빅 데이터 시대에 중소기업은 어떻게' 골드러시' 를 합니까?

그렇다면 중소기업들에게도 큰 구도의 변화에 관심이 있어 시장 규모를 확대하고 업계를 이끌 수 있는 기회를 줄 수 있다. 이에 따라 본보는 제 1 재경 브레인스토밍 프로그램과 협력하여 중소기업 혁신형 기업이 빅 데이터 시대의 기회를 어떻게 파악하고 어떤 병목과 도전에 직면하는지 주시하고 있다. 토론에 참여한 게스트는 베이징점 정보기술유한공사 CEO, 부사장 장소봉 () 입니다. 리 우 리, 대 군주 요리 CEO, 주문 식사 작은 비서; 바이트댄스 CEO 장 Yiming; 이거 (중국) 지주유한회사 CEO 정주유; 홍콩, 마카오 정보 회장 겸 CEO 당준; Qiming Chuang 투자 CEO σ Ziping; 창업공사 공동 창립자 겸 CEO 이이; 정기고목 (중국) 컨설팅회사 회장 공번인. 1 빅데이터는 기술 열풍에서 사회 물결로 바뀌고 있는데, 빅데이터는 무엇을 바꿀 수 있습니까? "큰 데이터가 반드시 사람과 정보를 연결하는 데 사용되는 것은 아니다. 의료와 금융에 쓰일 수 있습니다. 일반적으로 개인 사용자의 정보를 더 잘 얻기 위한 것입니다. 첫 번째 특징은 언제든지 새로운 콘텐츠를 사용할 수 있다는 것이고, 또 다른 것이 더 중요하다는 것이다. 모든 사람의 흥미를 이용하여 모든 사람의 행동을 분석하고 모든 사용자가 관심 있는 내용을 추천할 수 있다. 사용자가 읽는 과정은 자신을 위한 것이지만, 결과는 사실 내가 모두를 위한 것이다. " 장일명: 저에게는 큰 데이터가 사용자와 정보를 연결할 수 있는 능력을 바꿔놓았습니다. 큰 데이터를 사용하여 사용자가 정보를 얻는 방식을 변경할 수 있습니다. 회사의 경우, 우리 회사는 큰 데이터를 이용하여 사용자의 정보를 연결할 수 있다. 우리는 대량의 정보를 분석하고 처리하고, 대량 사용자 행동을 분석하고, 정보를 사용자와 연결할 수 있다. 이전에는 이런 기회가 없었고, 점점 더 많은 사용자 행동 데이터를 분석할 수 있게 된 후에야 비로소 이 기능을 사용할 수 있었다. 동시에 사용자에게 더 나은 발견을 줄 수 있다. 큰 데이터가 반드시 사람과 정보를 연결하는 데 사용되는 것은 아니다. 의료와 금융에 쓰일 수 있습니다. 여기서 더 일반적인 것은 개별 사용자에 대한 정보를 얻는 것입니다. 첫 번째 특징은 언제든지 새로운 콘텐츠를 사용할 수 있다는 것입니다. 즉, 우리는 엄청난 양의 데이터를 얻을 수 있습니다. 이것은 큰 데이터라고 하지만, 또 다른 더 중요한 것은, 우리는 모든 사람의 흥미를 이용하여 모든 사람의 행동을 분석하고, 모든 사용자가 관심 있는 내용을 추천한다는 것이다. 클라이언트에서는 많은 사용자의 데이터 동작이 발굴되었다. 사용자가 읽는 과정은 자신을 위한 것이지만, 그 결과 제가 여러분을 도왔고, 즉 정보를 더 잘 얻을 수 있게 되었습니다. 장 shaofeng: 큰 데이터가 내 삶과 일을 바 꾸었습니다. 나는 큰 데이터로 기업의 운영 효율성과 사람들의 생활을 바꿀 수 있다. 큰 데이터란 무엇이고, 다른 업종, 다른 분야의 데이터를 융합하면, 데이터는 질적으로 변할 수 있다. 데이터가 많아졌기 때문에 한 업종에 위도가 하나 더 늘었다. 위도가 증가함에 따라 데이터 값은 기하급수적으로 변합니다. 