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易观智库:盘点2013 大数据成为互联网第四种商业模式

易观分析 396135 2015-06-02 1165
大数据长期的发展是趋于免费的,因为大数据起源于互联网,带着互联网发展的基因,对于大数据而言,其核心的增值链应该是基于市场界定的前提下,提供免费开放的大数据资源,从而找到企业的核心诉求,更为其定制开发,从而实现增值服务。例如数据用于金融=信用贷款,数据用于零售可实现交易分成;数据用户中介结构服务传统行业可实现业绩分成等等。因此长期来看数据依然是趋于开放与免费的,而以此衍生传统行业的增值服务才是大数据的增值路径。

事件回放:

2013年,国内几家数据平台相继进行大数据投资,希望覆盖用户在全部生活场景下的数据地图。我们可以看到,阿里在基础功能网络的社交化媒体领域投资了高德,在核心网络应用领域投资了新浪微博和虾米、美团,在增值衍生网络领域投资了UC浏览器和墨迹天气,垂直领域的快的打车,还整合了数据分析企业友盟。2014年商务社交、婚恋交友等等垂直细分领域,随着细分市场自身不断的发展成熟,格局稳定的细分市场以及迅速崛起的新市场将出现较高的投资机会,短期内平台企业将迅速布局数据。

易观分析:

大数据的概念从技术到应用经历了一段时间,传统企业更加关注大数据的应用价值。2013年国内网民数据的市场价值达到16亿,未来随着大数据技术的逐渐成熟,市场体量将进一步放开,到2020年网民数据的价值将突破300亿。

PB级以上多维度可串联的数据界定为大数据。

对比国内外大型数据平台企业,从数据体量来看,facebook、google、腾讯的数据量较高,虽然,腾讯已经打通千亿级别的用户关系链,但腾讯的大数据价值尚待挖掘。百度的广告数据和日志数据的体量足以支撑大数据的挖掘与精准分析,阿里的大数据正在电商企业中逐渐打通。目前来看,数据所体现出来的商业价值在国内互联网上的体现表示为电商数据价值高于用户数据和搜索数据。

此外,大数据的另一个表现在于是否能够多维度且实现串联。大数据可以按照四种方式划分。第一类划分方式为结构数据和非结构数据,非结构数据占据了大数据的80%-90%,这部分是未来最有价值的大数据部分,主要有文本、视频、图片、音乐等。第二类划分方式为企业内部和外部市场数据,企业内部数据更多的体现在ERP、CRM、SCM等信息系统中,市场数据更多的来自于宏观经济数据、行业数据、电商平台数据、社会化媒体、供应链之间的协同数据等。第三类划分方式为线上数据与线下数据,主要是借助线上的大数据激活线下的数据。第四类划分方式为位置数据与实时数据,这两类数据在移动互联网时代显得尤其重要。

当多维度数据串联后会形成用户的三个身份数据的统一,包括自然身份数据、通讯关系数据、金融身份数据,企业内外部环境数据的统一,中间用需求数据对接,大数据才具有了智慧。而需求数据还有更多地应用,用来分析网络关系、社会影响力、用户情感、用户行为等等。

目前来看,电商大数据的价值较高。

就国内BAT三家大型的数据平台来说,三家的数据结构体系都不完整,而阿里在2013年所作的策略也是逐步进行数据投资,最终希望打造用户在生活中全部场景下的大数据地图。2013年阿里在基础功能网络领域投资了高德,在核心网络应用领域投资了新浪微博和虾米、美团,在增值衍生网络领域投资了UC浏览器和墨迹天气,垂直领域的快的打车,还整合了数据分析企业友盟。2014年商务社交、婚恋交友等等垂直细分领域,随着细分市场自身不断的发展成熟,格局稳定的细分市场以及迅速崛起的新市场将出现较高的投资机会。

短期看,大数据已经成为互联网的第四种商业模式。

从以前的卖流量到卖内容到卖商品,数据成为第四种商业模式。大数据产品和服务包括IT企业提供技术咨询、数据平台企业提供数据存储、数据产品、数据运营服务、数据交易平台,还有数据分析厂商在数据平台上开发数据增值服务。

就IT企业提供的技术咨询服务来看,国内BI系统及系统集成企业具有较高的市场竞争力,以及未来大数据业务的可延展能力。

此外,国内外众多数据平台企业具有大数据存储服务。微软、谷歌、亚马逊、IBM等国际企业以公有云、私有云为主,以亚马逊为例,平均1G存储费用为12.5美分。国内厂商来看,百度以私有云为主,因此未来在公有云方面,腾讯和阿里将会形成竞争。其主要竞争的维度包括价格、弹性、规模、稳定性。此外,盛大、中国移动、IDC等也都有数据存储的相关服务。

对于大数据产品而言,阿里巴巴具有的数据魔方最为成熟,能够实现按年度或季度付费。百度有五大数据平台,百度统计服务于应用,百度指数服务于企业品牌资源,司南服务于企业营销,风云榜涉及到舆情排名,数据研究中心负责行业研究。目前来看,腾讯罗盘服务于体系内的应用开发者。

就大数据增值产品而言。第三方中介机构建立大数据服务体系,基于两款数据产品,为企业提供运营数据调教服务和数据增值服务。

 

长期来看BAT这类的大数据平台基于自身数据分析与运营的能力向国外企业占据的基础层渗透,包括IaaS层,甚至基础技术、结构化数据库。另外一部分中小型BI企业,向大数据处理的下游发展,包括行业垂直应用、数据可视化、日志数据应用等。

长期看大数据趋于免费,嫁接传统业务实现增值。

大数据长期的发展是趋于免费的,因为大数据起源于互联网,带着互联网发展的基因,对于大数据而言,其核心的增值链应该是基于市场界定的前提下,提供免费开放的大数据资源,从而找到企业的核心诉求,更为其定制开发,从而实现增值服务。例如数据用于金融=信用贷款,数据用于零售可实现交易分成;数据用户中介结构服务传统行业可实现业绩分成等等。因此长期来看数据依然是趋于开放与免费的,而以此衍生传统行业的增值服务才是大数据的增值路径。

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