阿里、京东这些大佬可以把大数据变商业, 大数据到底如何赚钱?

姓名:冯坤 学号:16050310070 物理与光电工程学院

【嵌牛导读】:6月初,菜鸟与顺丰互相指责对方关闭数据接口,这场关于数据的大战引发了各界关注。

【嵌牛鼻子】:大数据

【嵌牛提问】:快递行业的巨头为何如此重视对数据的争夺?大数据市场有多大?大数据到底是怎么赚钱的?

【嵌牛正文】:

一.大数据市场有多大

“大数据的市场规模没有天花板。”

这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。“单独讨论大数据意义不大,它是依附于具体业务,和各个行业密切相关的。”一数据专家认为,大数据产业规模和两大因素相关:一是经济发展水平,需要大数据的业务越多,市场体量就越大;二是信息化发展水平,能够产生数据的终端越多,数据就会越聚越多,而数据的生产是没有上限的。

目前,大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看,Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示,大数据作为新兴领域,已经进入应用发展阶段,基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势,技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟,应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大,并成为新的增长动力。

从总体规模看,2016年,全球大数据市场规模实现16.5%的增长,预计将连续3年保持增速在15%左右。同时,大数据成为全球IT支出新的增长点,2016年,有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用,另有30%计划在未来12个月内应用大数据。

“从大数据核心产业结构看,基于大数据的服务是大数据核心产业的主体,其规模约占大数据核心产业规模的90%,未来,服务也将是大数据产业的最核心部分。”如此看来,大数据的发展将会是不可避免的一个大趋势,而且将会涉及更多、更广的商范围。所以说,大数据市场在不断扩大,大数据的应用在不断深入和细化,这是改变,更是发展。

二、大数据如何赚钱

1、做数据“搬运工”

不同的大数据公司,盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发,那么海量数据就是地产开发时的土地资源,数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开,一是通过直接“搬运”数据赚钱,二是通过数据加工分析盈利。

目前国内大数据公司分为两类:一类是已有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业,涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司,依靠大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。易赛API接口数据就是专门为客户提供数据支撑的服务数据。

特别是在开发APP应用过程中,有的客户对于数据的需求不大,但他们本身却没有能力去做这些事情。易赛API接口数据的主营业务,就是整合市面上有价值的数据源,从车辆违章信息、全国加油卡、话费卡回收,到在水电煤、话费充值、游戏Q币充值、流量包充值等,都做成标准化的API(应用程序编程接口),开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用,为他们免除数据收集、维护等环节。简而言之,易赛API接口的数据是一家数据源公司,充当的是数据“搬运工”的角色。为市场上有需要的用户提供服务支撑。

在盈利上,易赛API接口数据根据业务收取不一样的费用,甚至针对一些本身成本不高的服务对用户实行减免政策。而易赛API接口数据主要是服务我们生活中充值缴费方面,在很多时候可以降低开发成本。相对于阿里这样的综合性强的大数据布局,易赛API接口数据则是偏向细化方向。这就是大数据在现在社会上的一个变化趋势,针对市场上更多细致需求,为市场带来更为细化的创新方案并推动技术发展和生活便捷程度的提高。

2、数据的“消化”和“利用”

如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”,那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”,相当于把收集来的数据“消化”“利用”。直接售卖数据是比较底层的盈利方式,而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。

数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。数据专家说,数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能,收费方式采取按需购买,部分功能服务免费,部分功能服务收费。

阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云“数加”平台,承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据,可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务,用户不用自建计算平台。此外,基于“数加”平台,阿里云还提供数十款应用工具,覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。

在数据分析方面,通过移动数据分析产品,开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品,3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面,“数加”平台发布的机器学习工具,可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。

在输出解决方案上,大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益,节约成本,优化原有行业,衍生出新的商业模式。

在这样的的变化下,基于大数据而衍生各种创新发展,有的是真的具有实在的用处,对我们的生活是真的有很大的帮助。就像淘宝、顺丰的数据一样,尽管听着只是一个很简单的“数据接口”,但是还是要经过像易赛API接口数据这样的服务支撑者提供接口支撑服务。

总而言之,大数据就像一个源泉,就看开发者想将其用作那种渠道,然后研发相关技术,创新发展就此得来。大数据时代,看得懂大数据的背后,还有看得到背后可以衍生的服务。

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