나는 큰 데이터의 영향을 보았다. 내 큰 데이터를 기반으로 정밀 마케팅과 같은 다른 기업에 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 은태백화점, 오토라고 합니다. 온라인과 온라인의 융합은 그것을 뚫을 것이다. 전자상가와의 경쟁 때문에, 그것은 무엇을 하고 싶습니까? 사용자들은 무료로 쇼핑몰에 가서 무료 와이파이를 깔고 싶다. 그는 온라인상에 오르자마자 몇% 포인트를 걸었다. 이 사용자의 선호도가 무엇인지 아십니까? 네, 2 층에 정취 속옷이 판매되고 있다고 쿠폰 한 장을 밀었습니다. 최고 브랜드를 원하십니까? 아마도 5 층에는 네가 좋아하는 맛이 있을 것이다. 너는 신선한 과일과 채소를 좋아한다. 이것은 매우 이상한 음식이다. 왜냐하면 우리는 인터넷 전체에서 사용자의 선호도를 분석해야 하기 때문이다. Chai ke: 큰 데이터는 새로운 데이터 서비스 및 제품을 가져옵니다. 나는 우리가 창업형 기업이지만, 양은 아직 작지만, 매일 100 여만 명의 여학생들이 관련 생리 데이터, 또는 모두 아시아계 인파를 알리기 위해 적극적으로 참여하고 있기 때문에, 나는 데이터를 통해 무질서한 가운데 법칙을 찾을 수 있으며, 아시아계 사람들의 제품과 약물 개발에 더 가치가 있다. 우리 회사는 현재 거의 2,000 명의 아시아 여성이 있다. 나는 우리의 데이터가 여전히 설득력이 있다고 믿는다. 결국 빅 데이터 시대는 시대가 아니라고 생각할 수도 있고, 데이터 서비스 및 데이터 제품은 우리 창업자들이 탐구하기 시작했고 이미 형성된 시대라고 생각할 수도 있다. (윌리엄 셰익스피어, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터) 2 기업가에게 큰 데이터는 창업 변화인가, 아니면 홀랑인가? "빅 데이터 자체는 바보가 아니다. 그러나 어떤 혁명이라도, 처음 왔을 때, 사람들의 기대는 그것의 실제 속도를 능가할 것이다. 당신은 더 빨라질 것이라고 생각하지만, 실제로는 느려질 것이라고 생각하지만, 정말 변하면 생각보다 더 빨리 파괴될 것입니다. 지금, 사실 큰 데이터는 아직 오지 않았다. 사실 대기업은 아직도 사람을 홀랑거리고 있다. " 장사오봉: 이 단계에서 많은 회사들이 허세를 부리고 있다고 생각하지만, 큰 데이터 자체는 허장성세가 아닙니다. 예를 들어 IBM, 갑골문 등은 모두 허세를 부리고 있다. 고객은 자사 장비를 판매하기 위해 N-size 데이터의 개념을 고객에게 소개했습니다. 예를 들어, 최근 한 고객이 국제 유명 브랜드 회사에 의해 클라우드 컴퓨팅에 대해 많은 이야기를 나누자, 제 고객은 속아 그 장비를 많이 샀습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 그 결과, 최고 운영 책임자 (COO) 는 내가 산 후에 무엇을 할 수 있는지 물었다. 이건 홀랑거리지 않나요? 실제로, 당신은 당신이 하 고 있는 무슨을 파악 하 고 그 장비 및 소프트웨어를 차례로 구매 해야 한다. 응용은 가치를 목표로 하기 때문에, 너는 먼저 내가 어떤 가치를 창조해야 하는지, 반대로, 내가 어떤 설비와 소프트웨어가 필요해서 가치를 창조하기 때문에, 나는 IBM, Oracle, Microsoft 는 모두 바보이고, SAP 는 모두 바보라고 생각한다. 