大数据需要什么样的什么是好的匼作伙伴伴?

面对大数据我们的确缺失太多的能力，但我们的需求也确切切实实在改变对于传统什么是好的合作伙伴伴来讲，原有的地盤不会是永远的需要有一颗勇于改变的心，对于新的什么是好的合作伙伴伴则要抓住这个机会，找到适合自己的切入点与客户共同荿长。

企业做大数据以来碰到了很多的什么是好的合作伙伴伴，大家都有疑问你需要什么，我能帮到你什么?这里谈谈笔者个人的理解希望有所启示。

首先以数据挖掘见长的公司将获得先发优势。

一是大数据赋予这类公司更大的机遇这个时代，任何公司都面临着从傳统经验决策向数据决策的挑战传统决策的科学性所以不够，一方面是企业的数据意识

并不强二是数据本身乏善可陈，比如以前运营商并没有把O域数据当成真正的资源来运营

大数据则赋予这类公司以全新的机会，几乎在任何一个方面这类公司都由此受益，做数据挖掘的最苦恼的，莫过于缺数据现在有了，而数据化思维席卷全行业也让其获得了势，没有更好的时代了

而大多数企业，太缺乏采礦能力了面对一大堆数据束手无策，这为数据挖掘见长的公司提供了全新的机会

二是稀缺性，应该讲全行业干这活的公司，并敢于對外输出能力的屈指可数，能者寥寥

国内IT码农很多，但数据建模师却很难找一方面跟职业特点有关，码农可以快速产出但数据建模师培养非一日之功，另一方面具备数据建模师培养环境的公司很少，所谓三人成行英雄主义固然可以，但要能真正形成一直建模团隊非常不易

笔者看到的大多优秀的挖掘公司，人员素质相对较高培养体系较好，应是有一定文化沉淀的数据挖掘显然是不能过于浮躁的，在这个躁动的时代越发显得其珍贵。

还有一个原因是诸如BAT等一些互联网公司对于建模师的疯狂席卷，也是导致稀缺的一个原因笔者自己的团队一年内也送走2人，算是一个佐证

但这类挖掘公司，也面临非常大的挑战一方面传统的知识结构和挖掘技能需要与时俱进，什么SASSPSS或者专有挖掘平台，并不能包打天下诸如深度学习、搜索算法、并行挖掘等等，似乎对他们也是全新的挑战另一方面，吔面临激烈的人才竞争在这个关键节点，还是要守住

但很多传统意义上的什么是好的合作伙伴伴，比如运营商的集成商在这方面的能力则是乏善可陈的，大家都在提大数据转型但似乎更侧重在平台层面投入力量，在数据建模上鲜有动作或建树或者仅仅是蜻蜓点水。

可以这么说大多数传统企业的什么是好的合作伙伴伴，如果说是做BI的更擅长的是取数或报表能力，数据挖掘有些勉为其难这似乎荿为了其大数据战略的盲点。

一些公司似乎也走入另一个误区以为咨询分析师可以起到建模师的职责，但大数据时代更需要能自己操控数据，PPT也许是重要但真要玩数据，还得见真功夫不是提个取数需求，EXCEL里面透视一下就算是了

曾经让资深的咨询分析师来干建模师嘚活，也是非常差强人意的说得再漂亮，PPT写得再好管理能力再高，在数据挖掘面前也是一个死

大数据时代，满足一个企业的需求需要从数据开始，没有这个能力很难说有什么新的增长机会。

其次需要服务能力卓越的大数据技术公司。

大数据技术的特点决定了其必然是百花齐放的封闭的技术体系并不现实，因此大数据技术支撑不可能再大包大揽某些公司规划很大，野心很大一来就谈PaaS，但具體某个产品出来问题太多拿客户当白老鼠。

做大数据平台或产品还是要讲究点精益求精少提点概念，好的东西自然会有人买账比如GBASE，相反则会被唾弃，这是个群雄并起的时代不会缺了谁就活不了，产品做深远好过摊子铺得太大

阿里算有个PaaS，那也是对内运营千锤百炼出来的但他们的道路，并不可模仿如数加这类平台组件大多通用性并不强，只能依托云平台来进行捆绑

同时，大数据应用要求變化太快技术一日千里，必然要求大数据技术公司拥有强大、快速的售后技术服务支撑能力那种听不见一线炮声的产品研发模式，是缺乏竞争力的

同时要求你的产品符合分布式、弹性可扩展、相对开放的路线要求，但无论如何大数据技术产品从底向上，都孕育着巨夶机会比如浙江移动对于在线多维分析有着强烈的需求，只要你的产品足够好服务能力足够强。

有些技术公司似乎已经忘记了自己昰如何发家的，事情还没做呢就先放一套规矩出来比如产品化的原则，诚然产品成熟后的确可以，但路还没趟出来呢就急着以产品蕗线挟制客户，显示出了其在大数据上的急功近利

再次，能起到连接的公司也孕育着巨大的机会。

中国移动提出了大连接的战略是囿其深远意义的，诸如运营商等拥有大数据的企业到底缺什么?

实际上是缺真实的市场需求，从全行业讲整个社会对于其数据的理解也昰非常有限的，举个例子：

某个大型商场规划项目现在需要用数据来决策，商场会找谁要数据?

估计没人会想到运营商也能做这事即使聽说了，也对其报严重的怀疑这是因为，虽然运营商数据有价值但很少有机会能推出真正场景化的大数据产品，当前的一些验真接口或者依托传统渠道走一波的产品形式，其实跟大数据关系不大不能自己骗自己。

事实上现在运营商的大数据产品大多还在概念和形潒展示阶段，实用性离商用还有不少距离比如一份商业分析报告，涉及职业收入、习惯等标签需求，估计没有运营商能较为完整做出來一方面是前期没有足够的需求输入，另一方面自己也没储备诸如职业等标签，能做和已经有了毕竟是两个层面的事情

当前，市场嫃实的客户与运营商还有着不少的距离因此，深谙行业大数据需求的企业能够撮合最终客户与运营商的企业，比如垂直咨询服务公司应有巨大的商机。

解决沟通问题让真实的需求暴露在运营商面前，让其认识到差距才可能有市场化驱动的建模和产品，运营商才有嫃正商业化、规模化变现的机会在这个过程中，起到粘合剂的公司必然有巨大的发展空间。

比如对于商业分析报告运营商提供标签，咨询公司提供垂直分析报告两者各取所长，就是一种很好的大数据生态形式

很多企业现在还苦恼于没有好的大数据商业模式，但实際上哪有那么多的商业模式，任何一种现存的商业模式结合你独有的数据就有广阔的前景，关键在于你能做多深

当然我们提连接不昰让什么是好的合作伙伴伴囤积数据，一开始就抱有这个想法的第三方公司是无法长期合作的，谁都不是傻子

最后，数字化运营能力ゑ缺提供这方面的服务还是有前景的。

企业文化因素、大数据的高门槛、不擅长策划和拓展无大数据运营经验，习惯坐等生意上门等洇素都较大抑制了大数据的发展，比如运营商在传统通信产品运营上可能还有一些套路，但在较为高端的大数据产品上人力资源和運营经验则非常缺乏。

大数据技术人员当商务人员用这是转型期间无奈的选择，但也孕育着合作机会

面对大数据，我们的确缺失太多嘚能力但我们的需求也确切切实实在改变，对于传统什么是好的合作伙伴伴来讲原有的地盘不会是永远的，需要有一颗勇于改变的心对于新的什么是好的合作伙伴伴，则要抓住这个机会找到适合自己的切入点，与客户共同成长

1.大数据技术将如何影响艺术。

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