南方财经全媒体记者卓皙雯 广州报道
挖掘数据要素价值需要深入探索数据资产化实践路径。8月22日，在天河区政务和数据局、广州数据交易所指导下，广州数据交易所（天河）服务专区开展企业数据价值洞察与数据资产化沙龙活动。广州数据交易所数据学院负责人王琳、南方财经全媒体集团数据要素产品总监陈勇杰、广州数据交易所法务合规经理蒋正阳等多位专家，聚焦数据价值洞察、数据合规与安全、数据资产管理等热点话题，结合数据产品实践案例分享经验，为企业如何更好地管理数据资产出谋划策。
“有调查显示，国内企业的数据产存转化率只有2.9%，意味着许多企业生产了大量数据，但其中能够被真实存留下来的比率不到3%，且高质量的数据较少。”王琳观察道，目前数据要素市场的供需关系是需大于供，实现数据资产化可有效提升企业经济效益。
那么，企业应该如何实现数据资产化？王琳建议：一是业务数据化，企业要构建数据平台建设原始基础“矿产”；二是数据资源化，企业通过对原始数据进行加工治理，形成数据资源目录；三是数据产品化，企业将有价值的字段加工为数据产品，充分释放数据价值；四是通过合规确权确定产品的资产属性，实现交易买卖；五是金融创新，包括资产入表、投融资等。
企业挖掘数据价值应首先洞察自身拥有的数据价值及定位。陈勇杰通过货车车险风控评分接口、道路交通信息数据产品、写字楼空置率数据分析等案例，分析总结了多个数据源服务同一个场景、同一个数据源服务多个场景两种方式。他提出，当多个数据源服务同一个场景时，不同企业提供的大多是相近的数据，因此，企业可通过观察上下游企业数据业务的应用场景，完成数据价值探索。
当同一个数据源去服务多个场景时，陈勇杰建议，应该通过完善数据的广度（即覆盖维度）和深度（即颗粒度），巩固数据产品的内在逻辑。“既然抓住了一个有价值的数据，那就榨干它，持续发掘令数据价值最大化。”
陈勇杰表示，对于企业而言，自身的数据不一定要用在自己所处行业，比如交通数据可以用于金融场景。他认为，当企业面临数据单一且有限的情况时，应锁定目标用户，进行针对性的开发。
在场企业表示，在数据合规管理实践中面临难题。对此，蒋正阳围绕企业数据合规对数据资产合规体系、合规要点及实战难点等内容进行讲解。他从合规案例分析切入，围绕登记主体、数据产品、安全保证、其他专项等四个方面，分享了企业应如何完成合规流程、权益归属确认、个人信息辨别等内容。
大数据时代已经到来,什么是大数据
大数据时代已经到来，你了解什么是大数据吗？一、大数据出现的背景进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 它已经上渗咐雀过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消简哪费者盈余浪潮的到来。 ”二、什么是大数据？信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。 1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。 大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。 它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。 ”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的 信息，但我觉得大部分是正确的。 对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。 2、大数据技术丛早，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。 适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。 对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。 惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。 最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。 这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 三、大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。 3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。 如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。 2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。 2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。 3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。 4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。 四、大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。 具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量; 网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。 有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。 2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。 数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。 4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。 五、大数据的作用1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。 云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。 通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。 但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。 在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。 在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各 行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。 在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 六、大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。 瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。 云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。 2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。 现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。 Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。 云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。 交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。 “大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。 3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。 “大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。 4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。 具体
详细解读你所不了解的“大数据”
