写给创业者十个大数据观点
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发布时间：2022-04-21 17:40
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时间：2023-04-22 17:34
写给创业者十个大数据观点
历经多种以数据为资源的创业公司，笔者深感大数据题材创业是高富帅的行为，对于创业者来说不但要拥有大数据的思维，帮客户创造价值，还要更好了解大数据的生态系统，不要想着成为什么平台，甚至设想成为数据生态里面的重要基础设施提供者，某个行业的领导者，而更多是要考虑如何先成为数据时代的收益者之一。
根据观察，笔者梳理了大数据的观点，写给创业者以供参考。
1.关于大数据赚钱
大数据的价值是没有问题的，可是它的商业价值是依赖用户数的；
简单举例：100元发掘了10元价值，如果销售给8个人，亏20，销售给80个人赚700，利润极高
这就是说，数据驱动的生意价值密度比较低，依赖用户数构建生意体系，一旦做大将是暴力，因为价值的复制性成本趋近于零。
2.关于大数据商业模式
目前的大数据仍停留在概念系统建设的初级阶段，解决现有数据量增加、处理速度快速处理的问题，很少有大数据平台真正运用自身的大数据，完成真正的产品创新，而非渠道的拓展。
就技术收益而言，营销的：
商品推荐、广告推荐、阅读推荐、人才推荐、旅游推荐搜索悠优化都是有收益的；就安全而言：有合规、预警和智能巡检，是可以节省成本的、提高效率的；就产品创新而言，没有见到实物的产品创新案例；UGP（用户创造产品）平台会比较酷。
就目前已经赚钱的搜索业务，安全业务，舆情，情报，营销业务都是成功的案例，还有很多，靠大家切入，记住提供应用，不要搞系统。那是大公司干的事情。
3.关于大数据的普世价值
发现大数据的价值，如同发现新文明！
数据是群众智慧，将协助个体进行科学决策！
和之前的数据科学相比现在的DT能够实时在线，预测未来趋势！
企业层面将更加科学的倒*企业的人财物产供销体系等
开放数据、是人类历史上最伟大的进步！
对于数据的价值认知不应该停留在商业领域，各行各业都需要数据驱动，各个学科也需要，我们人类在通过数据不断量化这个宇宙。
4.大数据与营销
科学和艺术的有机结合
数据更快、更准，艺术更富有感染力！
科学提升在理性范围内、艺术则非理性！
大数据目前贡献最多的还是在营销！
艺术价值>数据机制
数据对于营销效果是N%的提高，艺术是几十，几百，成千上万的提升，在数据时代一个好的营销是将数据与艺术结合的结果。
5.大数据的最大价值：大数据+物体=智能
心中有数为智慧、物中有数可智能！
数据给人类提供了造物的素材，使人有了学习上帝造物的本领；
大数据渗透到了所有场景，让物体智能，行为智能，谁学习谁受益，请用大数据帮助XX进行变革造句（大数据辅助说话，治病，吃饭，旅游，吵架）；
这是大数据的核心价值，在这个哪些硬件需要什么样的数据，如何去满足这种数据需求，如何节省资源，如何提高数据利用率，如何考虑硬件之间的数据交换和流动才是最重要的。终端决定后台，消费者决定市场！智能硬件是大数据的最终用武之地。
6.没有数据照样可以大数据
智慧高于知识，智慧是动态的，它可以随时产生（实时计算）的：你的心态，初心，勇敢，创新思维，工作环境人际关系都是条件，我们从数据，信息，知识，到智慧产生都是大数据处理的结果，古人没有数据但是产生了智慧，所以大数据思维不应局限在数据层面。
7.关于大数据的最佳商业模式
免费数据，收费api，会不是大数据最佳的商业模式？
大数据的最佳商业模式也许就是大数据交易。
8.大数据对企业的价值
助理业务生命周期管理：
各行各业都有大数据驱动的业务变革，任何一个行业
从社会化客户---原始的线索客户-----线索-机会-----
订单-产品设计--服务-----口碑------社会化客户，
整个商务的闭环都需要数据参与其中的。
助理数据生命周期管理：
从数据产生--数据采集--数据传输--数据存储--数据处理--数据分析--数据发布、展示和应用--产生新数据"整个数据效能价值的闭环。都需要数据参与其中。
9.当大数据智能PK自然
后大数据时代也许是自然科学的，现在峰会必谈大数据，而大数据之后能，笔者以为会谈自然科学，自然创造万物，数据只是自然的产物之一；
10.大数据与易经
思考：推理VS演绎，用01计算机技术釆集了部分数据，应用了一些数学算法，选择了一种经验场景，推理出一种结论，釆集不全，算法不准，场景不对，推理有误。
研究了一，生二，二生了三，三生了万物，掌握易经的古代人能掐会算，预测，演绎有根。这就是祖先的易*明，演绎可能预知所有情况；
易经说，一时二运三风水四积阴德五读书，这就是已经对于社会的大数据结论。易经就是大数据思维。
以上十个观点，是笔者的一些点滴思考，有志于以数据题材创业的朋友，我还想和大家沟通的是对于大数据的市场需求要有所了解。从价值的角度来说，数据分三六九等，第一方数据，第二方数据，第三方数据。从目前来看，企业的第一方数据处理（hadoop等生态会是大需求，美国的战略是开源，中国的战略是数据开放和OEM跟进，也有很多自有技术的厂商）是目前最迫切的需求，以第一方数据分析为需求的（BI等工具）求是第二需求，提高安全控制的是第三需求。其次第二方数据的应用。融合企业自身业务的，加快业务协作的，整合利用业务合作方的数据的应用和技术是这一类需求。最后一类需求就是购买第三方数据拓展业务的需求，要么改善产品体验，要么进行客户拓展。这类需求促进大数据流动起来，是推动大数据流动性，产业链完善的主要动力。
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