Reconocer la realidad y los puntos débiles y las dificultades de la industria de big data de China.

Como industria emergente, el big data siempre ha estado en la vanguardia de la opinión pública. Al igual que el concepto de Internet, el big data ha sido mitificado y puesto en el altar de la "religión". A las empresas de big data siempre les preocupa que si se elogia demasiado el big data, pueda caer miserablemente en el futuro.

En 2015, la popularidad de la industria de big data de China comenzó con el Intercambio de Big Data de Guiyang y alcanzó su punto máximo en septiembre con el Documento No. 50 del Consejo de Estado "Plan de acción para promover el desarrollo de Big Data". Creo que big data será un tema candente en la Conferencia de Internet de Wuzhen el 1 de octubre.

En el foro de big data, se presentaron muchos productos y soluciones de datos. Rara vez se presentan el valor específico que los datos aportan a las empresas, los escenarios de aplicación de datos y los puntos débiles de la industria del big data. La industria de big data de China ha experimentado muchos problemas. La industria de big data tiene buenas perspectivas, pero es difícil para las empresas de big data crecer y lograr un salto cualitativo. Los puntos débiles y las dificultades de la industria de big data de China son los siguientes.

1 Las empresas de big data son numerosas pero débiles, lo que dificulta obtener ventajas industriales. Hay alrededor de 200 empresas de big data en el país, casi 60 de las cuales están concentradas en Beijing. Son principalmente pequeñas y microempresas. Hay muy pocas empresas con ventas anuales de mil millones de yuanes. La industria de big data se encuentra en el período temprano de primavera y otoño, y varios príncipes están cediendo sus territorios. Cada empresa ocupa un nicho muy pequeño, es difícil de expandir y enfrenta una feroz competencia de sus pares. Algunas áreas, como el seguimiento de la opinión pública, se han convertido en océanos rojos.

El número de empresas de big data oscila principalmente entre decenas y cientos, y hay muy pocas empresas con más de mil empleados. Ninguna empresa de big data puede liderar una industria, ninguna empresa tiene una participación de mercado de 10 y ninguna empresa de big data ha establecido estándares industriales y liderado el desarrollo de la industria.

La industria de big data de China está extremadamente fragmentada y los talentos destacados están distribuidos en diferentes empresas, lo que dificulta la formación de una sinergia de talentos. La escala de cada empresa es pequeña y es difícil profundizar y expandirse dentro de la empresa, y también es difícil utilizar big data para ayudar a las empresas a mejorar sus negocios. Las herramientas y los datos de la mayoría de las empresas son difíciles de satisfacer las necesidades generales de datos de la empresa, y también es difícil para los productos de análisis y extracción de datos de China competir con los productos extranjeros.

Si la industria del big data quiere generar ventajas industriales, inevitablemente necesitará un grupo de empresas líderes. En cuanto a las industrias extranjeras de big data, mi país necesita producir una serie de empresas de referencia en infraestructura de big data, productos de datos, herramientas de datos, limpieza y extracción de datos, análisis de datos y talentos de datos. Cada empresa líder debe tener una escala de más de 1.000 personas y unas ventas de más de 10.000 millones. De lo contrario, será difícil generar ventajas tecnológicas y de talento, y será difícil utilizar big data para ayudar a los clientes a mejorar sus negocios.

El "Libro blanco sobre comercio de big data de China de 2015" de Guiyang Big Data Exchange menciona que el tamaño del mercado de big data de China en 2014 fue de 76,7 mil millones de yuanes. Este número parece bueno, pero se estima que en realidad hay menos de 20 relacionados con herramientas de big data y productos de big data (mejora del valor comercial). La mayoría de los fondos se utilizan en plataformas de infraestructura de big data (almacenamiento e informática), consultoría, informes y otras áreas que no están estrechamente relacionadas con la mejora del valor empresarial. La mayoría de las ventas en el mercado de big data de China se concentran en empresas de TI tradicionales como IBM, Oracle, EMC, Intel, Huawei y Lenovo. La cuota de mercado total de las empresas reales de big data puede rondar los 10 mil millones.

Las empresas de big data de China son demasiado pequeñas, faltan empresas líderes y la industria está demasiado fragmentada. Todos estos son factores que restringen el desarrollo de la industria de big data de China y también son puntos débiles para que la industria se expanda.

Los datos externos son una isla aislada, y los datos con bajo valor son la base para el desarrollo de la industria del big data. Los datos con valor comercial pueden ayudar a las empresas a obtener información sobre los clientes, las operaciones digitales, la gestión de riesgos, el marketing de precisión, la predicción y la toma de decisiones. Sólo los datos y el análisis empresarial con valor comercial pueden ayudar realmente a las empresas a mejorar sus negocios y crear nuevo valor.

