
大數(shù)據(jù)時(shí)代:如何把握創(chuàng)業(yè)方向與機(jī)遇
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的創(chuàng)業(yè)特征
大數(shù)據(jù)時(shí)代,人們尋找創(chuàng)業(yè)機(jī)遇,最重要的是數(shù)據(jù)收集和分析能力,從數(shù)據(jù)中找到好點(diǎn)子。首先,大數(shù)據(jù)技術(shù)在萌芽階段就是開源技術(shù),這會給基礎(chǔ)架構(gòu)硬件、應(yīng)用程序開發(fā)工具、應(yīng)用、服務(wù)等各個(gè)方面的相關(guān)領(lǐng)域帶來更多的機(jī)會。其次,創(chuàng)業(yè)者不需要是統(tǒng)計(jì)學(xué)家、工程師或者數(shù)據(jù)分析師也可以輕松獲取數(shù)據(jù),然后憑借分析和洞察力開發(fā)可行的產(chǎn)品。此外,將眾多數(shù)據(jù)聚合,或者將公共數(shù)據(jù)和個(gè)人數(shù)據(jù)源相結(jié)合,新數(shù)據(jù)組合能開辟出產(chǎn)品開發(fā)的新機(jī)遇??傊_放數(shù)據(jù)和開源技術(shù)將使創(chuàng)業(yè)門檻降低,創(chuàng)業(yè)機(jī)會大大增加。
圖表1:大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目中投資人的關(guān)注點(diǎn)分析
二、大數(shù)據(jù)時(shí)代的創(chuàng)業(yè)方向
現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)工具有著技術(shù)門檻高、上手成本高、和實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合較差以及部署成本高,小公司用不起等特點(diǎn)。那么新創(chuàng)企業(yè)就可以根據(jù)以往這些產(chǎn)品的缺陷,來做更適合市場和客戶的大數(shù)據(jù)分析工具和服務(wù)。另外,將大數(shù)據(jù)工具完整化和產(chǎn)品化也是一個(gè)方向。新一代的大數(shù)據(jù)處理工具應(yīng)該是有著漂亮UI,功能按鍵和數(shù)據(jù)可視化等模塊的完整產(chǎn)品,而不是一堆代碼。因此大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的2B方向,更多的是做工具和服務(wù),如數(shù)據(jù)可視化、商務(wù)智能、CRM等。而在2C方向,大數(shù)據(jù)一個(gè)很大的作用就是為決策做依據(jù),以前做決定是“拍腦袋”決定,現(xiàn)在,做決定是根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果。個(gè)人理財(cái)(我的錢花哪去了,哪些可以省下來)、家庭決策(孩子報(bào)考哪所大學(xué))、職業(yè)發(fā)展/自我量化(該不該跳槽,現(xiàn)在薪水到底合適不合適 )以及個(gè)人健康都可以用到大數(shù)據(jù)。
圖表2:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈分析
三、大數(shù)據(jù)時(shí)代的創(chuàng)業(yè)機(jī)會
大數(shù)據(jù)在各個(gè)行業(yè)的垂直特色化應(yīng)用其實(shí)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(chǎn)和家居家電等行業(yè)都會有很多應(yīng)用機(jī)會:
1、金融——大數(shù)據(jù)公司專門聚焦在通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶信用評級,并為銀行、保險(xiǎn)公司或者P2P平臺服務(wù);或者基于大數(shù)據(jù)挖掘幫助銀行進(jìn)行客戶細(xì)分、精準(zhǔn)營銷服務(wù)。
2、電信——這個(gè)方向已經(jīng)有專門為電信企業(yè)提供客戶生命周期管理解決方案、客戶關(guān)系管理、精細(xì)化運(yùn)營分析和營銷的數(shù)據(jù)公司;或者基于大數(shù)據(jù)提供網(wǎng)絡(luò)層的運(yùn)維管理和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化服務(wù)的大數(shù)據(jù)公司。
3、健康——未來兩三年將會出現(xiàn)一批基于各種可穿戴設(shè)備形成的健康云數(shù)據(jù),進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析和挖掘的企業(yè),幫助人們進(jìn)行健康預(yù)測和預(yù)警;未來還可以服務(wù)公共衛(wèi)生部門,打通全國的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫,快速檢測傳染病,進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測,并通過集成疾病監(jiān)測和響應(yīng)程序,快速進(jìn)行響應(yīng)等。
4、媒體廣告——可以通過大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更科學(xué)的媒介選擇;或者基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)廣告投放系統(tǒng)、基于大數(shù)據(jù)的廣告效果監(jiān)測評估服務(wù)、基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)站分析優(yōu)化服務(wù)以及基于大數(shù)據(jù)DMP數(shù)據(jù)平臺并為DSP平臺提供精準(zhǔn)營銷服務(wù)等。
5、零售——大數(shù)據(jù)公司可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行店面選址服務(wù);利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行客戶購物籃分析,從而給客戶推薦相應(yīng)的促銷活動;基于天氣的分析和預(yù)期來判斷暢銷產(chǎn)品以及相應(yīng)的進(jìn)貨和運(yùn)營策略,或者把天氣數(shù)據(jù)加入物流預(yù)測模型,確保在天氣模式?jīng)]有改變之前,商品能夠順利運(yùn)送到各商店。
6、房地產(chǎn)——通過互聯(lián)網(wǎng)平臺的大數(shù)據(jù)進(jìn)行購房潛在客戶挖掘;或者通過互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在裝修客戶挖掘;通過大數(shù)據(jù)提供精準(zhǔn)的社區(qū)O2O服務(wù);商業(yè)地產(chǎn)通過大數(shù)據(jù)對商場消費(fèi)人群進(jìn)行分析,掌握顧客活動軌跡、消費(fèi)習(xí)慣等,提供定制服務(wù)、精準(zhǔn)營銷服務(wù)。
以上只是簡要列舉一些典型數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)機(jī)會,雖然近期大數(shù)據(jù)得到政府的大力支持,大數(shù)據(jù)相關(guān)的公司也如雨后春筍般冒出來,但是數(shù)據(jù)行業(yè)是慢工出細(xì)活的行業(yè),獨(dú)立第三方數(shù)據(jù)公司的品牌影響力也需要較長時(shí)間的積累,因此不能跟著概念創(chuàng)業(yè),必須從真實(shí)需求出發(fā),從企業(yè)和用戶對數(shù)據(jù)的需求出發(fā)做大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,找準(zhǔn)自己的定位是關(guān)鍵。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10CDA 數(shù)據(jù)分析師:商業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐的落地者與價(jià)值創(chuàng)造者 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值,最終要在 “實(shí)踐” 中體現(xiàn) —— 脫離業(yè)務(wù)場景的分 ...
2025-09-10機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題的核心關(guān)鍵:從業(yè)務(wù)到落地的全流程解析 在人工智能技術(shù)落地的浪潮中,機(jī)器學(xué)習(xí)作為核心工具,已廣泛應(yīng)用于 ...
2025-09-09SPSS 編碼狀態(tài)區(qū)域中 Unicode 的功能與價(jià)值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案 ...
2025-09-09