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行業新聞

千萬別跨過了互聯網思維的坑,卻跌進了大數據的陷阱!

點擊數:5922來源:托比網發布時間:2017-08-17

如今的“大數據”是否是過去幾年“互聯網思維”的重蹈覆轍?現在行業人已經充分認識到互聯網思維的作用和局限性。面對火熱的“大數據”話題,也應該產生一些疑問:大數據真的能顛覆一切嗎?企業抓住大數據的風口就一定能絕地逢生嗎?


大數據、人工智能等技術的不斷推出,似乎為人們刻畫了一幅商業運營中的未來科技藍圖。2016年3月17日,《十三五規劃綱要》中提出了“實施國家大數據戰略。”作為電子商務意見領袖的阿里巴巴創辦人馬云也曾在演講中提到,“未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是Data Technology數據科技,大數據對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。”所以大數據的熱度越炒越高,似乎在平臺運營中不提數據,這個平臺就必定沒有未來。


數據當然是至關重要的。互聯網的誕生代表著一個時代的顛覆,信息壁壘被打破,2000年前后,阿里巴巴、環球資源等幾大B2B平臺壟斷市場,也是通過黃頁信息的形態,打造企業獲取交易信息的平臺。著名的未來學家阿爾溫.托夫勒所定義的“第三次浪潮”也深刻的闡述了信息對于時代變革的意義。而數據作為信息的一種類別,尤其是對于商業來講,其地位自然不言而喻。


但大數據雖是一座金礦,卻不是每個人都能挖的。理由如下:


1、數據積累是自然沉淀過程,不可能一蹴而就


雖說先苦后甜是中華民族的傳統美德,但是很多初創企業還嘗不到大數據帶來的甘甜便已消香玉損。更有的平臺只是把大數據當做一個噱頭,為客戶畫了一張大餅,做的是“未來生意。”當客戶問你現在能為我做些什么時,只能窘迫的提供一些含金量不高的服務。


數據的碎片化特性決定了建立數據庫需要長時間的積累,對于初創企業來說,1-2年的數據并不足以完全作為決定企業戰略規劃的依據,尤其是現如今行業發展的風口瞬息萬變,微薄的數據也許可以作為企業臨時運營政策的調整,卻不足以決定長久的發展規劃。而對于已經深耕行業多年的大型企業,數據分析則是其業務與行業發展現狀考量的重要組成部分。


2、據需要有效積累,搜集無益數據只是徒勞無功


有價值是大數據存在的意義。互聯網金融行業便是典型的數據支撐行業,從平臺產品運營到風控體系的搭建,數據是量化的重要標準之一。但是數據內容錯綜復雜,從行業狀況到個人消費都可以用數據的方式呈現。有行業人士在知乎上回答“互聯網金融需要關注哪些數據?”的問題時表示,要從訪問渠道、注冊量或有效注冊量、投資轉化率、注冊用戶結構、投資用戶結構、用戶活躍度六個方面的數據進行細分考量,同時“運營不要只關注那些數據,數據是外在的,是基礎,而產品和平臺核心競爭力才是發展的王道,數據+產品,找到平臺最優的發展平衡點,才是運營下的這盤棋的目的。”


的確,數據在很大程度上可以幫助企業進行精益化運營,但是平臺在數據積累中需要認真篩選有效數據,針對產品、業務狀況進行針對性分析,無益數據不僅會加重工作量,在一定程度上也會影響最終的判斷結果。因此,數據使用的合理性也需要十分注意。


3、數據管理繁瑣復雜,處理成本不堪其重


目前尚未有一種成熟的數據搜集技術,更多的企業服務是致力于對于企業現有數據庫的實時分析,避免不了專職人員進行數據摘取、錄入等環節。承擔著人力成本,卻無法快速出現顯著的效果,對企業來說是一項十分糾結的行為。有專家分析稱,目前,企業所面臨的是單位存儲成本并沒有如期下降,而存儲量劇烈增加,導致整體數據存儲成本快速上升的局面。“在恰當的時候儲存合理的數據,并使其短期內產生價值是未來大數據的發展方向。”


其實,數據管理可并為日常工作,在前期數據覆蓋量未達到一定程度之前,企業激進的推行數據產品的行為需要再三思量。超前的思想還需在現有業務的支撐下來實現,所以對于初創企業來說,腳踏實地的做好產品與業務是重中之重,數據分析作為其中的輔助部分可以進行提升與優化。


綜上所述,因為數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快時效高的4V特征,造成在數據收集整理過程中會遇到許多困難。數據或許只是一種手段,而不是要達到的目的本身。B2B行業的未來發展離不開大數據,不僅是聚客問題,在服務客戶的廣度與深度上大數據也會產生巨大的影響力。全球知名咨詢公司麥肯錫稱:“大數據時代已經到來,人們對于海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”


雖然大數據的發展趨勢需要得到企業的重視,但若是過于專注對大數據的探索,而忽視了平臺發展內在的業務邏輯,豈不是本末倒置?對大數據的探索也是為了能更好的發展,但是過于強調就會造成一種不務實的印象,況且,數據是不是能成為判定一切的標準還需要考量。


過去幾年“互聯網思維”的重蹈覆轍?現在行業人已經充分認識到互聯網思維的作用和局限性。面對火熱的“大數據”話題,也應該產生一些疑問:大數據真的能顛覆一切嗎?企業抓住大數據的風口就一定能絕地逢生嗎?

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