사업자 빅데이터의 외적 가치 실현을 위한 10대 트렌드

저자 | Fu Yiping

출처 | Walking with Data

China Mobile은 최근 DICT 전략을 제안하여 정부 및 기업 시장에서 더욱 확장하려는 야망을 보여주었습니다. 이런 맥락에서 사업자의 빅데이터 화폐화를 재검토하는 것은 의미가 있다. 지난 6개월 동안 '빅데이터 서클'이 다소 인기가 없는 것처럼 보이지만 빅데이터 비즈니스를 수행하는 합법적이고 규정을 준수하는 기업에는 아무런 영향을 미치지 않습니다.

다음 저자는 내 자신의 실천을 결합하여 향후 2~3년 동안 운영자를 위한 빅데이터의 가치 실현에 대한 10가지 추세 판단을 제시할 것입니다. 이는 단지 내 개인적인 의견일 뿐이며 그럴 수 있기를 바랍니다. 당신에게 영감을 주세요.

1. 산업 서비스의 경계는 계속 확장됩니다.

수년간의 시장 개척 및 확장을 거쳐 현재 운영자는 운영자의 막대한 잠재력 데이터 리소스와 정부 및 기업 시장 채널 리소스에 의존하고 있습니다. 빅 데이터 사업은 원래 금융, 관광 및 기타 산업에서 정부, 관광, 운송, 교육, 상업, 채용, 의료 및 기타 산업으로 점차 확장되었습니다.

사업자의 ICT 사업의 발전은 빅데이터 사업에서도 많은 사업 기회를 창출하게 됐다. 빅데이터는 사업 외에 일정한 사업적 가치를 갖고 있기 때문이다. 가치 소셜 브랜드 효과, 둘은 통합을 통해 시너지를 형성할 수 있습니다.

기업의 디지털 전환이 가속화되고 산업인터넷이 부상하면서 미래 사회 인프라인 빅데이터는 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 인터넷과 함께 산업의 새로운 지평을 열어갈 것이다. 사물의 확장과 블록체인의 적용 범위는 거의 무제한입니다.

2. 산업 응용 분야의 심해 영역 진입

빅 데이터는 업계에서 엄청난 잠재력을 갖고 있지만 이는 운영자가 파이를 공유할 수 있다는 의미는 아닙니다. 사업자의 빅데이터 사업은 금융, 관광 등 산업에서 어느 정도 이익을 얻었지만 기본적으로 이들 산업의 낮은 성과는 곧 뽑힐 위기에 처해 있다.

금융을 예로 들자면, 사업자가 4~5년 전에 체결한 인증, 연락두절 등의 사업은 여전히 ​​사업자의 빅데이터 수익화의 주축이 되고 있다. 원래 예상했던 대로 운영자에게는 대출 전, 도중, 후에 더 많은 기회가 주어졌습니다. 그러나 운영자의 많은 수익화 비즈니스 모델 확장은 기본적으로 적어도 충분히 빠르지는 않았습니다.

다른 많은 산업에서는 운영자가 표면만 긁을 수 있을 뿐 큰 일로 만들지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어 기업의 재구매율이 매우 낮습니다.

질적 관점에서 볼 때, 업계에 대한 사업자의 이해는 여전히 상대적으로 얕습니다. 많은 산업 응용 프로그램은 기업의 핵심 생산 프로세스 외부에 있습니다. 필요성이 있어서 끈적임이 부족해요.

금융 검증 사업을 예로 들어보자. 부가가치가 높지 않고 쉽게 대체될 수 있다. 최근 몇 년간 금융산업에 대한 이해도가 얼마나 높아졌는지 생각해 보라. 이것들은 모두 반성이 필요한 영역이다.

저자는 스마트 교통 관련 기사에서 한 번 언급한 적이 있습니다. 운영자 데이터는 실제로 여러 분야에서 매우 유망하지만, 이 산업의 비즈니스를 이해하고 이 알고리즘에 익숙해지기 위해서는 깊이 배양되어야 합니다. 산업의 핵심에 도달하기 위해 제품을 지속적으로 연마합니다.

