行业:大数据基础设施逐渐完善,大数据应用价值爆发

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介:

大数据应用是指将处理好的数据产品应用到行业中去,为企业提供决策支持,从而提高运营效率,是发展大数据产业的终极目的也是大数据变现的最后阶段,随着大数据基础设施的逐渐完善,限制大数据应用的诸多难题开始被一一化解,从数据源到大数据应用的变现通道已经快速形成。我们认为,作为大数据变现最终阶段的大数据应用层必将开始实现加速发展,并将引导大数据产业链价值更多的向应用层流动, 同时越来越多新的大数据应用方式将被挖掘出来从而引导大数据应用向全面产业化方向发展。

大数据应用模式创新加速,大数据应用多行业实现落地

在大数据发展早期( 2013~2014 年),利用大数据进行精准营销、开店选址等应用一度是大数据变现的唯一方式,也因此成为大数据应用的首爆点。虽然,大数据在其他行业的前景都被广为看好,但是受限于技术以及基础设施的不成熟,相关应用多停留在研究阶段。但是,我们看到在 2015 年,随着产业生态的逐渐完善,大数据应用在健康医疗、征信金融、影视娱乐等等行业都崭露头角,实现应用落地。

1. 大数据完善风险管理,助力互联网金融: 互联网金融的核心环节还是风控,行业的健康成长也有赖于此。近年来,中国互联网金融发展迅猛,但问题频发,引入大数据征信成为破解互联网金融风控难题的关键。互联网金融不能简单的将传统金融服务模式搬上线,其核心竞争力不是营销获客能力而是大数据风控能力。

全球 P2P 龙头 Lending Club:发展初期, P2P 鼻祖 Lending Club 研发出一套基于人际关系的算法,来帮助用户搜索合适的借贷目标。 2007 年, LendingClub 在 Facebook 上线“合作性的 P2P” 贷款服务,该服务提供给 Facebook用户一条不需要银行参与、借贷双方直接联系、拥有更优惠利率的贷款渠道。随着业务的扩大, Lending Club 现在的风控技术逐渐成形。 2007 年 8月, Lending Club 网站正式上线,全面开始 P2P 借贷服务。目前, Lending Club已经是全球最大的撮合借款人和投资人的线上金融平台,它利用互联网模式建立了一种比传统银行系统更有效率的、能够在借款人和投资人之间自由配臵资本的机制。通过 Lending Club 的平台,借款人和小微企业可以获得更低的利率,投资人则可以获得较好的收益。

2. 大数据精准营销依旧是主要变现方式之一,营销主题由线上电商发展到线下商家: 大数据由于其天生的营销属性,利用大数据进行精准营销依旧是大数据变现的一大主要方向。随着大数据技术的发展,大数据开始从线上精准营销发展到线下营销,进行精准营销的公司也从电商发展到众多行业,包括: 房地产、银行、 汽车等。

我们调研期间了解到,一家大数据应用公司 帮助某房地产公司进行客户分析有效的帮助这家房地产公司将 1%的电话营销成功率提高到 5.9%。 同时, 这家公司帮助中信银行将其沉默客户有效的变为电子银行用户,成功率由传统短信营销方式的 1%提升到 3.8%。

3. 大数据应用从线上走向线下打造闭环生态,传统企业迎来大数据发展新机遇:大数据早期的应用主要集中互联网、电商等线上领域,但是随着O2O 等行业的兴起,大数据应用开始从线上走向线下从而打造闭环生态。

银泰在百货门店和购物中心铺设免费 WIFI,逐步抓取用户数据,包括进店用户数据和 VIP 用户数据,利用银泰网,打通了线下实体店和线上的VIP 账号。当一位已注册账号的客人进入实体店,他的手机连接上 WIFI,后台就能认出来,他过往与银泰的所有互动记录、喜好便会一一在后台呈现。通过对实体店顾客的电子小票、行走路线、停留区域的分析,来判别消费者的购物喜好,分析购物行为、购物频率和品类搭配的一些习惯。另外,银泰网甚至可以累积不同用户对品牌和折扣喜爱程度的数据,依托成熟门店的相关数据,再根据新开门店所在城市的用户分析,导出新开门店组货和招商的指导意见。

BAT纷纷开放大数据平台,大数据应用场景百花齐放

互联网厂商作为大数据时代的先锋,同时也是 DT 时代最大的玩家,其大数据应用技术及需求同样领先其他行业。正如前面提到,大数据的发展最早由Google, Facebook 等互联网厂商的大数据需求所驱动,中国大数据市场上虽然起步晚于美国,但是仍然受互联网厂商主导,其中各方面都处于领先地位的毋庸臵疑是 BAT 三家。

在大数据应用上面, BAT 都纷纷开发了自家的大数据平台,其中百度、腾讯在2015 年就完成了平台的开发上线,阿里也于今年 1 月推出了自家大数据平台“数加”。


本文作者:001212

来源:51CTO

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