你知道吗？大数据产品是伪需求，所以没人买单

　　欢迎各位阅读本篇文章，本篇文章讲述了教大家如何在伪需求中计划任务，编程学习网教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!

　　我们看似已经进入大数据时代，到处都是各种各样的大数据产品。但我可以负责任的讲，90%的大数据产品——

　　要么，是闭门造车、臆想出来的“伪需求”，没有真正解决客户的需求和痛点，所以才会没人买单;

　　要么，是概念导向、占领客户大数据认知的“假产品”，已经先入为主，让真正的大数据产品推广更加困难。

　　这就是大数据行业今天真实的业态，也是我们共同面临的问题。

　　今天，你几乎找不到带来规模化收入的大数据产品

　　大数据行情，市场上出现了很多大数据产品——大数据精准广告系统、智能营销平台、舆情监测系统……

　　但如果你是业内人，你会发现，除了BAT和一些寡头级别公司的大数据内部应用，绝大多数的大数据产品并没有如同预期的被市场接受，以至于行业内几乎没有靠谱的大数据工具和大数据应用产品，没有几个大数据产品真正的带来规模化收入，也就是说并没有那么多客户有意愿为这些大数据的应用产品去买单。

　　我们可以一起来看今天真实的大数据业态。

　　数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。现在计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。[1]

　　信息信息与数据既有联系，又有区别。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的;数据是信息的表现心事，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。[2]

　　数据的语义数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。例如，93是一个数据，可以是一个同学某门课的成绩，也可以使某个人的体重，还可以是计算机系2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

　　分类

　　按性质分为①定位的，如各种坐标数据;②定性的，如表示事物属性的数据(居民地、河流、道路等);③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量;④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

　　按表现形式分为①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值[3] ;②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据(如点、线、面)、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

　　按记录方式分为地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

　　精准广告投放：做的是中介，靠的是概念包装

　　精准广告投放，最可能是我们今天听到最多、影响力最强的大数据产品。

　　其实我们都清楚，除了百度和腾讯的广点通等少数几个公司有大数据能力，诸多的DSP公司和广告投放公司是打着大数据到概念，做到是广告投放、赚的是广告位的差价。

　　可是这些广告投放公司和分发公司，占领了客户对于大数据的认知，让客户认为他们做的就是大数据、就是精准营销。

　　如果有任何其他公司、其他人再去和这些客户谈大数据、谈精准广告、哪怕其他相关大数据时，他们都会认为都是一样的。

　　舆情监控产品：普遍同质化、商业结合度低

　　舆情监测类产品可能是目前市面上同质化最严重的大数据产品之一。市面上有大量的舆情监测产品，所有的舆情监测工具都会提供类似的功能：曝光量、曝光用户数、影响力指数、正向/负向情绪指数、传播趋势图……

　　比如，高考事件，在微博的曝光量是1.2亿，曝光用户量783万，影响力指数80，公众对此事的情绪偏向正面、数值为72，传播热度的趋势如何。

　　是的，我知道了，高考这个事情是热点事件，很多人关注，大家基本是正面情绪的。可是然后呢?没有用啊。我知道这些，我能做什么?

　　如果这是一个负面事件，我希望压制——

　　什么时候来控制才不会产生反效果?

　　哪一类人是决定这次舆论事件的重点?

　　要控制和引导舆论，到底怎么做?

　　如果高考热点事件对我来说是一个难得的商业机会，我希望利用这个事件来宣传我的产品——

　　如何来利用不同的人对这个事情的不同看法来设计差异化的广告?

　　如何利用这个事件让我的产品扩大销量?

　　你会发现，市面上大多数大数据舆情产品并不能解决客户真正的痛点和需求。

　　拒绝臆想，构建有效的大数据应用场景的三个认知与实践

　　拒绝臆想，构建有效的应用场景，才是大数据实现价值变现的核心。

　　根据原力大数据这几年的应用实践，我们在如何构建有效的大数据应用场景上提出三个观点：

　　从“重”到“轻”,从“平台系统”到“简单工具”

　　从“无”到“有”,创造新的“蓝海”场景

　　从“增值品”到“ 刚需品”,搞定客户的刚需型痛点

　　从“重”到“轻”,从“平台系统”到“简单工具”

　　事实上，今天90%的企业，特别是传统行业和中小企业，既没有为大数据付费的意愿，也没有为大数据付费的能力。而有能力去购买大数据的应用、服务，有能力使用大数据的技术的，更多的是国企、政府和一些巨无霸型的公司。

　　而这些有能力为大数据买单的巨头级企业必然具备3个特点：第一，他们内部一定已经有大量的IT系统;第二，他们必然有非常庞大的组织架构;第三，他们的流程制度也一定非常复杂。

　　我见过太多大型、复杂的大数据系统，最终却没有用起来。反思原因，就是因为做的系统平台过“大”、过“重”，要把这个大数据平台用起来，就涉及到了现有组织机构、工作流程的改变，做过这件事的人都知道，这个真的太难了。

　　所以，要把大数据的应用快速切入，让企业立刻用起来，就必须非常的“轻”。

　　为了解决这个问题，原力大数据是这样做的。

　　我们说的从重到轻的第一个“轻”——轻实施。

　　我们把我们的大数据营销工具做的非常的轻量级，只需要做简单的数据接口对接，就让我们的大数据营销工具能够被使用。把实施难度降低到最小、让我们的大数据工具与企业现有的平台对接变得最简单。

