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胡小明:大数据交易中心思考

更新时间:2021-07-27 14:34:57
作者: 胡小明 (进入专栏)  

  

   1.把大数据交易中心改为大数据服务中心

   名称对业务发展有重要的引导作用,大数据交易很不成熟,国内外鲜见成功的案例,将交易中心改为服务中心有利拓展思路,靠大数据交易难以支持机构的生存,为大数据应用服务却有着无限的机会,服务导向是提高机构生存力的关键,能活下来的机构才能考虑业务的长远发展。

   2. 两种大数据应用方式的数据来源不同

   大数据应用有两种模式,一种是信息使用模式,通过大数据应用获取信息,发现知识,相当于统计数据应用的延伸,《大数据时代》代表的就是这种应用模式,该书强调大数据应用的三大特点:

   (1)使用全部数据而非抽样数据;

   (2)强调数据的混杂性而非精准性;

   (3)重视相关关系而非因果关系。

   这种数据使用模式可称为大数据的模糊使用方式,对数据的质量要求并不严格,数据资源是可替换的,同样的数据因处理的视角与方法不同,得到的信息也会不一样。

   第二种应用是数据的精准使用模式,是直接利用数据操作,如手机支付、电子购物、实时导航、网上办事等,这种服务必须使用用户的精准数据,数据与服务对象密切相关,数据处理的方法稳定不变,以保证结果的一致性。这种使用模式重视与用户的对话,很多数据要在服务中实时产生,无法预先购买。

   两种模式的数据交易需求不同,数据获取各有各的困难。

   3. 大数据交易的难点

   大数据应用如火如荼,大数据交易却冷冷清清,主要原因是大数据不是规范化的产品,信息价值因人而异,没有价值共识难以组织规范化的交易,两种应用模式对数据质量要求完全不同,交易中碰到的困难也不相同。

   大数据信息使用模式碰到的数据交易难题是数据价值缺乏共识,同样的数据对不同客户的信息价值差别太大,互联网时代获取数据的渠道很多,必然会压低数据的价格,客户眼中该数据所提供的信息并非不可或缺,因而不会出高价购买信息,有能力使用大数据资源的客户又太少,交易的收益无法达到提供商的期望,难以支持大数据交易中心的运行成本。

   大数据精准使用模式碰到的难题是找不到能够支持精准化数据服务的提供商,该服务模式对数据质量要求很严格,数据非但不可替代,更重要的是这种模式对数据的使用是流程化,系统要在与用户的对话中完成对用户的服务,很多数据是实时产生,该服务数据的使用与数据收集是一体化的,很难拆分,如手机支付、实时导航、网上办事等,大数据交易尚无法支持流程化、实时化的数据使用模式。

   大数据交易的困难使交易冷冷清清。

   4. 拓展服务视野,提升大数据中心生存能力

   对大数据信息服务的建议:

   一、成为大数据应用服务的销售中心

   ·不要局限销售原始数据,服务方式宜包括大数据寄存、租赁、一次性使用等;

   ·代销大数据分析研究的成果,代销大数据机构的可视化数据产品服务;

   ·代销大数据资源加工形成的增值服务产品,特别是利用政府数据开放资源产生的增值服务产品。

   二、成为大数据应用技术的人才聚集中心和人才培训中心

   ·配备完善的大数据应用计算软件工具,提升大数据服务中心对人才及应用项目的吸引力,;

   ·聚集大数据分析应用专家,建立大数据应用服务开发中心,承接大数据分析研究任务;

   ·与高校大数据部门合作,成为大数据应用实训基地,培训学员大数据计算工具的使用能力;

   ·帮助增值服务企业利用政府数据资源开展增值服务。

   三、提升隐私保护能力并为社会提供相关服务

   ·开展大数据资源脱敏服务;

   ·开展对客户提供的大数据资源脱敏核查等服务。

   对大数据精准使用模式的建议:

   大数据的精准服务是流程化、实时化运行的业务,大数据服务中心能够提供的帮助有限,不宜作为服务中心业务的重点。精准化数据服务所积累的数据资源可以作为副产品对社会提供服务,如电信运营商可利用用户手机运动的速率提供交通拥堵情况及街道运行速率,在保护公众隐私的情况下,这些副产品可以按信息服务模式向社会提供。

   大数据服务中心可以对中小型精准型服务企业提供帮助:

   ·为大数据运营企业提供可集成的软件工具;

   ·帮助中小型数据服务企业利用网上计算资源、数据资源提升服务水平;

   ·举办大数据网上实时服务企业技术交流会,推广实时服务技术。

   大数据的经营需要摸索着前行,服务中心需要摸着石头过河。

  

   胡小明  2021年7月26日

  


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