《大数据时代》《平台战略》整理.pptx
大数据时代培训资料(PPT 39张)
2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为,2011年是中国大数据市场元年, 一些大数据产品已经推出,部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年,将迎来大 数据市场的飞速发展。
计世资讯预测,2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元,2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃,到2016年,整个市场规模逼近 百亿。
•Google的BigTable BigTable提出了一种很有趣的数据模型,它将各列数据进行排序存 储。数据值按范围分布在多台机器,数据更新操作有严格的一致性保证。 •Amazon的Dynamo Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单, 它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性,因 此它实现的是相对松散的弱一致性:最终一致性。
商业价值
结构化数据向非结 构化数据演进,使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心,而是围绕大数 据为核心; 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值,未来投 资倾斜。
艾普云—Openstack云系统专家
用户行为分析
艾普云—Openstack云系统专家
大数据应用案例(中信银行信用卡中心)
大数据时代
Is coming……
艾普云—Openstack云系统专家
目录
1.
什么是Big Data
2.
大数据市场简析
3.
云与大数据
4.
大数据应用案例
5. 艾普云—Openstack云系统专家
艾普云在大数据时代的布局
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Big Data名词由来
2011年5 月,在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中,EMC 抛出了Big Data概念
大数据时代概述(PPT 107页)_7566
II. 传播指导
目标人群界定 媒介战略指导 传播内容指导
目标人群界定
Who- 准确了解用户构成,掌握用户行为特征
围绕哪类人群展开传播? 受众分布是否与设想吻合?
•年龄 •性别
男
•收入
•所在区域
女
•职业
•教育程度
•……..
•消费心理
•喜好 •关注内容
•活跃时间 ••关……注. 群体
博客文章 新博客
5万条 微博 465名 新用户
1.37亿人
同时QQ在线
97个
视频上传到优酷, 内容总计14个小时
5.6万人
淘宝在线
230万元
交易额
80篇
新帖子发布
1200篇
新回复
是的, 我们已经进入了
大数据时代
大数据时代
变化
在web 2.0的时代, 人们从信息的被动 接受者变成了主动 创造者
数据
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表 现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息
等等。
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
未视:半/非结构化数据 85%
主管们看的 战情数位仪表板 ,其实是残缺的
…
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大数据不仅仅是“大”
多大? PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性, 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠
覆性的价值
大数据的构成
大数据包括: 交易数据和交 互数据集在内 的所有数据集
大数据时代(PPT2)
金融科技
金融机构运用大数据技术,进行风险 评估、信用评级、投资决策等,提高 金融服务的智能化水平。
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02
CATALOGUE
大数据技术基础
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分布式计算原理
分布式计算概述
分布式计算是一种计算方法,和集中 式计算是相对的。随着计算技术的发 展,有些应用需要非常巨大的计算能 力才能完成,如果采用集中式计算, 需要耗费相当长的时间来完成。因此 ,将问题进行拆分,分配给多个计算 机进行处理,可以节约整体计算时间 ,大大提高计算效率。
大数据时代(PPT2)
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contents
目术基础 • 大数据在各行各业应用案例 • 大数据挑战与机遇 • 大数据未来发展趋势
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CATALOGUE
大数据概述
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大数据定义与特点
定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产。
特点
大数据具有Volume(数据体量巨大)、Velocity(处理速度快)、Variety(数 据类型繁多)、Value(价值密度低)的4V特点。
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大数据发展历程
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萌芽期
20世纪90年代至2008年 ,大数据概念开始提出, 但仅局限于互联网公司内 部使用。