El mercado de big data de China aún no está maduro y los datos que poseen muchas empresas de big data están fragmentados, lo que dificulta la formación de datos completos con valor comercial. Existe una gran brecha entre la calidad de los datos del mercado de big data y las necesidades de datos de las empresas.

La mayoría de los datos externos se encuentran en un estado insular, con poco flujo y la integración entre datos aislados, inmóviles y no integrados es difícil de ayudar a las empresas. Muchas empresas que necesitan datos tienen que comprar datos de varias empresas de big data, lo cual es ineficiente, el valor de los datos comprados no es alto, la integración de datos es difícil y el costo general de la adquisición de datos es demasiado alto.

Todo el mundo ha visto las desventajas de la dispersión de datos, por lo que muchos lugares han establecido mercados de comercio de big data para ayudar a todos a realizar transacciones y compras de datos. Debido a la falta de protección legal, muchas empresas no están dispuestas a realizar transacciones de datos en el mercado comercial y, a menudo, adoptan transacciones de datos uno a uno, lo que puede proteger los intereses de ambas partes de la transacción. Los datos con valor comercial aún están en desarrollo y el mercado de comercio de big data carece de una gran cantidad de datos con los que poder comercializarse. Tardará mucho tiempo en demostrar el modelo de negocio del mercado del comercio de big data.

Los mejores datos nacionales del sector financiero, BAT y operadores de telecomunicaciones, son cautelosos y difíciles de exportar. El negocio principal de estas tres industrias no son los datos y el deseo de producir y exportar productos de datos no es fuerte. Los datos gubernamentales se están abriendo gradualmente, pero existen muchos desafíos en la calidad de los datos, la concentración y los modelos de producción. Se necesitarán al menos tres años para que la apertura de datos a gran escala en China cumpla con los requisitos de las aplicaciones comerciales.

3 La mayoría de los clientes empresariales son menos sensibles a las aplicaciones empresariales de datos. La mayoría de las empresas necesitan datos, pero su sensibilidad empresarial a los datos es baja. Poco conocimiento de escenarios de aplicaciones comerciales de datos y tecnologías de datos. Incluso los bancos con una alta sensibilidad empresarial a los datos necesitan comunicarse al menos tres veces para establecer el concepto de valor de los datos. Otras industrias, como la manufacturera, la inmobiliaria y la minorista, son menos sensibles a las operaciones de datos. Incluso Wang Shi, de Vanke, instó en voz alta a no discutir las aplicaciones de big data con la industria inmobiliaria. Los datos de la industria inmobiliaria no están completos y muchos de ellos siguen siendo datos manuales. Entonces, una empresa líder en comercio electrónico comenzó a ayudar a Vanke con la planificación y construcción de datos e investigó la aplicación de big data en la industria inmobiliaria.

La mayoría de los casos de negocio existentes de empresas de big data toman la iniciativa de discutir la cooperación con los clientes y proporcionar productos de datos, herramientas de datos o tecnologías de datos para ayudar a las empresas a mejorar sus negocios. Pero este modelo de negocio cansa mucho y el mercado es difícil de detonar. Las aplicaciones comerciales de datos pasivos a menudo están débilmente integradas con el negocio y no pueden ayudar a las empresas a utilizar los datos para mejorar rápidamente sus negocios. Al mismo tiempo, no pueden resolver los cuellos de botella del desarrollo empresarial.

El personal interno tiene un profundo conocimiento de las necesidades del negocio. Lo que les falta son datos de mercado y comentarios de los consumidores, así como métodos y herramientas de análisis de datos. Las personas en la industria deberían convertirse en la fuerza principal en las aplicaciones comerciales de big data, participar en algunas actividades de la industria y buscar activamente datos y soluciones de la demanda. En la era de Internet móvil, las estrategias de competencia empresarial son muy claras: la primera es ser rápida y la segunda es utilizar datos para tomar decisiones.

El desarrollo de la industria del big data no es sólo una cuestión de las propias empresas de big data, sino también de cada empresa. Los clientes empresariales también deben buscar proactivamente datos y soluciones en el mercado en función de las necesidades comerciales, mejorar la sensibilidad comercial de los datos y encontrar datos valiosos de escenarios comerciales.

4 La integración de la tecnología y los productos de big data con las empresas no es lo suficientemente profunda. Todas las empresas y clientes de big data en el mercado enfrentan un problema: la integración de las soluciones de datos y los servicios al cliente no es lo suficientemente profunda y el efecto general de los datos en la promoción comercial no es el esperado. El estallido de la industria del big data. Debido a problemas como la calidad de los datos externos, la sensibilidad de los datos de los usuarios corporativos, los métodos de gestión corporativa y el talento de los datos comerciales, las soluciones de big data son difíciles de integrar profundamente con el negocio.

