#20154;?#32771;两个问题。

        -  谁有能力参与大数据产业?

        -  谁有意愿参与大数据产业?

        第一个问题的答案相对简单。其实?#36739;?#22312;有能力参加大数据产业的,不管是政府还是企业或是其他社会机构,有一个必要条件就是拥有足够多的数据。

        我们来做一个简单的对比,银行业与旅游业,两个行业都拥有丰富的数据资源,但银行业由于拥有更为集?#23567;?#20808;进的IT基础设施,他们的大数据应用能力就相对比较牢靠。旅游行业就没有那么?#20197;?#20102;,经过多年的发展变迁,他们并没有很好的IT基础能力,信息化都还不够彻底,数?#21482;?#26356;是妄?#28014;?/p>

        现在我们来看第二个问题。其实大数据对于全社会来说都是一件“功在当代、利在千秋”的事,但对于很多单位来讲,大数据产生的社会价值或者商业价值并不是统一的,更不是随人所愿的。所以一些单位在大数据项目上其实是犹豫的,或者说并没有强烈意?#28014;?#20294;总有一些单位考虑到战略转型需要,在大数据上的热情是非常高的。

        一组鲜明对比是银行和通信运营商。尽管银行掌握着大量非常有价值的信息,但考虑到隐私、信息安全或者一些别的原因,他们对于大数据这类的项目基本保持比较克制、冷静的状态。另一面是通信运营商,由于智能?#21482;?#26089;就成为人们的「衍生器官」,通信运营商掌握着覆盖面最广、连续性最强并且与位置、上网行为等强相关的数据,可以说也是拥有数据矿藏的企业,对于大数据对内服务或者对外拓展方面都有着极高的热情,并且行动力极强。其实,还是和企业所处的状态有关,银行业虽然也面临未曾遇到的挑战,但总体生存状态依然是相对比较好的(唯一的变化大概是?#29369;?#30528;赚钱变成了坐着赚钱);通信业则不同,不但同行竞争激烈,而且还面临OTT等大量异质替代,缺乏新的收入增长点,转型面临挑战(从以前的坐着赚钱变成了跑着赚钱)。

        我们可以推断出这样一个有趣的结论:在大数据产业上,有能力的未必有意愿,而有意愿的又未必有能力,既有能力又有意愿的只是少数。

        分析完「动机」问题,我们再看策略。

        运营商的政企市场项目大抵分为两种策略:

        一种是自上而下、顶层设计、基层执行;

        一种是自下而上、以点带面、逐步推广。

        两种策略谈不?#40092;?#20248;孰劣,只是在不同场景和竞争环境中采取不同的方法。然而放在大数据项目上看,这两种策略则有着显著差别。

        根据我的?#23548;?#20307;验谈几点感受,姑妄听之。

        「自上而下」通常都是大项目的玩法,运营商通常会与某个行业主管部门在省(市)一级开展项目合作,在一个广阔的地域范围内进行数据的采集、分析、建模以及输出结果。

        优势:

        项目可在相对较短的时间内完成某个行业的全面部署。

        劣势:

        运营商的话语权弱,缺乏基本的议价能力;

        ?#31361;?#30340;需求不?#36164;?#25947;,项目把控权弱;

        很多都是?#22270;?#29978;至免费提供服务;

        面子工程?#30446;?#33021;性大;

        信息安全风险高。

        「自下而上」通常都是小项目的玩法,运营商通常会在某个特定行业、特定场景、特定区域(不超过县、区一级行政区划范围)开展大数据项目合作。

        优势:

        运营商拥有相对较强的话语权,议价能力强;

        ?#31361;?#38656;求更容?#36164;?#25947;,并形成单点突破和饱和度攻击;

        大数据服务更?#25317;?#27668;,可以直接帮助?#31361;?#38477;本增效;

        成长性好并且具备规模推广?#30446;?#33021;性。

        信息安全风险相对较低。

        劣势:

        后期在同行业、不同单位的需求可能有所区别,容?#29366;?#26469;二次或三次开发。

        如此比较下来,我更倾向于第二种,也就是「自下而上」的项目推进方法。

        再说两句题外话,由于大数据目前尚处在一个探索实验的阶段,并没有非常成熟的产品和服务,各?#20197;?#33829;商也往往在不同领域、不同场景、不同区域内开展试点工作,个性化的程度非常高,距离真正的标准化其实还有相当一段差距。窃以为这?#26234;?#24418;下,有两点建议值得关注:

        1.最好可以避免「直接竞争」,而是选择不同的行业进?#23567;?#38169;位竞争」。

        ?#28909;?#20013;国联通选择在旅游行业推广大数据服务,中国电信或中国移动就不要也冲进旅游行业提供类似的服务,最好选择其他行业。这样一方面可以避免形成传统政企市场的价格战局面,另一方面则可以?#20040;?#25968;据尽可能多地覆盖各个行业,形成联动效应。

        2.谨慎报价、试点先行,避免一开始就拉低行业价值。

        大数据服务说到底还是一项新兴业态,除了项目本身需要耗费大量人力、物力、财力以外,还需要考虑大量?#28304;?#25104;?#23613;?#22914;果一开始就以非常廉价的姿态进入市场后,极有可能产生「示范效应」,迅速拉低行业价值。个人建议可以?#21364;用?#36153;试点入手,?#33539;?#26381;务本身可以带来价值以后再与?#31361;?#21830;议价格,把控好交付节奏,充分体现项目价值,这样才可以?#20040;?#25968;据服务健康可?#20013;?#21457;展。

        《大数据时代》的作者写过这样一段话:大数据的真正价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,绝大部分都隐藏在表面之下。

        为了冰?#36739;?#38754;那不可估量的价值,请从小做起,真正把「大」数据项目做「小」、做「精」、做「深」、做「?#28014;埂?#20570;「实」,优先在单点形成饱和度攻击,单点突破才有可能全面开花。

        正所?#20581;?#23569;胜多,简驭繁”。

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