그들은 큰 데이터 회사가 아니다. 예를 하나 더 들겠습니다. 예전에 갑골문의 사장은 구름의 모든 것이 투기라고 말했다. 클라우드는 이전의 CS 모드와 BS 모드일 뿐입니다. 나중에 구글은 어쩔 수 없었고, 갑골문도 하나를 만들었다. 하이 엔드 포장이 필요 없기 때문에 장비를 팔 수 없습니다. 나는 어떤 혁명이라도 처음에는 사람들의 기대가 실제 속도를 초과했다고 생각한다. 빠른 변화를 원하고, 실제로는 느려지지만, 진정으로 변할 때는 예상보다 더 빨리 파괴될 것이다. 전자 상거래처럼 큰 데이터가 아직 오지 않았다고 생각한다. (빌 게이츠, 지혜명언) 사실 대기업은 여전히 사람을 홀랑거리고 있다. 사실, 그들은 큰 데이터 회사가 아닙니다. 그들은 제품 회사입니다. 그들은 제품을 만들고 싶어합니다. 우리는 우리가 큰 데이터인지 아닌지 신경쓰지 않는다. 우리 기업의 문제를 해결하면 된다. 빅데이터는 정말 홀랑거리다. 내가 원하는 것은 내 문제를 어떻게 해결하느냐 하는 것이다. 그러던 어느 날 나는 OK 라고 말했다. 나는 그것을 큰 데이터로 포장했지만, 나는 여전히' 해커제국' 에 묘사된 이 행렬이 현실이 된다면 미래는 반드시 큰 데이터 시대일 것이라고 믿는다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 이것은 내가 굳게 믿는 돌이킬 수 없는 법칙이다. 장일명: 저는 소봉의 견해에 매우 동의합니다. 문제 해결은 기존 기계와 기존 소프트웨어를 가져가는 대신 방안의 개선을 가져올 것입니다. 우리가 수요와 문제를 해결하기 위해 뭔가를 할 때, 우리는 당연히 더 낮은 비용으로 생각할 것이다. 과거에 우리는 큰 데이터를 만들었다. 우리의 가장 전형적인 일기예보는 슈퍼컴퓨터와 500 개의 CPU 를 사용했는데, 지금은 더 이상 사용하지 않는다. IBM 이 슈퍼컴퓨터를 보급한 지도 꽤 오래되었다. 지금 누가 이런 CPU 의 컴퓨터를 살 것인가? 당준: 나는 이것이 말할 수 없다고 생각한다. 그들은 장비 공급업체라고 불린다. 빅 데이터 시대가 도래함에 따라 과거에 데이터가 있었던 이유는 무엇입니까? 왜 지금 빅데이터라고 불러요? 과거에는 큰 데이터라고 하지 않았다. 현재 계산 능력이 향상되기 때문에 대량의 데이터가 계산을 통해 무질서에서 순서를 찾는 것은 반드시 계산 능력이 증가하는 것을 기초로 해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 계산, 계산, 계산, 계산, 계산, 계산, 계산) 따라서 이러한 공급업체들이 실제로 큰 데이터에 변화를 가져왔다는 것은 부인할 수 없는 일이다. 지금 우리의 앱에는 그들 없이는 정말 안 된다. 예를 들어, 우리가 황금 선물을 할 때, 당신은 지난 10 년 동안의 데이터 간의 연관성을 발견하고 추세를 발견했다고 말했다. 필요한 것은 계산 속도가 매우 빠르다는 것이고, 그런 다음 신속하게 반응하고 판단을 내리는 데 도움이 된다는 것이다. (존 F. 케네디, 계산명언) Li yi: 이것은 실제로 큰 데이터의 기본 지원입니다. 현재 이 세상에서는 빅데이터 기준과 말투가 IBM, SAP, EMC 의 손에 달려 있습니다. 