Big Data And The Revolution It Makes.ppt

fgrgr ● 银行对Facebook 的定价是每股38美元，总估值1040亿美元（大约是波音公司、通用汽车和戴尔电脑的市值之和）。2011年供投资者评估公司的审核账目中，Facebook 公布的资产为66亿美元，包括计算机硬件、专利和其他实物价值。公司账面价值和市场价值之间的差额被记为 “无形资产”。Facebook的无形资产为974亿美元。加特纳市场研究公司（Gartner）的副总裁道格·莱尼研究了Facebook 在IPO前一段时间内的数据，估算出Facebook 在2009年至2011年间收集了2.1万亿条“获利信息”，比如用户的“喜好”、发布的信息和评论等。与其IPO估值相比，这意味着每条信息都有约4美分的价值。也就是说，每一个Facebook 用户的价值约为100美元。 ● 数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而绝大部分则隐藏在表面之下。数据价值的关键在于其无限的再利用，即它的潜在价值。一个办法是从数据持有人在价值提取上所采取的不同策略入手，最常见的一种可能性就是将数据授权给第三方。在大数据时代，数据持有人倾向于从被提取的数据价值中抽取一定比例作为报酬支付，而不是敲定一个固定的数额。这样一来，各方都会努力使数据再利用的价值达到最大。 给数据估值 数据化 Datumization ● 从最不可能的地方提取数据 ● 数据化，而非数字化 (digitization) ● 数据化核心： 量化一切 ● 文字、方位、沟通、 世间万物的数据化 大数据价值 Value 大数据的价值源自创新： 1. 数据再利用 2. 重组数据 3. 可扩展数据 4. 数据折旧值 5. 数据废气 6. 开放数据 大数据价值链 Value Chain ● 大数据价值链的3大构成： 1. 基于数据本身的公司 2. 基于技能的公司 3. 基于思维的公司 ● 专家的消亡与数据科学家的崛起 ● 大数据，决定企业竞争力 WHAT’S NEXT ● 大数据最值钱的部分就是它自身，所以最先考虑数据拥有者才是明智的。这些公司拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据，却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。 ● Twitter，它拥有海量数据这一点是毫无疑问的，但是它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用。 ● 四大机票预订系统之一的ITA Software就为Farecast提供预测机票价格所需要的数据，而它自身并不进行这种数据分析。 ● VISA和MasterCard这样的信用卡发行商， 通过为小银行和商家提供服务，它们能够从 自己的服务网获取更多的交易信息和顾客的 消费信息。 基于数据本身的公司 基于技能的公司 基于思维的公司 大数据价值链 ● 它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或提出数据创新性用途的才能。 ● MasterCard作为数据拥有者公司，选择了自己分析数据。 ● 天睿公司（Teradata）是一家大数据分析公司，沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商就是借助天睿公司的分析来获得营销点子。 ● 埃森哲咨询公司与密苏里州圣路易斯市共同合作的一个实验项目中，它给20辆公交车安装了无线传感器来监测车辆引擎的工 作情况。这些数据被用来预测公交车什么时候会 抛锚以及维修的最佳时机。研究促使车辆更换零 件的周期从30万或者40万公里变成了50万公里， 仅这一项研究结果就帮助该城市节省了60万美元。 基于数据本身的公司 基于技能的公司 基于思维的公司 大数据价值链 ● 对于某些公司来说，数据和技能并不是成功的关键。让这些公司脱颖而出的是其创始人和员工的创新思维，他们具有挖掘数据新价值的独特想法。 ● Jetpac的联合创始人，皮特·华登（Pete Warden），就是通过想法获得价值的一个例子。Jet pac通过用户分享到网上的旅行照片来为人们推荐下次旅行的目的地。 ● FlightC，这个网站致力于预测航班是否会晚点。它主要基于分析过去十年里每个航班的情况，然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配。 ● 科技创新公司Prismatic收集网上资源并排序，这 种排序建立在文本分析、用户喜好、社交网络普及 和大数据分析的基础之上。它使用这些数据来告 诉世界什么是比《纽约时报》更有用的信息来源。 基于数据本身的公司 基于技能的公司 基于思维的公司 大数据价值链 ● 人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大数据做出的最大贡献之一。行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分析家的出现而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。他们的判断建立在相关关系的基础上，没有受到偏见和成见的影响。 ● 行业专家是不会真正消亡的，只是他们的主导地位会发生改变。未来，大数