【连载•第二话】大数据在“互联网+”进程中的应用(上)

摘 要 结合企业应用大数据向“互联网+”升级的实际案例,详细地分析了“互联网+”的两个阶段,探讨了大数据在企业“互联网+”转型中具有的意义与作用,分析利用互联网中的大数据为企业带来的直接价值,使世界更加扁平化,带动经济持续发展的同时,提高了人们的生活质量,加速了传统产业向互联网+转型的进程。

关键词 大数据 互联网+ 中国电信 信息鸿沟 泛义征信

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引言

近年来,大数据技术已经成为各行各业抢占市场先机的新兴武器,对于企业的转型升级起到了强有力的推动作用。在企业信息化、终端网络日益普及的今天,互联网数据正以指数的速度增长,如何以快捷、有效的方式提取、分析大数据中所蕴含的商业价值,以及利用大数据技术改善传统行业的生产经营模式,推进自身与互联网的有效结合,将是企业在竞争与发展中决定胜负的关键要素之一。

以往的传统行业常常是产业链中的一个封闭环节,这会导致与市场需求的脱节、不能充分利用资源,难以找到对自身最有利的发展方式。通信网络的发展使得商品、人和交易行为都迁移到了互联网上,低成本的信息/数据流动和交换,促进了供给与需求在全球范围的对接,实现了跨组织、跨地域的广泛融合,转化成为巨大的生产力,推进经济与社会的快速发展。

“互联网+”是一种新型经济形态,利用膨胀增长的信息资源推动互联网与传统行业相融合,促进各行业的全面发展。“互联网+”的核心不在于“互联网”而在于“+”,关键是融合。将传统行业与互联网建立有效的连接,打破信息的不对称,结合各自的优势,迸发出新的业态和创新点,从而实现真正的融合发展。而大数据在“互联网+”的发展中扮演着重要的角色,大数据服务、大数据营销、大数据金融等,都将共同推进“互联网+”的进程,促进互联网与各行各业的融合发展。未来的“互联网+”模式是去中心化的,最大限度连接各个传统行业中最具实力的合作伙伴,使之相互融合,整个生态圈的力量才是最强大的。

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“互联网+”发展的两个阶段

“互联网+”是两阶段不断深化的发展过程:第一个阶段是以互联网的方式建立连接。相比于传统行业的信息不对称、产业链单一、高成本的产业结构而言,互联网本质上可以看作是一个低成本大规模的协同平台,在这个平台上,人、信息/内容、商品/服务均通过低成本方式建立连接。例如京东、淘宝等电商平台,将消费者与商品相连接; Facebook等社交平台,将人与人建立连接;百度等搜索平台,赶集等分类信息平台以及微信、微博等自媒体平台等,均通过互联网将各个元素形成了相互连接的网络。随着物联网时代的来临,生活正在被重新定义,智能家居使得物联网的应用更加生活化,当更多的人、信息、商品连接到了互联网上,通过数据分析、挖掘又可以连接到更多相关的服务、社交时,社会资源将得到更有效、更充分的利用,从而为传统行业带来更多新的发展商机。

第二个阶段是弥补信息鸿沟。在建立了连接之后,更深入的工作是打破信息不对称。过去,从企业到用户的整个市场存在信息的不对称,有效信息经过传统渠道的层层传递而递减,用户不能有效捕捉到产品的特点信息,同时商家也不能有效地了解到用户的需求,这是很长时间内市场信息缺失的现状。然而大数据时代的到来,这一问题得到了一定的改观。中国拥有6.5亿网民,其中有5.6亿通过手机上网,无论是电商平台或者是娱乐平台,商家通过对大数据的分析将能更好地服务用户。中国电信与市场研究公司合作,专注于零售端与消费者的研究,并形成体系化报告,为制造商分析市场的信息动态,使之做出更好的市场决策。此外,电影平台以用户贡献的评论及评分数据为基础,计算出每部电影的总分值,使用户对电影市场有更加直观的了解。与此同时,对影视作品做关于情感分析,对一周最热话题、中国元素、一周最热新闻等信息进行分析,做出用户分布及广告策略的预测,即可大大提高票房率。随着大数据方法的引入,在原有的评价系统之上,做进一步的深入和拓展,如泛征信系统和预测系统等,能够更加深入的去打破信息壁垒,让互联网平台上的人、商家、服务等各种信息更加可信和透明。如中国电信与猎头行业合作,建立用户行为数据标签系统,以大数据为基础制定企业招聘和候选人择业标准,提升人才流动速度,降低摩擦性失业水平,优化市场人力资源配置。

“互联网+”时代的到来,打破了许多行业之间的界限,信息在互联网上以增量、快速、多样的方式进行传播,传统行业对自身发展的分析,以及人们看待问题的方式都已经不能局限于一个角度。新媒体环境下,多屏收视率分析成为电视节目评估体系中的新趋势。网络端的收视行为统计更为复杂,借助大数据技术辅助收视率分析将成为一种趋势,同时通过对社交、自媒体平台关键词进行分析,能够反映出节目的质量及受众人群,此外通过视频网站广告,还可以分析出收视行为与消费行为之间的关系,因此,对多屏收视数据全面地分析具有较高的价值与意义。

作者:贾元昕 杨明川 孙静博

原文发布于微信公众号 - 灯塔大数据(DTbigdata)

原文发表时间:2016-02-23

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