아주 간단하기 때문에, 중국 인민은행이 SAP 소프트웨어와 IBM 호스트를 구매하는 것과 같은 국내 은행이 왜 있다고 생각하십니까? 사실은 확실히 이렇다. 이제 1 초는 언제든지 1 년 동안의 데이터를 호출해야 한다. 이 데이터는 어떻게 붕괴되지 않을 수 있습니까? 비정형 데이터는 어떻게 처리합니까? 솔직하게 말하다. Microsoft 와 Google 이 모두 밀고 있는 인공지능을 포함해서, 아랍어는 실시간인데, 아무런 간격도 없이 너에게 번역해 줄 수 있게 해준다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 솔직히 말해서, 이것은 보통 사람이 할 수 있는 것이 아니다. 나는 한 마디 더 말하는데, 빙빙 돌지 않고, 거품은 거품이 아니다. 지금 투자업계가 매우 유행한다는 말이 있다. 거품이란 무엇입니까? 너는 안에 있다, 그것은 바로 우시장이고, 너는 안에 있지 않다, 그것은 바로 거품이다. 지금 안에 무엇이 있는데, 어떻게 거품이 될 수 있습니까? 너는 여기에 문제가 없다고 말해야 한다. 이것은 명백하다. 두 번째는 현재 빅 데이터의 세 위도에서 볼 때 실제로는 데이터를 수집해야 하고, 수집한 후에는 저장해야 한다는 것이다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 이것은 중소기업이 놀 수 있는 것이다. 중과원의 대기업과 관련 기업이 하고 있는 일이다. 세 번째는 분석입니다. 만약 내가 반년 후에 갑자기 춥다고 예측할 수 있다면, 나는 심지어 10 년 후의 빙하를 예측할 수 있을 것이다. 하지만 솔직히 말해서, 당신의 데이터는 어디서 왔는지, 그리고 당신은 분석할 수 있는 능력이 있습니까? 그렇다면 어떤 의미에서 중소기업은 각자의 산업 체인에서 자신의 위치를 찾았다. Liu Li: 이 큰 데이터는 매우 흥미롭고 많은 변화를 가져 왔지만 내부에 거품이 있다고 생각합니다. 너는 왜 회의에서 흥분을 느끼니? 나는 빅데이터가 사람의 행동을 예측하는 것부터 미래를 예측하는 것에 이르기까지 착각을 불러일으킨다고 생각한다. 큰 데이터의 역할은 크지만 과장할 필요는 없다고 생각한다. 우리는 내가 이 큰 데이터를 하고 있다는 것이 아니라 항상 수요에서 출발해야 한다. 목표는 큰 데이터 회사, 우리의 큰 데이터가되는 것입니다. 우리 주업이 발전함에 따라 자연히 큰 데이터가 될 것이다. 이것이 제 의견입니다. 3 중소기업이 큰 데이터를 가지고 노는 것이 더 쉬운가요, 아니면 대기업이 더 많은 기회를 가질 수 있을까요? "중소기업은 대기업 등에서만 데이터를 얻어서 분석을 해석할 수 있도록 도와준다. 많은 중소기업들이 즐길 수 있는 메커니즘이 있다면 이 데이터는 여전히 소기업에 존재하며 대기업의 데이터보다 더 유용할 수 있다는 것을 탐구할 것이다. 중소기업이 데이터를 수집하려면 앱을 생각해야 한다는 것을 알 수 있다. " Li yi: 큰 데이터는 큰 인물로부터 나옵니다. 상해 고가, 상해 각종 고가. 왜 위에 표지판이 있나요? 빨강, 녹색, 노랑이 표시됩니다. 어떻게 왔어요? 유도 코일과 무기는 모두 고가 도로 아래에 묻혀 있기 때문에 수집할 수 있다. 중소기업이 놀 수 있다는 뜻인가요? 중과원의 대기업과 관련 기업이 하고 있는 일이다. 