이러한 추세에 부응하기 위해서는 사업자 빅데이터가 곧 산업 적용의 심해 영역에 진입할 것이라고 할 수 있는데, 이는 엄청난 어려움을 극복하기 위한 전문 조직을 설립해야 한다는 점이다. 도전.

3. 인터넷 기업과의 경쟁 심화

인터넷은 사업자를 주요 빅데이터 경쟁자로 간주해서는 안 되지만, 이 분야에 진출하는 사업자는 인터넷 기업과 사실상의 경쟁을 벌이게 됩니다. , 새로운 소매, 스마트 교통 등 진입자는 인터넷 거대 기업의 압박감을 느낄 것입니다.

예를 들어 사업자들은 대형 슈퍼마켓에 데이터 서비스를 제공하고 싶어하지만 이미 인터넷 기업들이 이를 주도하고 있다. 채널, 인터넷 기업이 이미 주도권을 잡았고, 빅데이터 사업도 물론 포함됐다. 슈퍼마켓에 가서 이야기를 하면 입만 열자마자 XXTong 사용법을 언급해 줍니다.

물론 그게 다가 아닙니다.

To G에 대한 인터넷 기업의 하향식 프로모션 전략이든, 시티 브레인과 같은 단일 조달 소스의 지배력이든, 모두 이 분야에서 거대 인터넷 기업의 영향력을 보여줍니다.

기회를 얻으려면 운영자는 사용 가능한 모든 리소스를 활용하고 데이터의 차별화된 가치를 활용하며 지점별로 기회를 찾아야 합니다. 파이프라인 데이터의 가치는 엄청나다는 것이 실무를 통해 입증되었지만 거대 인터넷 기업의 데이터는 점점 더 좋아지고 있으며 이는 직면해야 할 현실입니다.

4. 요인 중심에서 요인+역량 중심으로의 전환

현재 빅데이터 수익화에서 운영자의 획기적인 성과는 쉽게 얻을 수 없는 성과라고 할 수 있습니다. 채택 단순한 데이터 처리로 형성된 데이터 상품의 경쟁력만으로는 부족하고 지속가능하지 않습니다.

예를 들어 스마트 교통에서는 위치 정확도와 범위가 충분하지 않으면 속도를 정확하게 측정할 수 없어 고품질의 데이터 제품을 생산할 수 없습니다.

운영자는 사용자 수준에 도달할 수 있는 기성 고정밀 위치 데이터를 보유한 적이 없다고 말해야 합니다. 미래에는 대략적인 정밀도의 원시 위치 데이터가 운영자의 지원에 충분하지 않을 수도 있습니다. 사업자는 기본적인 빅데이터 수익화 기능을 갖추기 위해 기존 위치 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 모델링 및 기타 방법을 통해 보다 정확한 위치 모델을 만들어야 합니다.

위치 정확도 향상은 작은 진전이지만 외부 빅데이터를 수익화하는 데에는 큰 진전이다. 위치가 정확하면 승객 흐름, 도로망, OD 등에 관계없이 사람들의 전체 오프라인 생활에 대한 운영자의 이해가 정확해집니다.

운영자가 데이터 자원에 의존하여 첫발을 내딛는 것은 좋지만 더 이상 자원에만 의존하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 빅데이터를 지원할 능력이 없는 운영자가 이를 대신해야 합니다. 빅데이터로 수익을 창출할 전망은 암울합니다.

따라서 앞으로 사업자의 빅데이터 수익화는 더 이상 돈을 버는 것을 의미하지 않고, 원시 데이터 중심에서 데이터 + 역량 중심으로 전환될 것입니다. 이 역량에는 인재, 기술, 데이터, 제품, 운영 등에 대해서는 의심의 여지가 없습니다. 그러나 구호만 외치고 감히 탐구하고 시도하지 않는다면, 능력을 향상할 기회조차 얻지 못할 수도 있습니다.

5. 빅데이터 협력 생태계를 지속적으로 강화합니다.

빅데이터 수익화에는 플랫폼, 데이터, 모델링, 제품, 솔루션, 채널, 컨설팅, 운영, 보안 등이 포함됩니다. 운영자는 시리즈의 콘텐츠를 단독으로 처리할 수 없으므로 협력적인 생태계를 구축해야 합니다.

