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大數據應用在中國有哪些創業機會?

  大數據的產業鏈從整體上可以分為四大層,包括IT基礎層、數據基礎層、數據應用層和數據安全層。個人認為在中國市場對于創業者來說,數據應用層的創業機會最多,想象空間也最大。
  本文將重點介紹數據應用層在中國市場的發展機會和相應的創業機會,但在數據應用層的創業,最大的挑戰是多數創業者一開始只有大數據應用能力而缺乏數據,需要邊做應用服務邊收集數據,一旦數據和應用能力兩者都具備了,大數據的創業將進入了估值比較高的階段。
下面我們將從大數據分析與數據挖掘、大數據可視化、大數據產品解決方案以及大數據行業應用四個方向展開介紹。
  一、創業在大數據分析與數據挖掘
  在大數據分析與挖掘方向,創業模式主要是幫助企業進行業務數據分析和數據挖掘。在這個方向創業的挑戰在于企業的內部數據比較敏感。在中國,一般規模很大的互聯網企業不會輕易找外部團隊來做企業的內部數據分析和挖掘,他們會搭建自己的團隊來進行相關的數據分析和數據挖掘工作。除非他們工作遇到一定的瓶頸,才會考慮聘請外部第三方公司,但這時候對第三方公司的要求非常高。國內也存在不少為中大型企業提供大數據分析和數據挖掘的公司,這種公司一般面向的行業廣、服務范圍廣,如同時服務電信、金融、醫藥等行業,為企業提供各方面的數據分析和挖掘服務,包括信用評級、精準營銷、CRM和關聯推薦等,這些企業的挑戰在于每次服務都不夠標準化,不容易形成的規模效應。
  在大數據分析與數據挖掘方向上,最近兩年逐漸出現了一些專門服務互聯網尤其是電子商業企業,進行個性化推薦引擎的開發和實施的大數據公司。他們服務的企業一般是中小型電商企業,因為大型電商企業如京東和淘寶一般有自己的專業數據挖掘團隊。由于很多中小電商企業本身就不盈利,所以大數據公司直接從這些電商企業賺錢會比較有挑戰。但這種服務方式的好處在于,大數據公司在幫電商企業實施個性化推薦的同時,采集了電商企業的相應用戶數據,服務的中小電商企業越多,采集的數據越多,從而形成一個比較大的用戶購買行為和用戶特征數據庫,這個數據庫就本身的價值就非常大,可以為傳統行業客戶進行精準營銷服務。
  二、創業在大數據可視化
  在大數據可視化方向,通過可視化方式來幫助人們探索和解釋復雜的數據,有利于決策者挖掘數據的商業價值,進而有助于大數據的發展。很多公司也在開展相應的研究,試圖把可視化引入不同的數據分析和展示的產品中。在大數據可視化方向的創業,大數據公司主要是幫助企業對大數據以更專業、更容易讀懂、更美觀的展示,形成專業的數據圖表。可視化工具Tabealu 的成功上市反映了大數據可視化的需求。
  市場上還有一個更重要的新趨勢是手持設備如手機側的數據可視化。管理者使用手機上網處理日常事務(如處理郵件)的習慣逐漸形成,管理者希望通過手機來查看數據、報表和報告。由于手機和PC在查看報表時有很多差異的方面,如手機屏幕更小,手機不方便進行類似鼠標的點擊操作,數據可視化在移動側比PC側的難度更高,一旦體驗做好了,手機側的使用度一定比PC側高。我們看到很多企業的高層都是通過郵件來查看數據日報。創業企業如果做出體驗很好的手機數據可視化產品,并產品功能上(如提供很好的下鉆功能)可以輔助分析,相信會受到企業管理層的重視。如果在手機數據可視化方向創業,好處在于產品比較輕以及標準化,難度在于市場拓展,可能需要構建渠道代理方式來拓展業務。
  三、創業在大數據產品解決方案
  在數據量迅速膨脹的同時,還要進行深度的數據深度分析和挖掘,并且對自動化分析要求越來越高,越來越多的大數據數據分析工具和產品應運而生。大數據產品解決方案有兩個層面:一方面是標準化的數據挖掘工具,如用于大數據挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce開發的數據挖掘算法等等;另一方面則是標準化的數據分析產品。對于創業,后者的機會更大。標準化的數據分析產品如網站流量分析工具、廣告效果統計工具、移動應用統計工具等等,除了一些廣告效果統計工具以外,現在很多統計工具都是免費提供給客戶。在這個方向創業的企業,更多的時候會考慮用戶形成一定規模后被看重數據的大型互聯網企業收購,或者是考慮通過提供基于數據增值服務如精準營銷來盈利。
  標準化的數據分析產品也有一個很重要的趨勢是向移動端發展,即要做移動應用的監測分析產品,因網民通過手機上網的比例越來越高。CNNIC的數據顯示,截止到2014年年底,中國網民數已經達6.5億,其中86%的網民通過手機上網。
