Observaciones sobre cuestiones de la industria y las empresas de big data de China

Observaciones sobre cuestiones de la industria y las empresas de big data de China

Como industria emergente, big data siempre ha estado a 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". Las empresas de big data siempre están preocupadas. Temen que si se elogia demasiado el big data, pueda sufrir miserablemente en el futuro. ?La popularidad de la industria de big data de China en 2015 comenzó con el Intercambio de Big Data de Guiyang y alcanzó su punto máximo en septiembre con el "Esquema de acción para promover el desarrollo de Big Data" No. 50 de 2015 del Consejo de Estado. ?En los foros de big data se presentan 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 está experimentando muchos problemas. La industria de big data tiene grandes 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. ?Hay muchas empresas de big data pero son débiles, lo que dificulta lograr ventajas industriales. Hay alrededor de 200 empresas de big data en China, casi el 60% de las cuales se concentran en Beijing. Son principalmente pequeñas y microempresas, y allí. Casi no hay empresas con ventas anuales de mil millones de yuanes. La industria de big data se encontraba a principios de primavera y otoño, cuando varios príncipes separaron sus territorios y se establecieron. Cada empresa ocupaba un pequeño campo segmentado y era difícil de expandir. como el seguimiento de la opinión pública, se han convertido en océanos rojos. ?La mayoría de las empresas de big data tienen entre decenas y cientos de personas, y hay pocas empresas con más de mil personas. Ninguna empresa de big data puede dominar una industria, ninguna empresa ocupa el 10% del segmento de mercado 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. Los talentos excelentes están distribuidos en diferentes empresas, lo que dificulta la formación de una sinergia de talentos. Cada empresa es de pequeña escala y es difícil profundizarla y expandirla, y es difícil utilizar big data para ayudar a la empresa a mejorar su negocio. Es difícil que las herramientas y los datos de la mayoría de las empresas cumplan con los requisitos generales de datos de la empresa, y también es difícil para los productos chinos de análisis y extracción de datos competir con los productos extranjeros. ?Si la industria del big data quiere generar ventajas industriales, debe necesitar un grupo de empresas líderes. En cuanto a las industrias extranjeras de big data, China 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 debería tener más de mil empleados y ventas de más de 10 mil 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 menos del 20% está realmente relacionado con herramientas de big data y productos de big data (mejora del valor comercial). La mayor parte de los fondos se gastan en plataformas básicas 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 del mercado de big data de China se concentran en empresas de TI tradicionales como IBM, Oracle, EMC, Intel, Huawei, Lenovo, etc. La cuota de mercado total de todas las empresas reales de big data puede rondar los 10.000 millones de yuanes. ?Las empresas de big data de China son demasiado pequeñas en escala, carecen de empresas líderes y la industria está demasiado fragmentada. Estos son factores que restringen el desarrollo de la industria de big data de China y también son un punto débil para la expansión de la industria. ?Los datos externos son una isla aislada con poco valor? Los datos 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 y el control de riesgos, el marketing de precisión y la predicción. toma de decisiones,etc. Los análisis de datos y negocios con valor comercial realmente pueden ayudar a las empresas a mejorar sus negocios y crear nuevo valor. ?El mercado de big data de China aún no está maduro. Los datos que poseen muchas empresas de big data son datos fragmentados y es difícil formar 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 e integración entre datos. Los datos aislados, no fluidos y no integrados son difíciles de ayudar a las empresas. Muchas empresas que necesitan datos tienen que comprar datos de varias empresas de big data. ineficiente, el valor de los datos adquiridos 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 se han establecido mercados de comercio de big data en muchos lugares para ayudar a todos a realizar transacciones y adquisiciones de datos. Debido a la falta de protección legal, muchas empresas se muestran reacias a realizar transacciones de datos en el mercado comercial y, a menudo, adoptan transacciones de datos uno a uno. Este método de transacción puede proteger los intereses de ambas partes en 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 que puedan comercializarse. Tardará mucho tiempo en demostrar el modelo de negocio del mercado del comercio de big data. ?Los datos de mejor calidad en China se encuentran en la industria financiera, BAT y los operadores de telecomunicaciones. Estas empresas son más cautelosas y tienen dificultades para exportar datos al mundo exterior. El negocio principal de estas tres industrias principales no son los datos, y su deseo de producir productos de datos no es fuerte. Los datos gubernamentales se están abriendo gradualmente, pero existen muchos desafíos en cuanto a la calidad, la concentración y los métodos de producción de los datos. La apertura de datos a gran escala en China tardará al menos tres años en cumplir con los requisitos de las aplicaciones comerciales. ?La mayoría de los clientes empresariales tienen baja sensibilidad a las aplicaciones comerciales de datos. La mayoría de las empresas tienen demanda de datos, pero su sensibilidad comercial a los datos es muy baja.

