大数据交易的几点建议

  通过BAT及政府、API平台剖析了解,“云平台”是支撑大数据研究的基础,数据源是争夺的财富,人才或者人工智能是其实力。尤其国内BAT三巨头,都在争相押注人工智能:百度CEO李彦宏不止一次公开传达出百度将人工智能作为核心战略;2016年腾讯成立了人工智能实验室(AI LAB),聘请人工智能领域顶尖科学家张潼担任主任;阿里巴巴今年推出了“NASA”计划,建立新技术战略。我们最终的目标当然是人工智能,这条路很远,总得迈开步子去走、去尝试。最开始,从数据交易立足点出发写几点建议:

一、云平台

  目前各云平台的赢利点主要在云服务器上的租用上,还有域名、建站或其他应用类服务。也都有自己核心的云计算产品,如阿里的MaxComputer,腾讯的Angel,都是全球领先的大数据计算领域的核弹。在筑云上,腾讯总是非常聪明,一开始先让京东跟着阿里的节奏,做京东云、京东万象API市场,跟阿里竞争一下各类模式看看哪种能走得通,看云平台的赢利点和对大数据的重要性后,即刻加强了腾讯云的用户体验,你可能会想了解他们怎么做的体验?答案也挺简单的,就是先学阿里云,把体验增强费用降低,直接挖阿里云的用户。在云端肯定不止BAT,UCLOUD、青云,也纷纷融资、出政策、上线新功能,UCLOUD出资100万赞助100个技术社区(每个社区赞助10000元,社区站长在社区中做UCLOUD云服务器广告),助力开源生态。

  在云平台这件事上要有属于自己的平台,租用、托管的云平台也好,玩大数据一定要有自己的云平台。数据中心不建议建设在地价高的地方,找个山洞放起来就好,数据资产比黄金还贵,一般人家里的黄金都会放到保险柜而不是放到客厅供人观赏,例如腾讯的数据中心就在贵安新区找了个山洞,地图上就一个洞口,而且一般人进入的时候会层层认证,有力保护了我们朋友圈里的数据安全性,说到安全肯定不是把数据放到山洞里就安全了,更多的备份才是保障,有必要走出去到水、电资源丰富费的地区做灾备中心。

二、数据源

  筑云就是为了更好的汇聚数据源。前阵子阿里让顺丰把数据放到阿里云才允许支持淘宝发货时选择顺丰,顺丰当时数据跑在腾讯云,顺丰好有魄力,就要跟阿里的菜鸟争夺物流核心数据,可以看到最终还是云平台数据源的竞争。数据源怎么来?目前各平台都是通过汇集各应用(滴滴、共享单车、支付类)、各纵向产业平台数据。

  拿数据源最好的方式,一种是以技术支撑做应用开发,这样能了解到应用平台中跑的数据源都有哪些;另一种技术对接原平台,解决需求及痛点,让用户更好的应用平台,不断的收集数据源。不论哪种方式,都需要技术团队的支撑来实现。

三、研发人才

  找到数据源,需要优质的技术团队支撑,需要人才。有了支撑才能坐实数据源,甚至像腾讯、电信那样1分钱中标某某政府云平台建设(中标的都是软件平台的建设,只是需要人力成本,硬件还是需要投标方来)。团队在项目研发过程中,同时找到了数据源,可以更快的链接起各个云平台,成本也相对较低,然后,完善、开放公信力的云平台竞争云市场,汇聚更多的数据源。

  研发人才的吸引需要靠大科技企业的名气吸引,“我在阿里、腾讯、百度工作过”,目前,会比在××国企、××局工作过相对有名,走出去后到各地会认这个公司的技术实力。需要加强与大科技公司合作共建研发中心汇聚研发人才。同样研发中心都是与商业模式紧密结合起来的,商战非常残酷,技术也非常宝贵是有产权的,需要封闭开发、运作,上线后才供人观赏、羡慕、嫉妒恨。希望善待研发人才,最起码要安静,就像程序员的代码容不得多一个字符一样。

四、交易

  有了数据源,有了货再开始研究定价、流通、运营,我们不做跑流量的交易平台,前期一定要汇聚数据源,尤其作为科技板块主导者的团队,这算作是一次IPO,沟通了以上的三点,您愿意投我们吗?愿意投上组建研发团队甚至后期1分钱中标某某项目给需求方做免费技术支撑,共同挖掘数据价值。这也许是政府或者国企最便捷的一条路了。国内知道有一家免费做开发的平台公司项目、数据会蜂拥而至,就像360刚开始上线免费杀毒软件时,金山、瑞星、卡巴斯基都消失了一样,也是极好的宣传。

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