当资本进入大数据

CIO进化论2019-03-10 12:24:24
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据不完全统计,2017年上半年,至少有63家大数据创业企业在国内获得了融资,总融资金额超过68亿元人民币。


其中获得上亿元融资的企业就有17家,获得上千万元融资的大数据公司有41家,占总数的92%。



2016年我国大数据产业市场规模为2485亿元,预计今年将近6000亿元。 


到2020年,中国大数据产业规模或达13626亿元的高点。


俗话说“无利不起早”,资本大量进军大数据产业,肯定是有“利”可图的。


今天,警方侦破一起数据窃取案。该案涉及30亿条数据信息,被称为史上最大规模数据窃取案。


涉案公司的“大数据转型”可以看出大数据能创造多大的利润。


2015年做软件开发服务时,其营收仅187万元、净利润2万元;转型做互联网营销之后的2016年,公司营收3028万元,净利润达1053万元。


需要补充一句,违规买卖用户信息属于违法行为。此例仅用来管窥大数据对商业的影响。


数据黑灰产公司产业模式图


一个正面的例子是无锡法院运用大数据分析“履行力” 破解“执行难”。


无锡市两级法院使用“大数据分析系统”以后,对被执行人采取罚款、拘传、拘留等强制措施人数增加357%,移送和判处“拒执罪”的被执行人同比上升150%,被执行人自觉履行率提高45%。


在中国,提起大数据就能想到贵州。截至目前,贵州大数据企业从2013年的不足1000家增长至8900多家,大数据产业规模总量超过1100亿元。


大数据给贵州带来的好处也是非常明显的。2014年至2017年,贵州省规模以上电子信息制造业增加值、软件业务收入和网络零售交易额年均分别增长78.9%、35.9%和38.2%。



也许正是大数据的辉煌“战绩”,导致了大量资本的涌入。就企业来说,不管是开发大数据,还是应用大数据,都在信息化建设中提上了日程。


面对即将进入“大数据时代”的企业,其CIO应该了解这五点:


1. 大数据的商业价值


即使你是一家小企业,也可能会拥有大数据,一家小的对冲基金公司可能拥有数以TB计的数据。


尤其是Hadoop方案,几乎适用于各种客户:通过收集、分析交易数据,企业能更好地了解客户的需求和倾向,同时也能优化产品和服务创新,更快响应和处置紧急问题。


2. 大数据的来源


有些CIO会认为企业里的数据还不够多,不足以构成大数据分析。其实数据就像海绵里的水,只要你愿意挤,就会从垃圾堆和回收站里跑出来。


大数据的另一个重要来源是传感器。业界分析师已经鼓吹了多年的物联网,其实物联网说白了就是通过传感器把物理世界给数字化了。


3. 大数据需要新型人才


大数据人才目前严重短缺,根据麦肯锡的报告,到2018年,美国市场还将短缺14-19万名高级数据分析人才,以及150万懂得使用大数据分析进行决策的经理人和分析师。


CIO需要具备的另外一个大数据技能是整合大量硬件来存储和分析数据,你可能还需要从当地大学或者研究机构招聘一些超级计算机管理员。


4. 大数据无需事先规划


大数据的优势就是可以先收集,再考虑如何分析。


大数据的存储库可以看做是一个大的垃圾场,你可以先把各种数据一窝蜂堆进去,然后再进行分析。因此大数据在数据导入上的自由对于企业应用而言有着非同一般的意义。


5. 大数据不仅仅是Hadooop


Hadoop确实炙手可热,很多企业都在Hadoop方案上投入资金和人力,但实际上你还有其他软件选择。


法务研究机构巨头LexusNexus最近就无私地开源了其分析平台——HPCC系统。MarkLogic也公开了其非结构化数据库MarkLogic Server,可用于大数据分析。


此外,Splunk的搜索引擎也在获得关注,可以用于搜索和分析机器数据,例如服务器日志。无论你希望从日志中提取何种数据,Splunk都很有可能帮上忙。


虽然大数据有诸多优势,但是存在的问题也是不得不重视的。最后把网友总结的企业大数据发展存在的问题分享给各位。


企业大数据发展存在的问题

1

仍待落地


虽然企业确实已经感觉到对数据进行深入使用,来帮助企业增强核心竞争力的迫切需要,但如何应用好这些数据仍处于摸索阶段。


2

数据孤岛


数据孤岛是企业大数据行业发展面临的最大问题。一方面,各行业、企业和机构都在竭尽所能地采集数据、占有数据和利用数据。


另一方面,大部分数据被各个行业、企业和机构封锁起来,形成一个个“数据孤岛”,无法自由流通,数据之间缺少连接。


3

技术鸿沟


在当下数据为王的时代,企业若要利用现有资源争取更大的市场,必须自主掌握消费者的大数据。


然而,大数据的有限接入产生新的垄断和技术双重鸿沟,大数据的应用同样存在着接入和技能的双重鸿沟,这不仅浪费了数据资源,也给企业精准营销带来了难题。


3

中小企业之殇


在很多情况下,大数据都非常适合小企业使用。然而,对于中小型企业来说,资金的缺乏和数据联系的不成熟使他们无法很好地使用大数据。





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