비즈니스 관점에서 볼 때 채널 파트너와 업계 솔루션의 부족은 비즈니스 기회가 어디에 있는지, 원하는 데이터가 무엇인지 알지 못하는 것이 운영자에게 매우 현실적인 과제입니다. 그 제품에 미래가 있나요? 운영자가 기존 계정 관리자 팀을 디지털 제품 판매 팀으로 즉시 전환하는 것은 불가능합니다. 결국 지식 구조 요구 사항이 다릅니다.

MVP 접근 방식을 채택하는 것은 가능하지만 한편으로는 시행 착오에 따른 비용이 발생하고 운영자는 이를 승인할 자본이 없으며 다른 한편으로는 시간 비용이 발생합니다. 그것도 좀 높음. 현재 많은 사업자가 파트너 모집 프로그램을 운영하고 있는데 이는 좋은 시도이지만 요구 사항을 충족하는 파트너는 여전히 너무 적습니다.

개방성 측면에서 보면 차이나모바일의 몬테넷이 빛을 발했지만, 개방성이라는 슬로건은 함부로 외치는 것이 아니다. 편리하게 접근하는 방법.

예를 들어 인터넷 컨퍼런스에서 시티랩(City Lab) 제품을 전시했을 때, 운영자가 아직도 이런 일을 할 수 있다는 사실에 놀라는 사람들이 너무 많다는 사실은 우리가 아직 갈 길이 멀다는 것을 보여준다. 개방 조건.

처음으로 알리바바 클라우드 웹사이트를 방문했을 때 좋은 사용자 경험에 깊은 인상을 받았습니다. Tencent Cloud 도메인 이름을 신청한 후 Tencent Cloud 고객 서비스에서 실시한 전화 설문조사도 매우 시의적절했습니다.

따라서 운영자가 더 넓은 범위의 파트너와 연결을 구축할 수 있는지, 개방형 플랫폼을 구축할 수 있는지, 정보의 보안을 보장할 수 있는지 여부가 크게 성공을 좌우할 것입니다. 운영자의 빅데이터로 수익을 창출하세요.

6. 중앙화를 통해 프리미엄 역량을 확보하는 추세는 더욱 강화될 것입니다

역사적 이유로 인해 사업자의 빅데이터는 실제로 다른 지역에 저장되고 운영되고 있는데, 이는 한국과 다릅니다. 인터넷 기업의 자연 집중화 된 데이터 DNA는 완전히 다릅니다. 일부 사업자들이 중앙집권화에 많은 노력을 기울였음에도 불구하고, 인터넷 기업들과 비교하면 여전히 약간의 격차가 있습니다.

각 지역의 일부 제품을 현지화하면 유연성이 생기지만 사실상 중복 개발이 발생합니다. 이 모델은 실제로 혁신 단계에서는 문제가 없지만 가장 큰 문제는 각 지역이 충분히 가질 수 있는지 여부입니다. 데이터 관점이든 운영 관점이든 효율적이고 저렴한 운영을 보장하려면 특정 집중 메커니즘이 필요합니다.

그러나 이것은 단지 하나의 측면일 뿐이다.

반면, 인터넷에 비해 데이터 단편화로 인해 단일 지역의 데이터를 기반으로 하는 사업자의 제품은 프리미엄 역량이 높지 않고 특정 지역에만 서비스를 제공할 수 있는 경우가 많습니다. 단점: 예를 들어, 현재 사업자들은 위치 데이터를 기반으로 한 많은 애플리케이션을 보유하고 있지만 인터넷 데이터로 인한 수익 창출이 왜 그렇게 적은가요?

단순한 https 문제가 아니라 인터넷 데이터에 대한 고객의 수요가 기본적으로 전국적이며, 지역 개념이 없기 때문에 사업자는 많은 돌파구를 놓치게 됩니다.

따라서 사업자의 빅데이터는 한 지역에서 혁신을 이룬 뒤 전체 네트워크에 빠르게 복제되어야 하며, 중앙집중화된 데이터를 기반으로 한 혁신은 제품 경쟁력 향상의 핵심이다.