중소기업은 큰 사람에게서만 데이터를 얻을 수 있고, 그들이 분석을 해석할 수 있도록 도울 수 있다. 나는 많은 사람들이 모바일 앱을 사용하는 것이' 정확하다' 고 추측한다. 이것은 합비의 작은 회사에서 만든 것이다. 왜 비행 지연 등에 대한 데이터를 제공할 수 있습니까? 그것은 그것을 포기하고 중국 민항국에 가서 이야기하는 것이다. 민항국은 어차피 이 데이터는 유휴 상태라고 말했다. 그런 다음 주식 또는 상업 협력에 대해 이야기 해 봅시다. 회사 몇 명이 합비에서 화를 내고 있는데, 그가 중국 민항국 기계실의 데이터가 정확하지 않기 때문이다. 이 결론은 빅데이터 시대에 창업자들이 큰 놈과 노는 것을 멈추는 것이 그렇게 간단하다는 것이다. 장일명: 네, 저는 혁신회사가 대기업이나 정부기관에서 데이터를 얻을 수 있는 것이 좋다고 생각합니다. 그리고 사회로서, 큰 데이터의 표준 교환이 발달하거나 발달한 것이 틀림없습니다. 정부는 이 데이터 공개 계획이 더 좋다고 생각합니다. 하지만 창업회사는 스스로 나서는 것이 가장 좋다고 생각합니다. 응용 자체가 수집되고 있습니다. 제가 추천정보를 드리겠습니다. 당신 스스로 당신의 정보를 알려주시면 양성이 될 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 중국어 데이터, 하지만 사용자가 이미 사용 되 고, 더 많이 사용 하면, 더 큰 데이터, 그래서 응용 프로그램 및 컬렉션의 긍정적인 주기가 매우 중요 하다 고 생각 하 고, 이것은 또한 벤처 기업의 기회입니다. 유리: 네 개의 작은 가능한 데이터가 충분히 크지 않아요. 40,400,4000. 이 데이터를 공유하는 메커니즘이 있는 한, 나는 많은 중소기업들이 탐구를 하고 공유 메커니즘을 가질 것이라고 믿는다. 데이터는 여전히 중소기업에 존재하며 대기업의 데이터보다 더 유용할 수 있습니다. 장사오봉: 즉, 작은 회사가 데이터를 수집하려면 어플리케이션을 고려해야 합니다. 응용 프로그램 자체는 2B 든 2C 든 모두 가치가 있다. 서비스나 앱으로 데이터를 얻어야 한다. 네가 나에게 준 데이터가 아니다. 나는 800 개 회사에 가입한 적이 있는데, 아마 한 가족이 그렇게 크지 않을 수도 있고, 합치면 더 클 것이다. 장작: 중소기업의 제품과 서비스는 데이터를 더 효율적으로 얻을 수 있습니다. 오늘 한 국가보건부에서 발표한 메시지처럼, 모든 여학생들은 매일 생리를 한 적이 있는지, 어떤 여자도 그에게 말해야 한다. 왜냐하면 당신은 훌륭한 서비스로 여학생의 생활에 접근해야 신뢰와 데이터 앱을 얻을 수 있기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 믿음명언) 4 많은 창업자들이 이 시점에 서 있다. 금에 대한 "빅 데이터" 를 어떻게 찾습니까? "빅 데이터 시대, 이 분야에서 창업을 원하는 창업자들은 먼저 사용자 수요에서 출발하고, 사용자 수요에서 문제점을 찾아내며, 큰 데이터의 손으로 이런 문제를 해결하는 것이 아니라 자신을 속이는 것이 아니다." 이이: 빅데이터 서비스의 경우, 우리가 그것을 혁명이라고 부를 경우, 그것은 원래의 IBM, ICP, EMC 대기업에 대한 작은 혁명일 뿐입니다. 그것은 뺨을 한 대 때리는 것이다. 