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• NoSQL数据库:NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付 web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以 克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了 解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
大数据时代ppt
精彩句子赏析
第20句:大数据提供的不是最终答案,只是参考答案,为我们提供暂时的帮助,以便等待
更好的方法和答案出现。(P247) 感悟及喜欢的原因:大数据是一种资源,也是一种工具,这里引用一句话“混乱构成了世 界的本质,也构成了人脑的本质,而无论是世界的混乱还是人脑的混乱,学会接受和应用 它们才能得益。”
读后感
这本书解释了我们正处于大规模生产、分享和应用数据的时代,告诉我们如何科学的应用
系分析法基础上的预测是大数据的核心。(P75) 感悟及喜欢的原因:只用知道是什么,不用知道为什么,相关关系帮助我们更快、更好地 了解了这个世界。 第8句:数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。数字化指的是把模 拟数据转换成用0和1表示的二进制码。(P104) 感悟及喜欢的原因:计量和记录一起促成了数据的诞生,它们是数据化最早的根基。数字 化带来了数据化,但是数字化无法取代数据化,因为数字化是把模拟数据变成计算机可读、 可处理的数据,和数据化有本质上的不同。
大数据时代——观点
第三个观点,不是因果性,而是相关性,这是这本书中争议最大的一个观点,不仅是读者,就算是本
书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系
对于预测一些事情已经足够了,不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统 的成功,证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖 掘各类数据信息的代表,从啤酒和尿布的案例,以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例,都说明了 掌握了相关关系对于他们策略的帮助。一句话,知道是什么就够了,不用知道为什么。很明显作者所 举的例子都是属于商业领域的,但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说,在科学研究 领域,你需要知其然也需要知道其所以然,找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明,乔布斯测 出整个基因图谱来治疗癌症,但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理,知道哪一段基因导致了这 种疾病,不可能只是说收集各种数据,然后利用其相关性来判断哪里出现了问题。
大数据时代平台战略解剖
2020/10/9
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行业特点
✓ 产业链长,产品种类多,整个行业的关联性大 ✓ 产业比较成熟,产品类别清晰,标准化程度高,容
易描述 ✓ 化工交易往往集中于企业之间,中间的过程比较简
单
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专业化工贸易网络平台构架
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化工信 息服务
• 化工资讯、字典、 技术、行情、会议、 人才论坛、专家等 主要栏目
贷款
利息
服务 会费
供应商
认证费
认证服务 广告费
第三方认证服务商
产品推广 广告
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信息服务核心
阿里巴巴网站将企业登录汇聚的信息整合分类成30个行业,主要 8个信息栏目,是企业用户获得大量的信息服务。
主要栏目
主要功能
行业浏览
包括30个行业的产品分类的商业机会供查询
产品展示
展业会员各类图文并茂的产品信息库
系统时代——整合为王
第三边市场 群体
第一边市场 群体
平台
平台模式的概念并不是现在才出现, 历史上曾不断被应用,是人类最有效的商业 策略。从以前的市集、农贸市场到现代的超 市、购物商城都是平台模式的成功运用
随着现在交通和通讯技术尤其是互联 网的发展,社会的各个环节都更加紧密的联 系在一起,系统时代正在来临。平台模式也 第二边市场 随之由实体平台向线上平台模式发展,平台 群体 公司应用而生。这些公司充分利用互联网技 术,建立平台生态系统,整合全国乃至全球 资源,降低成本,提高效率,创造了新的商 业模式。
化工搜 索服务
• 产品大全、企业大 全、化工站点、网 页搜索等
电子商 务服务
• 化工交易中心、化 工e圈、会员商务 室等
2024版走进大数据时代ppt文档全文预览
THANKS
感谢观看
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存储技术
分布式文件系统
分布式文件系统是指文件系统管理的 物理存储资源不一定直接连接在本地 节点上,而是通过计算机网络与节点 相连。分布式文件系统的设计思想和 网络结构决定了其系统架构、访问方 式、数据一致性、容错性、可扩展性 等方面的特点。目前比较流行的分布 式文件系统有Hadoop的HDFS、 GlusterFS、Ceph等。
学员2 大数据课程让我对数据科学有了更全面的认识,激发了我 对数据分析和挖掘的兴趣,希望未来能在这个领域有所建 树。
学员3 本次课程让我意识到大数据不仅是一门技术,更是一种思 维方式和解决问题的方法,对我的学习和工作都有很大的 帮助。
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对未来大数据发展的期待和建议
期待1
希望未来大数据技术能够更加成 熟,提高数据处理和分析的效率,
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技术更新与人才培养问题
技术更新迅速
大数据技术日新月异,企业需要不断更新技术栈 以适应市场需求。
人才短缺
大数据领域人才短缺,企业需要加强人才培养和 引进。
培训与教育体系
政府和高校等教育机构需要建立完善的大数据培 训和教育体系,培养更多优秀的大数据人才。