7. 사업자의 DICT 전략은 빅데이터에 대한 더 큰 지원을 제공할 것입니다

디지털 경제의 발전과 산업 디지털화의 진전으로 인해 변화와 업그레이드에 대한 요구가 커지고 있습니다. 사업자와 클라우드 서비스 제공업체는 클라우드, 네트워크, 장치 및 엣지 협업을 강화하고 기업이 더 심층적인 디지털 혁신을 달성할 수 있도록 지원하는 '클라우드 + 네트워크 + DICT' 지능형 솔루션을 출시하고 있습니다.

현재는 사업자들의 정부 및 기업 2B 시장이 주력이고, 클라우드+DICT(DT+CT+ICT+IDC)가 핵심으로, 앞으로는 다양한 자원이 점차 시장으로 이동하게 될 것이라는 의미다. DICT는 기울어져 있으며, 빅데이터는 이를 기회로 삼아 DICT 통합을 통해 빅데이터 사업의 대규모 발전을 추진해야 한다는 것이 '트렌드 활용'이다.

또한 현재 주요 통신 3사가 5G의 상용화를 발표했고, 차이나모바일도 '5G+AICDE' 요금제를 포함해 '5G+' 요금제를 내놨다. 5G를 인터페이스로, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 엣지컴퓨팅(Edge Computing) 등 신흥 정보기술과 긴밀하게 융합해 5G 중심의 범지능화 구축을 준비한다. 하부 구조.

5G 시대에는 사람과 사물, 사물과 사물의 연결로 인해 더 많은 유형의 데이터가 생성될 것입니다. 5G의 기지국 분포가 촘촘할수록 측위 정확도가 높아지고, 5G의 형태도 다양해집니다. 서비스는 파이프라인의 데이터 콘텐츠가 폭발적으로 증가하고, 고객 행동을 특성화하는 사업자의 능력이 더욱 강화되며, 모든 수직 5G 산업 애플리케이션이 빅 데이터와 불가분하게 연결될 것임을 의미합니다. 이는 운영 빅 데이터 개발에 중요합니다. 좋은 소식.

8. 점점 더 까다로워지는 데이터 보안 요건은 운영자에게 과제이자 기회입니다.

운영자는 막대한 양의 데이터를 보유하고 있지만 많은 지방 기업에서는 빅데이터를 실질적으로 수행하지 않습니다. 비즈니스는 보안 고려 사항을 기반으로 합니다. 사업자가 빅데이터 수익화 사업을 진행하는 지방에서도 빅데이터 사업을 진행하는 데 있어 법적 운영이 수익성이 가장 높다.

실제로 현재 사업자가 수행할 수 있는 모든 신규 빅데이터 사업은 극도로 엄격한 내부 법률 및 보안 다채널 검토는 물론 산업, 단체, 기업이 발행하는 다양한 보안 관리 규정을 거쳐야 한다. 표준 제약과 정기적인 보안 검사로 인해 운영자의 빅 데이터 비즈니스는 탄생부터 여러 차례 내부 보안 세례를 받게 되었습니다.

2019년에도 계속해서 기승을 부리는 각종 정보보안 사고로 인해 빅데이터계는 살얼음판을 걷고 있는 듯하면서도 각종 불법행위와 암시장 거래에 대해서는 여전히 단속을 펼치고 있다. 실제로, 새로운 개편 이후 운영자는 이전보다 더 나은 비즈니스 환경에 직면할 수 있으며, 결국 이전 암시장 데이터 거래는 좋은 돈이 나쁜 돈을 몰아내는 결과를 가져올 수 있습니다. 그것은 단지 추측일 뿐입니다.

향후 국가의 정보 보안 통제 강화로 인해 빅 데이터 비즈니스의 혁신이 더욱 어려워질 것은 확실하지만, 규정을 준수하고 합법적인 빅 데이터 가치 마이닝은 중국의 경제 성장에 도움이 될 것입니다. 비록 운영자가 보안 문제에 직면하더라도 더 많은 기회가 있습니다.