그러나 중소기업에게는 혁명, 소기업의 혁명이다. 그래야 진정으로 전문적인 큰 데이터를 만들 수 있다. 혁신형 중소기업의 가장 안전한 방식은 빠른 치부, 빠른 판매다. 힘을 축적한 후, 그들은 더 많은 일을 할 수 있어, 이렇게 하면 더욱 믿을 만하다. 두 번째는 조금 더 길게 말하면 데이터 수집, 저장, 분석에서 이미 분명히 말한 것입니다. 사실 기회가 가장 많은 것은 분석이다. 중소기업에 대해서는 기회가 있다면 반드시 중점적으로 분석해야 한다. 예를 들어 음식을 만드는 사람은 이 일을 잘해야지, 다른 일은 하지 마라. 만약 그들이 은태와 합작한 적이 있다면 어쩔 수 없이 해야 한다. 너는 이렇게 많은 일을 하고 싶지 않다. 너는 집중만 유지하면 된다. 너는 집중할 수밖에 없다. 다른 방법이 없다. 당준: 수집량이 제한되어 있기 때문에 기본적으로 수집기회가 없다는 것에 동의합니다. 그렇죠? 따라서 역사적 데이터에만 의존 할 수 있지만, 이것을 분석하는 것은 확실히 큰 기회입니다. 왜냐하면 당신은 이것이 무엇이라고 생각합니까? 지혜와 비교하다. 단순히 큰 데이터의 개념에 대해 이야기한다면, 전임자가 수집한 데이터를 이용하여 분석하고 이 분석을 바탕으로 당신의 응용을 찾을 수 있는 기회가 여전히 많다고 생각합니다. 이것은 모든 창업자나 앞으로 빅 데이터 분야에서 창업을 원하는 사람들에 대한 나의 생각이다. 바로 자신의 창업 기회를 찾을 수 있는 충분한 기회를 제공하는 것이다. 지평: 큰 데이터는 무질서 속에서 법칙을 발견하는 것이다. 이것이 바로 큰 데이터입니다. 여러분이 예측할 수 없는 것입니다. 하지만 당신의 큰 데이터에 대한 분석을 통해, 당신은 예측할 수 있는 것을 발견했습니다. 이것은 큰 데이터에 대한 나의 이해이다. 하지만 방금 선택한 분석에 동의하지 않습니다. 나는 가장 간단한 것은 분석을 하는 것이라는 데 동의하지만, 문제는 국내에서 분석을 하기가 어렵다는 것이다. 국내에서 가장 많은 데이터를 가지고 있는 기업은 모두 미국의 데이터 양이 많은 기업이 개방하지 않기 때문이다. 일부 대기업은 수중에 많은 데이터가 있지만 국내에서는 일반적으로 제 3 자에게 개방되지 않기 때문에, 정말로 분석단에 글을 쓰려면 먼저 채집측에서 독특한 공헌을 해야 한다. 물론, 당신이 수집하는 것을 막기 위해 많은 일을 해야 하기 때문에, 당신은 다른 선택의 여지가 없고, 그렇게 하는 것을 멈출 수밖에 없습니다. 예를 들어, 누군가가 당신에 게 자신의 주기를 주고 싶어, 이 주기는 열려 있습니다, 또는 누군가가 당신에 게 뭔가를 참여 하고자 할 수 있습니다, 당신은 그렇게 할 수 있습니다. 그래서 제 제안은 빅데이터 시대에 이 분야에서 창업을 하려는 창업자들이 먼저 사용자 요구부터 시작해 사용자 수요에서 문제점을 찾아내 큰 데이터의 손으로 이런 문제를 해결하는 것이 자기기만이 아니라 큰 데이터의 손으로 해결해야 한다는 것입니다.. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 큰 데이터로 시작하지 마라. 지금 큰 데이터가 있기 때문에 큰 데이터를 만들고 싶습니다. 그리고 저와 함께 할 수 있는 최종 사용자를 찾을 것입니다. 