　　从重到轻的第二个“轻”——简单化，我们的坚决不做复杂系统，只做简单工具。

　　坚决只解决客户在实际工作中的最痛点、最重要的那几个问题，坚决让我们的大数据工具不涉及任何流程、不涉及任何组织架构。

　　从重到轻的第三个“轻”——轻松用

　　任何大数据工具必须自动化，坚决不能给这个岗位的人员增加工作量，相反还得减轻他们的工作量，才能把大数据产品被用起来。

　　事实证明，原力大数据构建的这种轻量级、简单化的大数据应用工具被市场充分的认可。

　　从“无”到“有”，创造新的“蓝海”场景

　　只要提到大数据应用场景的构建，大家都觉得非常困难，推出的很多大数据应用工具或是应用产品客户并不认可。

　　我的理解是，有大量的需求和客户的问题用传统的方法无法解决，但可以通过大数据来解决。只要找到这些需求，并且用大数据的方法来帮助客户解决问题，客户就会买单。

　　我们可以分享一个我们自己的大数据应用工具——线下广告效果监测工具。

　　广告效果的统计分析绝对是世纪性难题，特别是线下渠道的广告投放效果从来无法衡量。

　　地铁广告牌、公交车站点广告牌、户外大型LED广告牌……每一个广告牌的投放都是真金白银的投入，但是到底效果如何从来都是没有办法统计的。

　　我们是怎么做的呢?我们借助运营商的基站数据对某个特定地点的广告牌覆盖人群进行拍照，通过分析对比这个人群在某个产品广告投放前后的行为差异，最终得到一个具体广告牌的投放效果。

　　比如，我在广州的某个地铁站的LED广告牌投了某个app产品的广告，投放时间为10天;这10天中，有20万人曾经在这个地铁站出入、搭乘过地铁。

　　我们通过监测这20万用户关于这个App产品的使用行为，跟踪这20万用户看到这个广告之前和看到这支广告之后行为有没有发生变化，比如：

　　广告投放前，有3万用户使用这个APP产品，但是在广告投放之后有3.6万客户使用这个产品;

　　广告投放前，这20万客户中使用这个APP产品的活跃客户比例是2.3%，但是在广告投放之后这个产品的活跃客户占比是3.1%;

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　　也就是说，这个广告牌带来了6000个新增客户、0.9%的活跃客户占比提升。我们借助运营商大数据和新的大数据应用场景的构建，实现了对每一个广告牌的价值产出进行清晰的衡量。

　　因为它解决的是真正的行业的痛点和需求，所以这个应用场景必然是客户会愿意买单和愿意接受的。

　　从“增值品”到“ 刚需品”,搞定客户的刚需型痛点

　　今天有大量的大数据的应用场景是可有可无的，说白了就是你没有真正解决问题，客户用与不用是一样的，所以大数据产品用不起来。

　　而搞定客户刚需型的痛点，核心并不在技术，而在于应用、在于通过构建有效的场景的构建帮助客户解决问题。我们做的每一个场景都必须是让客户真正能够使用起来、是有效果的。

　　要知道,今天很多的企业根本不懂大数据、更不知道如何来用爬虫。有一些企业客户，他们现在去收集信息，扫楼、扫街、第三方渠道购买数据，很可能还会买到黑市数据，我们告诉他我们可以通过爬虫帮他搞定，他们特别高兴。

　　因为我们这个工具的核心是解决了从需求到最终实现的全部环节，而不单单是做爬虫本身，效果也非常显著——把数据的获取的比例从43%提升到92%，准确度从61%提升到85%。

　　客户认可这个产品，是因为足够有效，用更好的办法解决了原本就必须解决的问题。

　　我们把增值品做成刚需品的另一个例子是市场调研。市场调研，对于很多大企业来讲是绝对刚需，那我们如何用新的手段去帮他解决原有的问题，这个也是把增值品做成刚需品的一条思路。

　　我们有一个案例，客户希望通过电话调研和邮件调研的方式来了解某一类APP的产品需求和使用现状。我们告知客户，可以用运营商的互联网产品行为数据来做这件事情。这样只需要原有预算的20%;而且可以把原有的2个月到3个月的一个项目执行周期减少为1周到2周。

　　结语

　　今天的大数据产品中，有90%的大数据产品是闭门造车、臆想出来的伪需求，所以客户很难为此买单;还有一类产品打着大数据的概念，占领了客户的认知，做的并不是大数据的产品，是“伪大数据产品“，让真正的大数据产品的认知和销售变得更加困难。

　　我一直认为相对于技术而言，如何才能把大数据技术和应用场景打通，构建有效的大数据应用场景更加困难。

　　拒绝臆想、拒绝闭门造车，构建有效的大数据应用场景，才是大数据产品可以带来规模化收入、得到市场认可的根本

　　相信最后大家阅读完毕本篇文章，肯定学到了不少知识吧?其实大家私下还得多多自学，当然如果大家还想了解更多方面的详细内容的话呢，不妨关注编程学习网教育平台，在这个学习知识的天堂中，您肯定会有意想不到的收获的!