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【大数据入门必读】如何提升数据的价值?助力大数据变现落地

作者:互联网

作者介绍

数据掘金者@大师兄

混迹数据江湖十余载;

专注互联网营销广告领域;

负责大数据商业变现和大数据业务架构工作。


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谈到大数据,很多人一下子会联想到的是大数据处理技术,很专业、很高大上的新事物。但大数据发展到如今,大数据处理技术固然重要,但已然不是最重要的,更重要的还是要找到商业模式,形成数据商业能力闭环。也就是我想说的,大数据需要变现,需要赚钱。


很多人都会在谈大数据如何变现的事情,各行各业也确实在用大数据赚到钱,并且充斥着各种招数,除了巨头们,如淘宝、天猫等电商平台的精准营销,滴滴、高德地图和百度地图等大数据出行,抖音和快手等平台的兴趣推荐,但真正拥有大数据的数据公司或者其他类型的公司赚到钱的并不多。


那大数据如何变现?今天我就想和大家聊聊这个话题。


01 如何理解数据的价值?


大数据变现的前提,数据必须有价值。当然,数据都是有价值的,这点大家都不会质疑。不同质量的数据,有不同的价值,数据的价值是客观存在的。那数据是怎么来的呢?肯定不是凭空而来的,数据是从一个场景、一个业务或者一个应用产生而来的,所以数据的价值是由它产生的环节和过程的独特属性而赋予的。因此,数据可以有很多属性,比如金融属性、交易属性、社交属性等,也正是这些具有不同属性的数据,造成了不同的数据价值,以及数据应用层面的差异化。


举个例子来说明,比方说,你日常用微信在便利店购买小商品产生的支付数据,你在淘宝上购买东西产生的网购数据,你用贷款购买房子或者车子产生的房贷和车贷等这些数据,都是具有金融属性的数据。大家也都明白一个道理,离钱越近的数据,价值越大。因此,带有金融属性的数据,价值非常大,可以直接用来做征信和金融风控,但这种数据通常很难获取。


同样,你每天通过APP看资讯、聊天、听音乐、打游戏、刷抖音等等,都会产生很多网络行为、媒体偏好和社交属性的数据,通过这些属性就可以完整的勾勒出一个人用户画像,所以,这些数据也很有价值。


02 如何理解数据的变现?


什么是数据的变现?就是把这些不同属性的数据再次应用到场景中去,体现新价值的过程。而这种场景更多的是新场景,尤其是跨场景关联可能会产生更高的数据价值。


有很多公司拥有海量数据,也掌握了高深的数据处理技术,但数据一直很难变现,我想说这是数据变现能力问题。那什么是数据变现能力?就是把数据转化成生产力的能力。这些能力,主要是了解应用场景、解决客户的实际问题,并能够进一步将其提炼,包装成业务的能力。像这些公司的数据变现方式,往往是停留在售卖原始数据的初级变现方式,变现效率低下,更多的是与数据中介公司合作,很难与终端品牌客户合作。所以说,变现是一种能力,也是提升数据价值的基础。没有变现的能力,提升数据价值就是空谈。


因此,市场上一直存在一个认知误区,大数据领域赚不到钱。以我亲身经历来看,大数据赚钱并不一定需要高深的技术,也并不一定是数据量越大越好。只要真正理解了客户的需求,哪怕就是用了很普通的数据处理技术,为客户提供数据服务,解决他们很关键很头疼的问题,也能创造很大的价值,也能赚到可观的收入。


03 数据变现如何落地?


数据变现如何落地?数据产生于业务或者应用,那么体现数据价值最好的办法就是要回归到业务中去。数据回归到业务有四个层级的方法,由远到近。


首先是直接售卖数据源,给数据使用方来提升数据价值。这档子生意,运营商以及围绕运营商服务获取到部分数据的服务商,比较喜欢和擅长做这块生意。他们服务的对象,主要是政府和数据中介公司。


其次是数据挖掘,数据拥有方不仅具备了数据源优势,还具备了数据加工、处理以及洞察的能力,能够把数据转化成知识来变现。所以说数据挖掘是数据价值的第一次提升。比如,第三方数据研究公司提供的专项研究,就是典型的数据挖掘服务。


然后是数据的打通,如果说数据挖掘是提升数据价值的一次体现,那么数据的打通就是使数据发生核聚变的一次反应。比方说我们有很多设备ID,很多单维度的数据,但是单一维度的数据价值并不高。因为它只揭示了很小部分的特征,只能继续用回产生数据的业务场景,无法产生跨域作用。比如,企业上传自己的数据到阿里的广告投放系统,然后在他们系统中将自己的数据与系统中的数据进行整合与计算,从而实现基于自有数据人群放大(look-alike)的特定人群投放。


最后,也是最高级的实现方法,就是数据流转。数据的流转就是数据又流动到业务,这个流回不少简单的回流,而是经过加工处理,又返回业务,产生新的数据,形成闭环。尤其是跨界的数据,或者说具有不同属性的数据进行加工、流转,形成新的业务数据,就可以使原有的数据价值得到一个极大的升华。程序化广告中的CTR预判,抖音和今日头条的智能化推荐,都是属于这一层。


04 写在最后


数据变现,有很多渠道,也有很多场景。只要用心,懂市场,都不难找到。不要过于纠结什么数据模型,什么商业模型,在行业的应用过程中,尊重市场的规律,以市场导向,不喊口号,扎扎实实帮助客户解决问题,数据的价值一定可以挖掘出来。




标签:场景,入门,必读,数据挖掘,变现,价值,数据,属性
来源: https://blog.51cto.com/u_13526224/2825986