大數據分析產業遭遇生死線

　　大数据分析产业遭受“生死线”

　　在互联、大数据和云计算的大时代里， 数据作为最核心的竞争力，正在重塑现代商业的基础格局

　　不喜欢红脸、个性化审美标准；热衷于社交个性化；购买力强追求品位……一份名为《95后审美观》的报告精准勾画出“95后”的喜好和想法

　　这份由大数据发布的报告，通过社交平台上的大数据发掘，分析“95后”这一年轻群体的审美观及消费观，而这些极有可能影响未来消费品的设计及营销

　　大数据分析开始朝着营销落地，尤其像数果智能这类服务于企业的大数据分析供应商，不但在技术上有着深厚的积累，在实际运用场景上的研究也更为前沿，深受企业营销青睐据了解，数果智能目前服务企业包括魅族、6度人和、无穷极等，尤其是竞争剧烈的领域，数果智能正尝试用大数据分析帮助企业增强营销的精准性和销售转化

　　实际上，大数据分析可变现的路子不多且漫长，前两年投资风口上的大数据已经遍体鳞伤，数果智能选择在投资风口后进入，每天都进行着“生死博弈”“虽然过了投资风口，但行业的发展确实在风口上，乃至未进入风口，需要不断推进”数果智能CEO王劲认为，如何变现和建立大数据发展之路，关键在于“场景化”

　　01、从行业痛点发掘商业机会，解救大数据分析产业

　　据业内预测，到2020年，各种传感器、新型物联设备，再加上传统桌面电脑、智能、平板电脑、络电视，以及各类可穿着智能设备，将交织成一个由300亿到500亿台设备组成的庞大络

　　但是，寻觅隐藏在大数据中的有效信息，对其加以统一管理、高效分析，并将其转化为指导决策和行动的智能，进而实现市场价值，却面临诸多挑战

　　从技术层面看

　　，大数据的收集和分析是主要挑战微软大中华区董事长兼CEO柯睿杰认为，数据智能并非那么触手可及大数据来源众多、数量巨大、形式各异，要从中取得一目了然的信息，就需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台

　　大数据的采集集中在当下社交媒体的发展，包括可穿戴装备、传感器、二维码以及各种运用在内的移动互联、物联和车联等新技术的发展，互联支付、位置服务等的出现，都导致各种海量数据的生成

　　数果智能CEO王劲曾在产品发布会上谈了自己对大数据现实运用的看法，“在数据时期，从全部大数据技术的发展来看，大数据发展历经10年时间，真正解决了大数据存储的功能，而面向海量存储的数据，怎样快速的发掘分析出有价值的数据是全部行业共同面临的一个难题”从收集到挖掘，正是物联和大数据时期需要企业共同推进的历史任务

　　大数据分析主要表现出三大问题：人材缺乏、大数据平台建设周期长、数据与业务变现困难作为行业新秀的数果智能，在2016年聚集一批行业内的人才，包括酷狗、华为、多玩等大数据领军人物，从技术到运维的全面铺开，并且将服务逐步产品化，推出了大数据智能运营产品———PlusAI

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