Poca comprensión de los escenarios de aplicaciones comerciales de datos y la tecnología de datos. Incluso los bancos con una alta sensibilidad comercial de datos necesitan comunicarse al menos tres veces antes de poder establecer un concepto de valor de los datos. En otras industrias, como la manufacturera, la inmobiliaria y la minorista, sus datos son menos sensibles desde el punto de vista comercial. Incluso Wang Shi de Vanke instó en voz alta a no hablar sobre aplicaciones de big data con la industria inmobiliaria. Los datos en 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. Entre los casos de negocio existentes de las empresas de big data, la mayoría de ellas son empresas de big data que toman la iniciativa de encontrar clientes para discutir la cooperación y proporcionar a las empresas productos de datos, herramientas de datos o tecnologías de datos, con el fin de ayudar a las empresas a mejorar sus negocios. Sin embargo, este modelo de negocio es muy agotador y es difícil impulsar el mercado. Las aplicaciones comerciales de datos pasivos a menudo están débilmente integradas con el negocio y no pueden ayudar rápidamente a las empresas a utilizar los datos para mejorar sus negocios. cuellos de botella en el desarrollo. 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 buscar datos valiosos basados ​​en escenarios comerciales. "La integración de la tecnología y los productos de big data con los negocios no es lo suficientemente profunda". Todas las empresas y clientes de big data en el mercado enfrentan un problema, es decir, la integración de las soluciones de datos con los negocios de los clientes no es lo suficientemente profunda y el efecto general de Los datos sobre la promoción del negocio no son los esperados. Este también es el caso del big data. Un punto débil en la explosión industrial. 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, es difícil que las soluciones de big data estén profundamente integradas con el negocio. ?El valor central de los macrodatos es revelar los patrones de desarrollo de los asuntos 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. Solo habrá dos tipos de empresas en la sociedad del futuro, una es la empresa que utiliza datos para desarrollarse y la otra es la empresa que no presta atención a los datos y será eliminada. "Si una empresa de big data quiere desarrollarse y crecer, si quiere convertirse en una empresa líder en la industria, debe renunciar a los intereses a corto plazo, profundizar en las operaciones del cliente, comprender los datos del cliente, comprender el negocio del cliente y comprender las necesidades comerciales del cliente. Al mismo tiempo, utilice datos para comprender a los clientes, comprender el mercado y comprender los escenarios comerciales. El núcleo de la 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 alto, pero el umbral para que el personal técnico comprenda el negocio es muy bajo. ?Los talentos de datos dentro de la empresa y los talentos de datos de las empresas de big data deben aprender unos de otros, comprender el entorno y las necesidades de cada uno y mantener el diálogo y la comunicación 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. ?Falta de talentos y herramientas de minería de datos profesionales? Las herramientas de minería de datos tradicionales y los sistemas de BI han existido durante mucho tiempo a través de varias visualizaciones de informes, lo que ha ayudado a las empresas a mejorar su nivel de gestión y en el pasado. logró el propósito esperado. ?En la era del big data, las empresas necesitan datos en tiempo real, herramientas eficientes y apoyo y predicción para la toma de decisiones. El rendimiento y la flexibilidad de las herramientas tradicionales de minería de datos ya no pueden satisfacer las necesidades de las empresas. Además, la aplicación de datos no institucionalizados 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 estado del uso de los fondos, las transacciones de los clientes y la gestión y el control de riesgos en el menor tiempo posible. Cuanto antes una empresa comprenda la información, antes podrá tomar decisiones. El tiempo es dinero. En el pasado, los requisitos de datos pueden haber sido T+5 o T+30, pero ahora los requisitos de datos suelen ser T+1 o T+0. Los datos en tiempo real, la precisión y la relevancia se han mencionado en una posición muy importante. Las necesidades del negocio ya son obvias, pero las herramientas de datos y los talentos son un gran desafío. ?Más de 200 empresas de big data en China han visto el amanecer de la industria de big data y el valor de la industria de big data. Al mismo tiempo, también están experimentando el dolor de las empresas de big data. La industria de big data se está desarrollando rápidamente y el mercado se está haciendo cada vez más grande. Sin embargo, sus ventajas industriales no son obvias, hay pocas empresas ventajosas, la comercialización de datos es lenta, el mercado es inmaduro y la sensibilidad comercial de los datos de los clientes es baja. es la falta de talento y herramientas de datos de alta calidad. El sentimiento interno de todas las empresas de big data es que están a la vanguardia de los tiempos y han elegido la dirección y la industria correctas, pero aún es difícil crecer y desarrollarse. Más de 200 empresas de big data están trabajando arduamente para cultivar la industria de big data, con dolor y alegría.

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