9. 사업자의 TO C 사업 빅데이터 탐색은 멈추지 않을 것

인터넷 기업의 TO C 사업은 결국 돈에 의존한다. 경험이 풍부한 제품과 특정 사용자 기반이 있어야만 인터넷 기업이 귀중한 대용량 데이터를 가질 수 있고, 이를 통해 비즈니스 발전이 가능해집니다. 이것이 바로 인터넷 기업의 빅데이터 활용의 핵심입니다.

사업자는 당연히 빅데이터를 보유하고 있지만 빅데이터 수익화 실천을 통해 여전히 사업자의 데이터 차원이 소비 데이터 부족 등 충분하지 않은 반면 거대 인터넷 기업은 이를 통해 지속적으로 축적되고 있음을 알 수 있습니다. 더 많은 차원의 데이터로 애플리케이션을 강화합니다.

사실 현재 운영자의 데이터 차원 확장은 기본적으로 정체 상태입니다. 개선되지 않으면 가까운 시일 내에 운영자의 데이터 이점이 점차 작아져 결국 제품 품질에 영향을 미칠 것입니다. 경쟁력.

이제 차이나모바일의 미구 등 많은 전문 기업을 설립한 통신사들이 이 기업이 돈을 벌 수 있는지 의문을 제기하는 이들도 있다. 빅데이터 관점에서라도 이 문제를 전략적 관점에서 생각하지 말자. . , 이러한 회사의 확장으로 인해 운영자는 매우 귀중한 데이터를 더욱 풍부하게 확보할 수 있습니다. 최근에는 차이나모바일파이낸스(China Mobile Finance)가 설립되었는데, DT에 있어서 결제 데이터가 얼마나 중요한지는 설명할 필요가 없을 만큼 그 의미가 매우 광범위합니다.

사실 TOC 꿈도 없이 빅데이터 제품을 만드는 사람이 누가 있겠습니까? 사업자가 자사의 자원 장점과 빅데이터의 차별화된 특성을 바탕으로 진정으로 대중적이고 호평을 받는 TO C 제품을 만들 수 있기를 바랍니다.

10. 낮은 가치 밀도를 지닌 빅 데이터 처리 능력에 대한 운영자의 요구 사항은 크게 증가할 것입니다.

운영자의 DPI 데이터는 잠재적이지만 가치 밀도가 낮은 전형적인 빅 데이터 특성을 가지고 있습니다. 데이터는 위치 데이터 외에 사업자에게 가장 귀중한 데이터입니다. 많은 사람들은 이 데이터가 사업자 수익 창출에 실제 적용 시나리오가 없거나 https라고 불러야 한다고 말하는데 이는 상대적으로 아마추어적인 진술입니다.

5G 시대의 도래와 함께 DPI 데이터의 효과적인 마이닝은 사업자가 빅데이터를 수익화하기 위한 핵심 기본 업무 중 하나입니다.

먼저 DPI 기술은 원래 네트워크 최적화를 위해 설계되었습니다. 예를 들어, 많은 분야에서는 데이터 수익화에 대한 가치가 없습니다. 더 비용 효율적인 처리 방법을 고려할 수 있습니까? 이를 위해서는 운영자가 고객 통찰력, 정밀 마케팅 및 가치 실현의 관점에서 효율적이고 저렴한 비용으로 파이프라인에서 데이터를 수집하는 등 타겟 조사를 수행해야 합니다.

둘째, 5G의 대용량, 저지연, 비정형 데이터 특성은 데이터 저장, 처리, 분석 기술의 발전을 더욱 촉진할 것이다. 현재의 4G에서도 수집부터 적용까지의 지연 시간은 상대적으로 길다. . 높음, 시나리오 기반 마케팅 요구사항을 충족하기 어렵고, 보유 기간도 매우 제한적입니다.

마지막으로 5G 빅데이터의 가치밀도는 더욱 낮아지고, AI 역량에 대한 요구사항은 더욱 높아질 것이다. 현재의 4G 데이터라 하더라도 사업자의 NLP 등 역량 보유량이 충분하지 않기 때문이다. 단점을 보완하는 것이 필요하다.

물론 위의 10가지 트렌드는 작성자의 개인적인 판단일 뿐이며, 위의 논의에는 확실히 부족한 부분이 많습니다. 그것은 어떤 생각을 촉발할 수 있습니다. 그게 더 좋습니다.