우선, 당신이 진입하려는 업종을 잘 이해하고, 사용자의 요구를 이해하고, 과거의 많은 사용자들이 해결하고자 하는 문제를 이해해야 한다. (존 F. 케네디, 공부명언) 이제 드디어 큰 데이터의 수단이 생겼습니다. 제가 해결하겠습니다. 그래서 이런 상황에서 우리는 바람을 따라가지 않을 것이고, 광고 푸시와 정밀 광고 푸시도 하지 않을 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) 아니 100% 의 사용자가 모두 당신이 광고를 정확하게 푸시하기를 원하기 때문에, 나는 당신의 업종을 잘 이해하고 그들이 과거에 어떤 필요를 가지고 있는지 알아야 한다고 생각하지만, 그들을 만족시킬 방법이 없습니다. 새로운 것을 사용하세요. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 정조유: 지금 저는 빅데이터가 혁신을 추진할 수 있는 아이디어라고 생각합니다. 하지만 돈을 벌고 팔고 싶다면 허장성세에 의지해야 합니다. 즉, 허장성세로 나를 설득해야 돈을 쓸 수 있다는 것이다. 실제로, 마지막 큰 데이터의 개념은 그들의 신청에 지나치게 포장 되 고, 그 때 당신은 판매 10 yuan 와 같은 이전 보다는 더 간단한 자료 분석을 얻을 수 있다, 플러스 큰 자료의 개념, 저를 속이는, 저를 혼동 한다. 나는 그에게 20 원이나 100 원을 주었다. 중소기업에 대한 제안 중 하나는 마지막으로 돈을 지불하는 사람, 당신을 위해 돈을 지불하는 사람을 생각하는 것입니다. 물론 부동산에 대해 많이 생각해 보는 것이 좋습니다. 많은 사람들이 부동산을 위해 돈을 지불하기 때문입니다. 좋은 부동산 솔루션을 제공할 수 있다면, 살 수 있고, 평생 살 수 있고, 편안할 수 있다. 그런 다음 다른 업종, 자동차 등을 한 명씩 살펴보고, 그리고 어느 것이 당신과 도킹할 수 있는지, 당신은 그와 도킹할 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) 공번인: 그는 일종의 관념, 일종의 사고 방식이다. 당준과 같은 일부 기업에게는 마치 작은 구덩이처럼 한 발도 지나갈 수 있다. 일부 기업에게는 정말 함정일 수 있습니다. 그래서 우리가 지금 원하는 것은 데이터의 가치이지만, 큰 데이터인지 아닌지는 별로 신경쓰지 않습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 큰 데이터가 기회인지 아니면 홀랑거리인지, 큰 데이터를 참고해서 큰 데이터로 생각할 수 있다고 생각하지만, 큰 데이터에 미련을 두지 마라. (존 F. 케네디, 데이터명언) 5 대 데이터 시대의 혁신적인 기업의 병목 현상은 어디입니까? 인재 문제입니까, 사용자 프라이버시 문제입니까, 아니면 데이터 수집 채널 문제입니까? "창업형 기업에게는 큰 데이터에 작은 앱이 있어야 한다. 이 작은 앱은 큰 앱이 아니라 성공적인 앱이어야 한다. 큰 데이터로 큰 앱을 만드는 것은 창업형 회사가 하는 일이 아니다. 이 앱을 최종 수익 모델과 직접 연결시키는 방법. " 당준: 큰 데이터, 큰 데이터, 충분한 데이터가 없어 실제로는 큰 데이터를 만들 수 없고, 아까의 판단이나 결정을 내리기도 어렵기 때문에 모든 것이 큰 데이터를 전제로 하지만, 우리의 일반 창업형 회사에는 구글처럼 충분한 데이터를 수집하기가 어렵다. 