大咖周语录 | 数据行业新玩家只有一条路 不会玩就说“被忽悠”
<数据猿导读>
对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下等形式，对目前大数据行业的现状进行深度交流，汇集更多“大咖语录”给大家
聚合数据创始人左磊将大数据行业分为三层：基础架构层、数据源、应用层。新玩家很难再闯入前两层，“扎推”应用层才是王道；星图数据CEO谷熠说，大部分企业玩不转大数据，就说被大数据忽悠，是因为你，不！会！玩！很多数据资产仍在被浪费；明略数据专家杨昀描绘大数据行业的诗和远方就三个词：制度、开放、尝试……更多“大咖声音”尽在本周【大咖周语录】
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神策数据CEO桑文锋：数据分析产品要在竞争中存活，必须突破三个点
数据分析并不是一个新概念，早就有不少公司在这个领域发力，用户量覆盖率也很高。目前市场上这部分数据分析产品正面临窘境，最大的好处是简单、免费，其它地方却很让人堪忧：第一，数据采集能力比较弱，一般只能采集客户端的数据，服务端、数据库的数据很少，这会影响后期的分析；第二，分析能力，宏观分析一般没有问题，多维度的交叉分析很难实现；第三，数据安全，用户会对数据存储产生安全顾虑。
原文：http://www.datayuan.cn/article/6033.htm
聚合数据创始人左磊：新玩家杀入大数据行业，只有一条路
对于大数据行业，可以分为三层。第一层是基础架构层，以云计算公司为主（阿里云、腾讯云，七牛等）。第二层是数据源（BAT、京东等），它们因为自己的业务，产生了大量的数据。第三层则是应用层，包括数据可视化、BI等，是现在创业公司“扎堆”比较严重的一层，竞争相当激烈。
对于新玩家来说，已经很难再闯入前两层。数据分析、可视化等应用俨然成为新玩家的最后一条路，但是大数据和细分行业的真正结合，却还没有正式开始。比如大数据跟农业、房产、汽车商业结合，在未来还存在着很多机会。
原文：http://www.datayuan.cn/article/5899.htm
星图数据CEO谷熠：大数据没忽悠你，只是你不会玩
大部分企业玩不转大数据，就说被大数据忽悠，是因为你，不！会！玩！很多企业一边在白白浪费数据资产，一边把“大忽悠”这个锅甩在“大数据”头上。
大数据应用刚刚起步，企业未来希望利用大数据驱动新的增长，应该在这三方面发力：1、大数据的流动与整合2、大数据技术和产品与具体业务的深度结合3、企业用户数据驱动意识的增强。如果企业在这三个方向深耕，就将会成为一家真正的数据驱动公司。
原文：http://www.datayuan.cn/article/5918.htm
九次方王叁寿：大数据已改变中国媒体行业格局
未来中国媒体行业的格局：一个水池子(数据根据地)+1000个网络传播的末梢(社会化媒体的传播渠道)+100万个自媒体公众号(自媒体的网状传播)。未来，通过大数据库的建立，新闻将汇集更多的全面化信息。而大数据时代，新闻观念的本质未变，但无论是从内容生产流程上还是表现形式上都会颠覆传统新闻业。
原文：http://www.datayuan.cn/article/5991.htm
上海数据交易中心COO申翔宇：普惠金融在降低成本和提高效率方面空间大，关键看数据流通
普惠金融在降低成本和提高效率方面有很大的提升空间，大数据是巨大推力。目前，数据与金融行业的结合更多在营销端，产品端尚未真正做到与大数据等技术手段结合。而数据流通就是其应用的难点，要想突破，需注意以下5点：
- 明确数据流通监管机构
- 加强数据流通全范围、全周期管理
- 打击非法数据流通
- 审慎监管、支持试点
- 建立完善数据流通标准
原文：http://www.datayuan.cn/article/6034.htm
中国传媒大学卢迪：大数据+会展是加速器，可实现产值翻倍
数据显示，信息服务业比信息技术发展更快。会展产业作为传统服务业的分支，面临巨大的发展机遇。
大数据与会展的融合是一个加速器，可以实现产值翻倍。但首先要弄清“互联网+”和“媒体融合”两个命题。“互联网+”，是说传统行业要用互联网来改变现有的一些工作方式。而“媒体融合”不是要求传统媒体用互联网的手段来改变自己，而是要求传统媒体变为新媒体，所以这是两个完全不同的命题。
而会展就是这个传统媒体，如果直接对接大数据的话，能够促进会展后发先至。
原文：http://www.datayuan.cn/article/6027.htm
明略数据专家杨昀：大数据行业的诗和远方——制度、开放、尝试
大数据采集，主要分为获取和清理两部分。数据采集过程中依旧面临数据壁垒、数据精炼等问题。前者需要完善制度，避免在“数据贸易保护”的名义下形成数据壁垒，后者需要数据清洗，去冗除噪。
未来大数据行业发展应该：
建立制度，从法制的层面，帮助大数据在市场上得到许可、信任
数据开放，国家和企业要更大程度开放数据，破除壁垒，降低整个行业数据清洗成本
尝试，利用大数据技术不断尝试，并容忍试错，发现更多大数据的思维和方法
原文：http://www.datayuan.cn/article/5982.htm
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来源：数据猿