普及、开放与平台：大数据价值运营之路（上）
当前大数据价值变现概念很热，但很多人会觉得是炒作，很多有数据的企业也迟迟未动。究其原因，大家对这个东西还是不熟悉，觉得商业模式不成熟，加上充斥着大量关于大数据隐私安全的争论，就更犹豫不决了。
那么如何推进大数据产业的成熟呢？围绕社会、企业与个人，我觉得有三个事情是需要重点关注的：即社会需要关注大数据概念的普及、个人需要以分享的心态迎接数据的开放、企业则要走平台化的战略让自己基业长青，我会分三篇文章表达下个人的看法。
★ 知识普及 ★
回到当下，追逐大数据的确需要一个理由，虽然互联网大佬、专家、学者都在谈大数据对于社会的价值，但大众传统企业和老百姓有几个是能真正理解的呢？2016年大数据领域有一个新的趋势动向，叫做大数据可视化，就是希望让大家能够通过图形等更为生动的形式去理解大数据是什么。
之前有个很火的脱口秀节目叫做《逻辑思维》，主持人罗胖有个理念：就是充当知识的搬运工，把晦涩难啃的书用浅显的语言表达出来。就像前段时间炒热的引力波，这么深奥的知识为啥能妇幼皆知，就是因为很多热心的人通过各种形式把这个问题的意义解释清晰了么。同样的，大数据的普及也要考政府、社会的努力以及个人的觉醒。今天，我愿意当一回大数据的知识搬运工，对于所谓的大数据变现简要解释下（当前大数据的书不少，例子举不胜举，业内人士本节可以略过）。
我这边仅举几个例子说说现在处在国内大数据潮头的企业应该如何玩大数据，通俗的讲就是怎么利用大数据赚钱。大数据价值变现绝对不是炒作，其实很务实，而且当前演化出来的变现方式是如此之多，这里仅举四个典型例子：
1 数据产品变现
以某宝为例，大家在某宝的任何浏览、购买和支付等行为给都会被详细记录在数据库里，这些记录以数据的形式被存储下来，每天某宝的用户行为成千上万，因此这些记录是如此之多，结构是如此多样，维度是如此之多，这些海量的数据就叫做大数据。某宝不仅存储了这些数据，还会将这些数据进行转化、处理和汇总，最终得到了一些更有用的信息。某宝就将这些信息打造成一个面向用户的产品，我们叫他“数据魔方”，某宝通过销售数据魔方从而获取收入，这整个流程就是大数据价值变现的过程。
数据魔方变现流程图
2 广告投放变现
还是以电商购物网站为例，假如你是一个刚生了BABY的妈妈，每次你都会上网站买尿布，网站实际上是不知道你是否刚生了宝宝，但它可以通过你一次又一次购买尿布的行为，从数据上判断出你的身份。这个数据信息很有用，卖奶粉的企业就愿意来找该网站，希望当你再上网站的时候，给你针对性的推荐婴儿奶粉，这个时候，奶粉企业会愿意支付给网站更高的广告费用，客户可能也更欢迎，这就是电商大数据的广告变现。（相对于传统固定位置和时段的广告，这种个性化广告是当前新的趋势，有个 “RTB程序化购买”的专业术语，也是其中的一种，大家可以自己查询下它的实现原理）
3金融风控变现
以银行贷款为为例：传统的银行贷款成本是很高的，银行客户经理需要做大量的线下调研，贷款人员需要提交大量的资料，因此无论是人工成本、时间成本还是信息成本都很高。加上我们国家信用体系建设相对还比较滞后，当下不少银行在这样的背景下，也在积极改变策略，希望采用大数据的方式提升贷款的效率。银行可以通过获取贷款人各方面的数据，较为准确的判断出用户的信用，从而判断是否需要贷款及授信的额度。如果银行除了自身的数据，还能通过互联互通获取该客户在其它银行的存贷信息，从互联网公司获取上网消费情况，从电信公司获取身份等信息，多维数据多方自动验证，任何一个人的的信用都会较为准确的计算出来。因此，任何拥有相关数据的公司都可以通过提供数据而获益，而银行由于贷款的速度，准确性大幅提升，从而实现了效益的提升。当前蚂蚁金服推出的“芝麻信用”，大家可能只是看着好玩，但是对于金融来讲，它这个数据价值不可估量，当它汇聚了足够的数据后，真的有一天大家的贷款都要依赖他的时候，你说大数据是否在颠覆信贷的整个产业？
4基础设施变现
大数据变现是个产业链，光有应用没有基础设施是不行的，因此围绕大数据应用需要有相应的硬件和软件。由于大数据处理要求高，传统的硬件和软件处理不过来，因此衍生出了一堆的大数据技术，所谓的X86、HADOOP、MPP等如雨后春笋的冒出来，同时也出现了专门售卖这些硬件和软件的公司，你也可以认为他们依赖大数据技术实现了变现。近期阿里发布了几十款大数据组件，也是他们在应用探索中自然而然推动了技术的进步，技术的革命反过来助力阿里更上一步，并把他们的蛋糕做的更大。
上面4种是当前大数据变现的一些典型形式，因此说阿里是个大数据帝国一点不假。你看，我列的所有变现模式它都有份，从广告到金融、从产品到技术平台，现在它还在疯狂的拓展它的边界，医疗、文化、IP等等。所以大家不要仅把它当成一个卖商品的平台公司，马云不是说了吗，我们本质上是个数据公司，一点不假。
傅一平 博士 毕业于浙江大学 从事电信行业工作，专注于大数据采集、处理、建模、管理、变现及产业等研究
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