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觉得这一年的风向很明显，大家在看自己的各种统计报告时都有一种-并乐于分享。从2020年初开始的2019年总结来看，主要的互联网平台，包括网易云音乐、知乎、哗啦哗哩、支付宝等，都进行了年度报告、年度账单总结，这其实是一种将过去难以收集、非结构化的数据结构化的数据结构化。信息量越来越大，越来越有用处，大数据不再是财务的命脉，而是把会计分给信息市场。

要实现数据资产变现，首先是要有数据，其次是要有人，关键的还是要-，而且你相信入能赚，因为这是一个研究过程，不一定你就能真正研究名堂，比如你觉得某个平台的年度报告怎么会这么烂。希望利用数据资产变现的本质，并尽可能地将商品出售而诞生，创造出不同于未来的大数据商业分析。可见，数据收集在上游，对非传统互联网企业来说是一大成本；中游是带有 business acumen的统计分析，对传统非传统公司来说都是一大成本，而且人才管理时要防止人才流失；下游产品可能是推送给客户 mbb的低成本数据收集，对传统咨询业而言，也可能是一项-的成本，对传统咨询行业 mbb收集数据和商业分析的竞争优势已经瓦解，打击传统咨询业。

另外，前面提到的，如果个人在看年度报告的时候愿意和别人分享，因为他们觉得这是一种-，那么就有-对这种-做出一些改变，比如付费查询一个人的年度报告。需要-的是，目前法律界正在积极探讨数据所有权、使用权等问题，这可能是机会，也可能是威胁。

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-疑问，大数据是一个资源宝库，它蕴藏着-的价值，随着大数据时代的到来，人口红利的消失，用户规模增长趋于平稳，资本回归理性，流量的变现变得越来越重要，大数据为什么这么难呢？

一、数据分析处理技术有待加强

大数据的本质就是大数据，不是抽样，而是全样，这不是-摸到的象腿或是象鼻子，而是整头大象本身，大数据的精妙之处在于用的人越多越好，这就是大数据的精i确度。

在中国，拥有-庞大的数据，比如，中国的视频比任何一个都多，这些数据存储起来很难，用的时候往往就没了。又如，在基因测序领域，中国每年新增基因组序列的原始数据超过20 pb (一百万 gb)，面临着庞大的数据量和长时间的数据处理流程等技术难题。大数据源多、数量多、形式多样，要从中获取一目了然的信息，需要真正有效、-的数据管理与分析平台。

政i府数据中存在着多种因素：政i府部门之间、企业之间、政i府与企业之间、政i府与企业之间信息不对称、法律不明确、公共平台缺乏、共享渠道等多方面造成了政i府数据“不愿意公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题。

数据孤岛之痛并非技术问题，而是利益问题，隐藏在其背后的是数据孤岛。正如前段时间菜鸟和顺i丰“数据断交”事件一样。

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资料处理变现

资料处理变现，就是一种商业模式，通过处理资料资料，使原本不可用的资料可用，或使原本不可用的资料变得可用，以获利。

这一商业模式的数据直接变现，可以完全不做生意，竞争力来自于获取数据和-数据的能力。获取原始资料后，一般要经过清洗、转化等步骤。若要进行数据清理，则需要垂直领域的专门技术。并且具有垂直领域的业务知识，表现为领域知识图谱、领域的算法模型，使得能够-地对数据进行清洗和转换就成为一种商业壁垒，也构成了大数据企业在这一商业模式下的核i心竞争力。

在此基础上，形成并不断完善领域知识图谱与算法模型，是一个不断积累的过程，随着模型的不断迭代与优化，大数据公司可以不断提高自身的核i心竞争力。

“数据产品变现”是一种通过发现隐藏在大数据中的潜i规则，并将其封装成数据产品，直接向用户提供服务，从而获得利润的商业模式。

而数据产品的价值就在于将包含在大数据中的潜在规则包起来，这些规律可以为用户提供服务，这就构成了大数据企业在这一模式下的核i心竞争力。

这一模式是大数据产业链的至终消费者和至终用户。

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电子商务导航

就严格意义而言，电商导购同样属于广告服务的一种，但他的潜在价值远高于其他广告服务模式。一个显而易见的例子是，当新浪-的大部分流量被导入天猫和淘宝后，其广告收入已经超过新浪门户网站收入的一半。而与其他广告服务相比，电商导购对用户体验的破坏似乎至小。理由就是购物俨然已成为用户至基本的需求，也似乎成了手机 app的基本功能板块。

但是并不是所有手机 app都利用电商导购模式来创造-的收入。这就需要开发人员具备-的技术来为用户进行个性化商品。而在不具备大流量的前提下，做电商导购往往是一团糟。

申请分配

与此类似，应用分发实际上属于广告服务变现模式的分支。但是它更倾向于使用- app的工具类。只有这样，用户才能更方便快捷的获取想要的 app，应用分发的变现潜力无疑是-的。

但是手机分发市场的竞争异常激烈，百度、豌豆荚、-应用宝、360手机助手等也出现了瓜分天下的态势。就是所谓的“得了天下”，并不是“装机-品”类的- app，通过应用分发实现规模与可持续性都显得捉襟见肘。

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