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你能用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造一個新的商業(yè)模型嗎
2016-09-15
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你能用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造一個新的商業(yè)模型嗎

美國著名的技術(shù)創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練營 Y Combinator， 一個眾所周知的連接有潛力的新貴科技公司和風(fēng)險投資的紐帶。它另一個鮮為人知但是同等重要的功能，就是訓(xùn)練創(chuàng)業(yè)公司的所有者向所有可能最好的商業(yè)模型發(fā)展。這種模型會被團隊中所有人員的 角色、驅(qū)動力、興趣、專業(yè)能力范圍、他們所計劃填補的市場空白等等因素所決定。然而最終的結(jié)論都要基于數(shù)據(jù)、市場研究和參與者的行業(yè)內(nèi)信息。Y Combinator 通過他在硅谷內(nèi)的影響力，能夠為參與者提供這些所需求的信息。事實上，每年有超過20%的創(chuàng)業(yè)公司被要求參加 Y Combinator 的訓(xùn)練營，并在訓(xùn)練后呈現(xiàn)出了與原始截然不同的產(chǎn)品。

在投入市場前有一個優(yōu)化的商業(yè)模型是不是很好?由于在市場上大數(shù)據(jù)和相關(guān)分析工具已經(jīng)被創(chuàng)造，這使得我們具備能力去在各行各業(yè)中進行公司所需要的這種商業(yè)模型的優(yōu)化。
一個小表格就能做到這一切?
答案是否定的，如果希望數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值，對原始數(shù)據(jù)進行清洗，組織和管理是必要的。這樣的應(yīng)用需要用戶友好的儀表界面使數(shù)據(jù)具有指導(dǎo)行動的意義。目前越來越多的公司提供劃算、易用的產(chǎn)品讓大數(shù)據(jù)管理簡化到單個用戶的維度。有越來越多的應(yīng)用沖擊著市場，其中一些非常專業(yè)像hiQ, SumAll, and Splunk，另一類更加的通用，像 Domo和Hadoop，適合大型公司集成應(yīng)用。大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析工具正在向公司展現(xiàn)如何重建模型中的關(guān)鍵部分，讓我們來討論幾個實例：
1. 價值主張
日本保險公司東京海上保險有限公司，發(fā)現(xiàn)他們的顧客想要一些短期保險而非原有的按年參保模式。這時，他們現(xiàn)有的銷售模型無法滿足這種需求，因為在傳統(tǒng)智慧中長期的銷售策略才能換取高額的收入，而短期模式可能導(dǎo)致入不敷出的情況。
為了滿足客戶的需求，他們的合作伙伴移動運營商Docomo利用自己的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，創(chuàng)造了一系列的短期保險產(chǎn)品并標(biāo)記為一次性保險產(chǎn)品。這些產(chǎn)品通過一款移動應(yīng)用提供給客戶，為不同的生活場景推薦適合的險種，比如 滑雪、高爾夫和旅游相關(guān)的保險。通過這款A(yù)PP，東京海上保險有能力去定制場景化的保險套餐。
2. 利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)
越來越多的公司意識到他們的數(shù)據(jù)可以最終轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。華爾街日報2014年6月的報道說明了 facebook, LinkedIn 將搜索算法、放假預(yù)測和相似的功能加入進自己的產(chǎn)品中去讓自己的網(wǎng)站更受歡迎。但是，并不僅僅是嚴格的數(shù)據(jù)公司在做。通用電氣、蘋果和紐約時報也在做。數(shù)據(jù)化產(chǎn)品并不僅僅是獨立的，或謀利的。在Facebook的例子中，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)常與其他服務(wù)綁定或者用于讓Facebook的廣告更具吸引力。
3. 當(dāng)數(shù)據(jù)顯示數(shù)據(jù)的局限性
一個從大數(shù)據(jù)中得到的最有趣的、并且越來越得到共識發(fā)現(xiàn)是 定量模型自身的局限性。確切的說，大數(shù)據(jù)的價值往往取決于數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量。美國地質(zhì)勘探局 (USGS)發(fā)現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)并非被平等的創(chuàng)造出來。 為了利用社交數(shù)據(jù)去構(gòu)建一個快速響應(yīng)的全球地質(zhì)事件系統(tǒng)，USGS 精細化他們的社交數(shù)據(jù)處理方法，去尋找推特上不同語言間的細微差異。他們注意到人們?nèi)绾畏窒淼卣鹣嚓P(guān)的事實和鏈接，像量級，這些都會和第一手的資料存在差異。因此，他們重建了模型去過濾tweet分享的鏈接或數(shù)值。最終建立了一個基于社交數(shù)據(jù)的地震追蹤模型，可以在1,2分鐘內(nèi)實現(xiàn)email報警。在模型中，USGS使用了海量的定量數(shù)據(jù)去挖掘細微的定性差異。
由于大數(shù)據(jù)能夠提供洞察，確定的商業(yè)智能元素能夠從簡單的預(yù)測與安慰變得稍微可靠一些，它能夠更準確的測量、描述、追蹤和計劃進未來一段時間內(nèi)的基本假設(shè)邏輯模型中。從表面價值上，大數(shù)據(jù)是優(yōu)化商業(yè)流程、減少低效率的工具。更深入的審視告訴我們，大數(shù)據(jù)的作用遠大于優(yōu)化流程。同時一個獨立企業(yè)克服信息孤島這個大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，可以幫助這個企業(yè)優(yōu)化整體模型去更好的適應(yīng)整個市場。


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