그래서 데이터 수집 채널의 문제는 큰 병목 현상이다. Ding zuyu: 나는 그것이 데이터 응용 프로그램이라고 생각한다. 처음 세 가지 측면은 확실히 문제가 있다고 생각하지만, 사실 인재의 문제, 스스로 접근할 수 있는 문제, 사용자의 프라이버시 문제와 같은 방법을 생각해 보았다. 지금은 프라이버시가 없습니다. 그리고 데이타베이스, 어차피 자신의 채널이 있지만 오늘의 큰 데이터는 아닙니다. 우리는 큰 데이터의 모자로 덮을 수 있지만, 사실 창업형 회사에는 큰 데이터에 작은 앱이 있어야 한다고 생각한다. 이 작은 응용은 우리가 생각하는 성공적인 응용이지, 큰 응용이 아니다. 큰 데이터로 큰 앱을 만드는 것은 창업형 회사가 하는 일이 아니지만, 이 앱은 오늘날 상업적이거나 최종적인 수익 모델과 직접 연결될 수 있다. 나는 이것이 모든 창업형 회사의 가장 큰 문제라고 생각한다. 장소봉: 저는 인재를 선택했습니다. 왜요 10 년 동안 데이터 마이닝을 했기 때문에 IBM 에서 근무할 때 데이터 웨어하우스는 특히 고장이 나기 쉽다는 것을 알게 되었습니다. 즉 기술자가 기술에 대해 이야기하고 비즈니스 직원이 업무에 대해 이야기하는 것입니다. 결국, 우리는 기술적 사고와 상업적 사고 비즈니스 모델을 모두 갖춘 인재가 필요하다. 이런 사람은 찾기 어렵다. 당신은 많은 고객을 말할 수 있습니다. 나는 너를 도와 데이터를 처리할 수 있다. 당신은 이 데이터로 무엇을 합니까? 잘 모르겠어요. 나는 이것이 창업회사의 발전을 제한하는 병목 현상이라고 생각한다. 이것은 사유가 전면적인 사람이라, 이것은 파악하기가 쉽지 않다. 이것은 나의 관점 중 하나이다. 장작: 저도 천부적인 문제라고 생각해요. 현재 우리 팀에도 전문 산부인과 의사가 있지만, 특히 그 산부인과 의사들에게는 충분하지 않다. (윌리엄 셰익스피어, 산부인과, 산부인과, 산부인과, 산부인과, 산부인과, 산부인과, 산부인과, 산부인과) 우리는 그들의 연봉을 30 만에서 60 만 명으로 조정했고, 아무도 오기를 원하지 않았다. 첫째, 그들은 작은 회사를 신뢰하지 않기 때문에, 당신은 창업형 조직에 있습니다. 그는 병원에서 매우 안정적이고 안정적입니다. 두 번째는 의료 경험이 있는 의사들이 나이가 많기 때문이다. 그리고 그는 인터넷의 물건을 거들떠보지도 않기 때문에, 적어도 우리 기업 사람들에게는 도전이라고 생각한다. 장일명: 병목 현상은 제품이라고 생각해요. 인재, 프라이버시 최종선, 데이터 채널이 확실히 문제라고 생각해요. 하지만 문제가 반드시 병목 현상은 아니에요. 제가 방금 말했듯이, 제품이 있어서 좋은 제품이 있으면 많은 사용자 데이터가 있고, 데이터 수집 채널이 있고, 좋은 제품이 있고, 좋은 데이터가 있으니까요. 플랫폼을 잘 지어야 인재가 올 수 있다. 네가 최고급 기관에서 인재를 잘 끌어오면 문제를 해결할 수 있는 것이 아니다. 예를 들어 구글은 WAZE 라는 회사를 인수하고 있습니다. 그는 작은 창업 회사이다. 그는 자신의 앱을 통해 대량의 데이터를 수집했다. 구글과 페이스북은 모두 이 신생 회사의 데이터를 수집하고 있다. 이것은 좋은 예입니다. 너는 독특한 방식으로 데이터를 수집하고 앱을 제공해야 한다. 이것이 바로 제품이다.