大数据洞察报告何人会买单

　　我们都知道大数据又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可是它的据洞察报告很奇怪一般人不敢买单，到底为什么呢? 想知道的朋友本篇文章带您了解一下。课课家教育提醒您：无论何时都要仔细阅读哦~

　　大数据洞察报告是一种典型大数据商业变现模式，当前网上充斥着乱花渐欲迷人眼的各类企业展示大数据肌肉的洞察报告，大众甚至有点审美疲劳了，但无论看起来多么美好，如果想变现，都需要经历市场的真正历练。

　　从笔者的实践看，这种变现模式当前还难言成功，甚至是差强人意，为什么?

　　　　一、大数据洞察报告很难形成反馈

　　首先，让我们回归市场经济的本质，大数据洞察报告所以难以变现，是因为它很难量化，无法获得商品使用的有效反馈。

　　大数据洞察报告作为一种决策辅助工具，真正的买单者应该是企业的管理者，不同于其他的商品，这类决策报告的价值实际是传递一些信息，发现一些规律，其离企业最终采取行动获得效益距离还很远，企业由于某项措施取得了经济利益，到底是决策报告的功劳，还是领导者自身的英明，很难说清。

　　市场是不确定的，在企业的重点决策会上，数据分析师其实扮演着很小的角色，大多需要领导睿智的决定，是一种经验的直觉吧。

　　当前即使如直面客户的精准广告的效果都备受质疑，更别说此种形式了，这是有深层次经济学原因的。

　　为什么慈善很难做?投给非洲的援助资金不可谓不多，但然并卵，穷的地方照样穷，因为我们的慈善家的钱的价值没有获得反馈，大家如瞎子一样的投钱，但不知道这些钱到底产生了什么价值，有什么问题，如何改进?

　　陈光标为了确保慈善的钱能发挥价值，特地还现场发钱，其实也没啥用，谁知道受捐人拿着这个钱，是满足正常的生活和生产用，还是交给败家的儿子一赌了之。

　　大数据洞察报告垂直的行业特性还非常严重，受众面较窄，甚至是一棍子买卖，进一步阻碍了改良的可能。

　　行业咨询分析、BI专题分析曾经大行其道，深的企业青睐，但现在显然少了，最为诟病的要么是没法落地执行，要么效果差强人意。

　　二、大数据洞察报告的质量很难评估

　　首先，当然是前面提到的效果间接性的原因，使得市场无法直接给予评价，其次，靠企业的自觉自律很难，商人毕竟是逐利的，都希望用最小的代价获取最高的回报，从数据到报告，中间环节能操作的空间太大了，一份注水的报告很容易出炉。

　　比如APP洞察报告，大家知道要全国的数据有多么困难吗?为什么市场充斥着这么多APP报告?为什么连没有数据的企业也能出?为什么一个小APP商家都能出?

　　因为太容易了，一个互联网公司依托自己的APP抓取用户终端的APP使用信息不是难事，然后按比例推广到全国人民就可以了，统计学里有太多的造数据的方法可以适用，你不能说它错吧，反正是统计一个规律嘛，不用较真。

　　号称拥有位置数据的很多公司，有多少数据是真实的用户轨迹数据，有多少是拟合出来的，水分有多大，客户又不知道，市面上、媒体上这么多可视化的出行、迁移洞察报告，有多少经得起数据真实性的考验，吃光群众图个热闹，不懂的媒体直呼大数据好厉害，理性的客户真得会为其买单?

　　搞数据的都知道口径是个啥玩意，我们的分析师也知道让口径吻合客户的需求和自己的需求是一门艺术。

　　没有一些标准，这个市场就会比较乱。

　　三、大多客户对于大数据还持观望态度

　　一方面是客户的企业数据文化还处于起步阶段，从认识到接受有个过程，认为大数据是大忽悠的不在少数，他们跟你接触也仅仅是想了解下，另一方面是客户对于你的数据不熟悉，需要通过交流互动建立信任关系，这又是个较长的过程，我们接触了大量的客户，都是这个状况。

　　比如很多客户提出了POC的要求，只有数据分析的结果满足要求才愿意买单，这又牵扯到如何开放清单数据等一系列问题，大数据洞察报告从简单的商品销售变成了一个长流程的工作，短期要起规模和量，显然是不可能了。

　　四、大数据企业自身能力还有待提升

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　　大数据洞察报告是关于行业的深度洞察，需要的往往是标签，而不是原始数据，比如某商场选址需要提供职业分析，但运营商原始数据并没有这类属性，需要通过建模等方式去打造，这对于企业的能力提出了很高的要求，在短时间内很难具备。

　　笔者以前就强调运营商的数据并不是金矿，最多是页岩油，要去电信化，在数据建模上要舍得投入，否则，就没有竞争力，拥有大数据并不代表就有变现能力。

　　另一方面要真正打造适用某个垂直行业的洞察报告，需要对于这个行业的业务有所理解，显然，对很多大数据企业是不可能完成的任务，一般的企业哪有那么数据分析师去研究各个各业，这是巨大的挑战。

　　五、大数据洞察报告的市场竞争加剧

　　不仅在行业间存在竞争，每个行业内也存在竞争关系，就拿运营商来说，对于APP洞察，电信、联通、移动有竞争，每个运营商内的省公司之间也有竞争，如果这块蛋糕很大，BAT和一众互联网公司肯定也少不了。

　　很多大数据洞察报告还千篇一律，没有什么差异化，为了宣传，很多数据就直接放到了网上，变相造成了价值的贬值。

　　一定程度上，销售洞察报告拼的就是销售和人脉了，而不是真正的数据和技术。

　　提了五点，想要说明的就是大数据洞察报告的变现窘境是有深层次原因的，并不如外人轻描淡写的那么容易，虽然听到过很多关于洞察报告的辉煌业绩，但笔者也总是抱着谨慎的怀疑态度的。

　　即使在这类商业模式变现后，作为业内人士还是要有清醒的认识，你能卖掉这份大数据报告的真正原因是什么，到底是源于这份报告的真正价值，还是属于销售的产物、人脉的产物、捆绑销售的产物、商品交换的产物、收入分摊的产物?

　　最后，笔者提两点建议吧，一是对着客户的，如果真有报告的诉求，尽量找有原生数据的大数据企业，数据质量决定报告质量，诸如运营商是个很好的选择，二是对着企业的，要打好数据基础，汇聚多方能力，找个好的咨询分析合作伙伴，不玩生态很难有钱途。

　　小知识：

　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

　　从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

　　随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

　　大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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。

　　HadoopMapReduce

　　思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生，它们能够处理大数据分析所带来的3个V的挑战。扎根于开源社区，Hadoop已经是目前大数据平台中应用率最高的技术，特别是针对诸如文本、社交媒体订阅以及视频等非结构化数据。除分布式文件系统之外，伴随Hadoop一同出现的还有进行大数据集处理MapReduce架构。根据权威报告显示，许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来作为其大数据平台的标准。

　　大数据NoSQL数据库

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　　我们生活的时代，相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术，而且在未来几年，它们会发挥作用。事实上，NoSQL数据库在一个广义上派系基础上，其本身就包含了几种技术。总体而言，他们关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。

　　虽然我也如一个囚徒，正寻找着大数据洞察报告的光明。

总结：大家有好好阅读吗？我在给大家一些小知识哦~大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。大家想想这样的大数据您敢买单吗？如果想了解更多知识或有什么问题，课课家教育平台随时欢迎您的咨询哦~