详细解读你所不了解的“大数据”进入2012年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 它已经上过《》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。 一、大数据出现的背景进入2012年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 它已经上过《》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 ”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。 这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 二、什么是大数据？信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。 1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。 大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。 它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。 ”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。 对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。 适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。 对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。 惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。 最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。 这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 三、大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetailRecords），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。 3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。 如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。 2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。 2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。 3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。 4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。 四、大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。 具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。 有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。 2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。 数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。 4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。 五、大数据的作用1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。 云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。 通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。 但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(RamayyaKrishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。 在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。 在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各 行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。 在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 六、大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。 瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。 云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。 2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。 现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。 Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。 云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。 交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。 “大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。 3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。 “大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。 4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。 具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。 主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。 目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。 运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。 5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。 对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。 不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。 比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。 6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。 以日常的“废品短信”为例，信息并不都是“废品”，因为收到的人并不需要而被视为废品。 通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“废品短信”就成了有价值的信息。 在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。 运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。 7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。 我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。 其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。 运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。 典型应用如中国移动的“盘古搜索”。 七、大数据对经济社会的重要影响1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。 预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。 2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。 欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。 3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。 1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。 例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。 2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。 简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。 所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。 八、总结不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。 1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。 2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。 3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。 2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2)还未有被大数据触及过的业务领域。 这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。 大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。 为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
向蜜鸟2021高星酒店私域流量分享会暨小红书营销沙龙华东三站落幕
杭州、上海和苏州2021年10月26日 /美通社/ -- 自2021年境内疫情防控实现常态化发展下，生活生产秩序逐步回归正轨，休闲游及商务差旅消费需求明显释放，人们也更加追求高品质的出行住宿环境。 这一环境下，内容的优质化发展、私域流量池的拓展及自有渠道的增长是酒店商户当下的重要任务。 今年9月，由向蜜鸟科技举办的“2021年首场高星酒店小红书营销沙龙暨私域直播带货分享会”于广州从化开启了完美首战。 紧接着，转战2021年10月中旬，向蜜鸟科技再度出发，抵达“杭州--上海--苏州”三地，为华东城市的酒旅商户带来了以“内容链接非凡价值”为主题的2021高星酒店私域流量分享会暨小红书营销沙龙，现均已完美落幕。 为什么这次沙龙要选择在这三站举办呢？ 从网红在全国城市的分布来看，较多集中在一线城市，主要在北京、上海、广州。 而其中上海所处的华东区域因经济发达、各大产业基础实力雄厚，其繁荣经济强有力地带动了区域内的文娱产业发展，而占据了网红经济半壁江山的“北上广深杭”五大城市中就有上海和杭州两地处于华东区域内，并且小红书总部就位于上海新天地内，该地就是上海潮人聚集地。 同时，向蜜鸟科技作为深耕酒店国内领先的数字化营销技术与运营服务商，在华东区域内设有办事处，能够快速有效地给当地区域内酒店提供更多的优质运营及推广支持。 在其多重有利条件背景之下，华东地区的高星酒店能被更好地打造成网红酒店并有深耕其优质内容的天然优势。 本次三站小红书沙龙共邀请了超百位来自上海、南京、苏州、杭州等城市的高星酒店高层管理人员参与其中，相互交流学习，探索酒店如何通过小红书平台种草和直播带货，实现进阶营销。 三站沙龙均以围绕以下几个方面：嘉宾主题演讲、问答环节等形式展开。 并从“高星酒店私域流量的市场演化”、“小红书内容运营与种草经济分享”、“如何从0-1运营小红书企业号”、“新媒体私域流量直播带货解决方案”、“酒旅行业新媒体流量的趋势和应用”等维度打开了各站会场讨论热潮。 01聚用户价值，布私域流量 向蜜鸟科技CEO林迅先生为在场嘉宾带来了“高星酒店私域流量的市场演化”的主题分享，对“私域流量对酒店的意义”进行了详细解析，他表示：“私域流量是指以【公众号+社群+小程序+视频号】为支撑、长远而忠诚的客户关系。 ”而判断私域流量是否有效的重要依据是“自己所有、反复触达、免费、场景位置、用户关系、转化效率”等要素。 三站沙龙会上，林迅先生详细介绍了向蜜鸟科技在2020年以来在私域流量运营上的布局及发展策略，分享了自2020年12月以来通过向蜜鸟入驻小红书的品牌酒店运营数据及战绩。 并从私域流量的演化，如何玩转私域流量，以及酒旅行业在私域流量的新征途3个方面内容与会场中的酒店人引起共鸣。 分享中，林迅先生指出私域流量持续增长的核心逻辑是“内外兼修”；核心策略是“深挖洞，广积粮”，即深挖用户价值，全域引流获客。 表达酒店的私域流量运营需要以微信渠道为基础，以关联生态为抓手，以用户价值为中心，促进布局酒店直销领域多元生态营销的闭环系统，在提高酒店客人服务体验的同时，提升酒店数字化水平。 提出酒店人在酒旅数字新征途中，需要更精细化的运营，探索更多的新鲜玩法，输出更好更优质的内容，以此牢牢抓住流量。 对于本次三站沙龙会场的华东地区而言，私域流量更是这场市场演化中助力高星酒店数字化增长的一把金钥匙。 02平台聚流量，种草助增长 处于私域流量发展新元年，酒店线上转型和数字化营销势在必行，新营销的变革必定会以私域流量为核心战场，私域流量的增长裂变离不开一个流量高度聚焦的平台，而小红书就是当下年轻群体关注度较高且月活用户过亿的平台。 而作为酒旅人，又该如何利用好小红书平台聚集属于自己的流量呢？向蜜鸟科技特邀小红书KA出行旅游高级经理杨竞茜女士、小红书SME增值负责人佩恩先生、小红书SME直客嘉宾代表杰西先生于不同站点会场上，就“小红书内容运营与旅游种草经济”主题和来宾分享了疫情时代之下酒旅行业发展的演变及小红书玩法与经验。 来自小红书平台的他们提及：从小红书平台用户关注点，输出内容的变化，都在验证着旅游决策链路的变化，趋向“从需求先行到种草引发二次需求”，在出行旅游高净值高需求用户种草的推力之下，自带社交分享因子的网红酒店实现了从曝光到交易到复购的闭环，而华东区域酒店刚好是处于网红经济高速发展的地域，是其能在平台脱颖而出的优势之处。 03全域代运营，定制化营销 疫情给酒店行业带来了巨大的冲击，“危”与“机”并存之下也带来了新的机遇，酒店在疫情下的“自救”加速了行业的数字化转型。 紧跟时代热潮，直面迎接机遇，向蜜鸟在2021年1月正式推出酒旅类目小红书专业号代运营服务。 在顺应着小红书平台受邀嘉宾的主题分享下，向蜜鸟科技小红书业务负责人陈乐萍女士以提出酒旅商户入局小红书面临的三大挑战内容，为在场嘉宾介绍了小红书酒旅专业号解决方案，专业号运营干货以及向蜜鸟在帮助高星酒店运营小红书号的优秀案例，如：神州半岛喜来登度假酒店、石梅湾艾美度假酒店、金方森林温泉半山酒店、杭州夕上虎跑1934酒店，四家酒店的小红书专业号代运营案例。 由此表达了优质内容触达到笔记高曝光、订单高转化的好成绩有着必然的联系。 综上案例酒店的成功也是向蜜鸟科技广州新媒体运营中心以及技术团队伙伴的努力成果。 2021年私域营销的玩法日趋丰富多样，图文笔记、短视频、直播、内容社区等平台的组合玩法将对公域进入私域的用户增长以及交易转化形成巨大的推动力。 04启直播带货，跑赢线上下 短视频蓬勃发展，新势力垂直类主播的迅猛崛起，加上全民直播时代的开启，直播趋势已势不可挡。 以全品类淘宝、快手和抖音为例，共享直播电商盛宴在产业链各方持续加码下，直播电商GMV高速增长，2019 年总规模或将达到4400亿元，同比增长214%。 而保守估算2021年直播电商行业总规模或将突破万亿目标。 向蜜鸟科技新媒体运营总监李文富先生从私域流量直播矩阵搭建话题讲起，指出“短视频”与“直播”的内容形式及带货逻辑的不同点，和不同直播渠道的优缺点，而向蜜鸟又能为酒旅商户带来哪些的赋能内容。 继而向各站会场内嘉宾带来了“如何从0-1玩转直播”干货分享，剖析了在直播的生命周期中如何通过精细化运营快速达成目标。 从场地、物料、主播及选品的准备，到直播后的热度延续和复盘，向蜜鸟专业直播团队将以上百场的直播经验带给用户一条龙服务。 最后李先生分享了向蜜鸟在小程序、抖音、小红书等平台上的直播实战案例，提供给到现场酒店人更确切的感受。 听君一席话，不如先行万里路。 直播就得敢为人先，抓住发展机遇，抓住流量盈利机遇，打造完整的线上线下数字化营销。 05行业圆桌对话，共辩私域兵法 三站沙龙的最后环节：圆桌对话，在轻松愉快的氛围中开展，由向蜜鸟科技CEO林迅先生带领着酒店高层管理人员与受邀的小红书平台相关负责人从“疫情下私域流量对贵酒店（集团）生意的帮助和发挥的作用”、“如何做好私域流量的挑战和机遇”、“未来如何更好布局私域流量，助力贵酒店（集团）生意的持续增长”三大问题点下进行了激烈的探讨。 对话嘉宾如开元集团市场和品牌部总经理陶敏芸女士、三亚亚特兰蒂斯销售总监游奕先生、小红书官方代表等对话嘉宾纷纷回应林总的提问。 也分享了他们酒店集团在疫情持续肆虐期间，是如何结合新媒体传播手段和平台拓宽私域流量，助力酒店集团生意可持续增长，还和来宾分享了接下来布局私域流量的节奏和计划。 这是一场铿锵有力的思维博弈赛，更是一场酒店行业精英领袖们的真知灼见，推动整个沙龙活动到达了现场气氛的巅峰。 在思想火花碰撞之下，沙龙活动随着嘉宾们热烈的掌声拉上了圆满的落幕。 2021年，向蜜鸟科技将继续用数字化赋能酒旅行业，立足微信直销渠道，还将通过小红书、抖音、视频号等扩大酒店全域引流获客广度，聚焦外部流量的导入，深挖用户价值，实现私域流量、数字资产的全域管理，助力酒店业数字化转型，助推行业实现持续增长。 本次私域流量分享会暨小红书营销沙龙于杭州、上海、苏州三地圆满落下帷幕。 接下来，向蜜鸟科技将携“私域流量分享会暨小红书营销沙龙”系列活动陆续登录到三亚/北京/西安/成都/重庆。 媒体联系人：向蜜鸟科技新媒体运营总监李文富Leo