  因此,移動端的互聯網應用將會越來越多,越來越普及,相應的統計分析產品也順應此潮流而生。在移動應用的數據統計產品方向,比較著名的如友盟、talkingdata等面向移動互聯網應用統計的工具,他們免費向各種移動應用開發者提供標準化的統計服務。開發商把這些統計工具的SDK嵌入自己的應用,很快就能看到標準化的統計報表,如應用活躍度、應用留存率、用戶轉化漏斗模型等,有利于開發者進行相關產品運營優化和產品改進的報表。
  友盟和talkingdata代表了典型數據產品的兩個發展方向。前者(友盟)被阿里收購,當然也較快的實現了創業者較好的財務回報;后者(talkingdata)依然以中立第三方的方式發展,其移動應用統計服務依然免費,但由于在提供免費統計服務的同時收集了很多有價值的數據,他們可以利用這些數據為很多企業尤其是傳統行業提供深度的數據增值收費服務。
  四、創業在大數據行業應用
  大數據在各個行業的垂直特色化應用其實會更有想象空間,包括金融、電信、健康、媒體廣告、零售、交通、政府、智慧城市、房地產和家居家電等行業都會有很多應用機會:
  金融:大數據公司專門聚焦在通過大數據進行客戶信用評級,并為銀行、保險公司或者P2P平臺服務;或者基于大數據挖掘幫助銀行進行客戶細分、精準營銷服務;
  電信:這個方向已經有專門為電信企業提供客戶生命周期管理解決方案、客戶關系管理、精細化運營分析和營銷的數據公司;或者基于大數據提供網絡層的運維管理和網絡優化服務的大數據公司;
  健康:未來兩三年將會出現一批基于各種可穿戴設備形成的健康云數據,進行深度的數據數據分析和挖掘的企業,幫助人們進行健康預測和預警;未來還可以服務公共衛生部門,打通全國的患者電子病歷數據庫,快速檢測傳染病,進行全面的疫情監測,并通過集成疾病監測和響應程序,快速進行響應;
  媒體廣告:這方向可以通過大數據實現更科學的媒介選擇;或者基于大數據的精準廣告投放系統、基于大數據的廣告效果監測評估服務、基于大數據的網站分析優化服務以及基于大數據DMP數據平臺并為DSP平臺提供精準營銷服務;
  零售:大數據公司可以幫助零售企業進行店面選址服務;利用關聯規則進行客戶購物籃分析,從而給客戶推薦相應的促銷活動;基于天氣的分析和預期來判斷暢銷產品以及相應的進貨和運營策略,或者把天氣數據加入物流預測模型,確保在天氣模式沒有改變之前,商品能夠順利運送到各商店;
  交通:基于大數據提升交通案件偵破能力,基于圖像識別技術快速發現和記錄違章車輛信息;或者基于車流量的分析幫助交管部門進行交通管理和交通建設的優化;未來還會出現基于客戶使用汽車導航的數據為保險公司提供客戶交通事故風險分析的服務;
  政府機構:大數據公司可以基于自然語言處理和語義分析,為政府提供輿情監測服務。在中國市場,政府的輿情監測服務的需求比較剛需,也是政府通過大數據手段及時了解民聲,優化政府相關服務的科學手段之一。由于自然語言處理、語言分析的門檻比較高,所以很多輿情監測服務公司會采取機器判別加人工篩選的方式來服務客戶,真正做到全自動化的監測的公司并不多;
  智慧城市:大數據作為構建智慧城市必不可少的重要技術,在城市的智慧交通、平安城市、智慧醫療、智慧社區等智慧應用實踐中發揮著巨大作用。其中,交通、醫療、平安城市已經成為大數據應用重點領域,也是充滿了創業機會;
  房地產:通過互聯網平臺的大數據進行購房潛在客戶挖掘;或者通過互聯網大數據進行潛在裝修客戶挖掘;通過大數據提供精準的社區O2O服務;商業地產通過大數據對商場消費人群進行分析,掌握顧客活動軌跡、消費習慣等,提供定制服務、精準營銷服務。
  家居家電:在智能家居以及智能家電的推動下,大數據在這個領域將會出現比較有意思的創業機會。現在已經有創業者以云服務的方式讓家居或者家電的數據接進來,并開始提供一些數據分析和數據挖掘的服務。未來,將基于大數據會出現更有意思的應用,比如通過你使用冰箱的行為數據,冰箱告訴你明天需要買胡蘿卜了。
  以上只是簡要列舉一些典型數據創業機會,由于文章篇幅所限,還有很多機會沒有提到。總的來看,大數據的發展在中國還處于發展期的初期,機會和挑戰并存。如果要在這個領域創業,可能需要比較好的耐心,數據行業是慢工出細活的行業,獨立第三方數據公司的品牌影響力也是需要較長時間的積累,大數據公司的發展比較難出現爆發式的增長。所以,在這個行業創業,要做好跑馬拉松的心理準備。

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