El valor central del big data es revelar las reglas del desarrollo de transacciones y ayudar a las empresas a utilizar los datos para tomar decisiones científicas. En la actualidad, los campos de aplicación comercial de big data se concentran principalmente en los campos de recopilación de datos, almacenamiento de datos, cálculo de datos, elaboración de perfiles de usuarios, marketing de precisión y otros campos. Las funciones de predicción y toma de decisiones más valiosas comercialmente del big data no se han utilizado plenamente. Especialmente en las decisiones estratégicas importantes, el papel del big data no es obvio. El desarrollo de productos, las estrategias de mercado y las decisiones estratégicas de las empresas todavía dependen del empirismo y la toma de decisiones de las élites en el pasado. Sólo habrá dos tipos de empresas en la sociedad del futuro, las que utilizan datos para desarrollarse y las que no prestan atención a la eliminación de datos.

Si las empresas de big data quieren convertirse en empresas líderes en la industria, deben renunciar a los intereses a corto plazo, profundizar en las operaciones de los clientes y comprender los datos, los negocios y las necesidades comerciales de los clientes. Al mismo tiempo, utilice datos para comprender a los clientes, el mercado y los escenarios comerciales. El núcleo de una integración profunda de datos y negocios es dominar los datos correctos, los métodos correctos y las herramientas adecuadas. El personal empresarial debe comprender los datos y el personal técnico debe comprender los negocios. Los talentos de datos integrales son la clave para el negocio de datos. El umbral para que el personal empresarial domine la tecnología de datos es muy alto, mientras que el umbral para que el personal técnico comprenda los negocios es muy bajo. Los talentos integrales tienden a partir del cultivo de talentos técnicos.

Los talentos de datos en las empresas y los talentos de datos en las empresas de big data necesitan aprender unos de otros, comprender el entorno y las necesidades de cada uno y llevar a cabo diálogos e intercambios en la misma plataforma. El equipo de datos debe tener una comprensión profunda de los escenarios comerciales y las leyes detrás de ellos, comenzar desde el negocio, los escenarios y los datos, integrar profundamente las soluciones de big data con el negocio, utilizar los datos para promover el desarrollo comercial y Aprovechar al máximo el valor central de las leyes de predicción de big data.

5 Faltan talentos y herramientas profesionales de minería de datos. Las herramientas tradicionales de minería de datos y los sistemas de BI existen desde hace mucho tiempo. A través de la presentación de varios informes, la gerencia puede comprender la información comercial de la empresa, lo que de hecho ha ayudado a la empresa a mejorar su nivel de gestión y alcanzar los objetivos esperados en el pasado.

En la era del big data, las empresas necesitan datos en tiempo real, herramientas eficientes, apoyo a las decisiones y predicción. El rendimiento y la flexibilidad de las herramientas tradicionales de minería de datos ya no pueden satisfacer las necesidades de las empresas, y la aplicación de datos no institucionales también plantea desafíos a las herramientas de datos tradicionales. Las herramientas de datos como SAS, SPSS y TD en el campo de BI están cada vez más marginadas y el lenguaje R se está convirtiendo en el nuevo favorito para las estadísticas y visualización de datos.

El valor temporal de los datos se está valorando, especialmente en las empresas financieras. Todos los departamentos comerciales esperan ver el uso de fondos, las transacciones de los clientes y la gestión de riesgos en el menor tiempo posible. Cuanto antes una empresa tenga información, antes podrá tomar decisiones, y el tiempo es oro. En el pasado, los requisitos de datos podían haber sido T 5 o T 30, pero ahora los requisitos de datos suelen ser T 1 o T 0. Se ha mencionado que el tiempo real, la precisión y la relevancia de los datos son muy importantes. La necesidad de hacer negocios es clara, pero las herramientas de datos y el talento son un gran desafío.

Más de 200 empresas de big data en China han visto el amanecer y el valor de la industria de big data, y también están experimentando los dolores de las empresas de big data. La industria del big data se está desarrollando rápidamente y el mercado se está expandiendo gradualmente. Sin embargo, sus ventajas industriales no son obvias, hay pocas empresas ventajosas, la comercialización de datos es lenta, el mercado es inmaduro, la sensibilidad comercial de los datos de los clientes es baja y faltan talentos y herramientas de datos de alta calidad. El sentimiento interno de todas las empresas de big data es que se han mantenido a la vanguardia de los tiempos y han elegido la dirección y la industria correctas, pero aún es difícil desarrollarse y crecer. Más de 200 empresas de big data están trabajando arduamente para cultivar la industria de big data, con dolor y alegría.

Lo anterior es el contenido compartido por el editor sobre cómo identificar los puntos débiles y las dificultades de la industria de big data de China. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información detallada.