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企业经营策略调整问题
发展期
2009年至2012年,大数 据开始受到广泛关注,各 种大数据技术不断涌现。
成熟期
2013年至今,大数据技术 逐渐成熟,应用领域不断 拓展,成为推动社会发展 的重要力量。
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大数据应用领域
医疗
大数据在医疗领域的应用主要 体现在疾病预测、个性化治疗、 医疗资源优化等方面。
大数据时代培训课件
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”
处理和分析工具Hadoop
据IDC的预测,全球大数据市场2015年将达170亿美元规模,市场发展前景很大。而Hadoop作为新一代的架构和技术,因为有利于并行分布处理 “大数据”而备受重视。Apache Hadoop 是一个用java语言实现的软件框架,在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算,它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是项目的总称,主要是由分布式存储(HDFS)、分布式计算(MapReduce)等组成 。 优点:可扩展:不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济:框架可以运行在任何普通的PC上。可靠:分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。高效:分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合Local Data处理的模式,为高效处理海量的信息作了基础准备。
大数据分析与处理方法介绍
众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统,能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。
2024版年度大数据时代PPT模板
大数据时代PPT模板contents •引言•大数据技术基础•大数据在各领域的应用•大数据时代的挑战与对策•大数据时代的企业战略与实践•大数据时代的未来展望目录引言01大数据时代的背景和意义背景随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,数据呈现爆炸式增长,大数据时代应运而生。
意义大数据时代的到来,使得数据成为一种新的资源,对于促进经济发展、推动社会进步、提高人民生活水平等方面都具有重要意义。
1 2 3随着技术的进步和应用范围的拓展,大数据的规模将不断扩大,数据量将呈现指数级增长。
数据规模不断扩大随着计算机硬件和软件的不断发展,数据处理速度将不断提升,满足实时性、高效性的需求。
数据处理速度不断提升大数据将逐渐渗透到各个领域,包括金融、医疗、教育、交通等,为各行各业提供数据支持和决策依据。
数据应用领域不断拓展大数据时代的发展趋势大数据时代的影响和挑战影响大数据时代的到来,将深刻改变人们的生活方式、工作方式和社会形态,推动经济社会的数字化转型。
挑战大数据时代也面临着数据安全、隐私保护、技术瓶颈等方面的挑战,需要加强技术研发和法律法规建设,保障大数据的健康发展。
大数据技术基础02大数据的定义和特征定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
特征大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低四大特征。
大数据技术的架构和组成架构大数据技术架构通常包括数据源、数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等层次。
组成大数据技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等。
大数据处理和分析的方法处理方法大数据处理方法包括批处理、流处理、图处理和查询处理等。
分析方法大数据分析方法包括统计分析、预测分析、关联分析、聚类分析和异常检测等。
大数据时代ppt模板参考
数据类型多
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数 据,如文本、图片、视频等。
价值密度低
大数据中包含了大量的无用信息,需要通过 算法进行筛选和挖掘。
大数据发展历程
01
02
03
萌芽期
20世纪90年代至2008年, 大数据概念开始萌芽,但 并未引起广泛关注。
高速发展期
2009年至2012年,随着 互联网和物联网的普及, 大数据开始受到重视,相 关技术得到快速发展。
学员心得体会分享
对大数据的认识更深刻
通过课程学习,学员们对大数据的概念、特点和应用有了更加深入 的认识和理解。
掌握了大数据处理技术
学员们表示通过课程学习,掌握了大数据处理的基本技术和方法, 为后续的学习和实践打下了坚实的基础。
开拓了视野和思路
通过课程中的案例分析和拓展思考,学员们开拓了视野和思路,对 大数据的应用前景和发展趋势有了更加清晰的认识。
区块链技术能够实现数据溯源和审计,记录数据的 来源和流转过程,提高数据的可信度和透明度。
区块链技术具有去中心化、不可篡改的特点 ,能够保障大数据的安全性和隐私性,防止 数据泄露和篡改。
跨域数据共享与交换
区块链技术能够打破数据壁垒,实现跨域数 据共享和交换,促进不同领域之间的数据融 合和应用创新。
06
数据挖掘方法
数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列 分析等,它们可以帮助企业发现数据中的模式、趋势和关 联关系。
数据分析流程
数据分析流程包括数据预处理、数据探索、模型构建和评 估等步骤,它们可以帮助企业系统地分析数据,发现其中 的规律和洞察。
03
大数据在各行业应用案例
金融行业应用案例
下一步学习计划和目标
大数据时代PPT课件
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第4页/共33页
一.认识大数据时代
随着一系列标志性事件的发生和建立,人们越发感觉到大数据时代的力 量。因此2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”。
得三当 数分今 据技“ 者术大 得,社 天七会 下分” 。数,
据 ,
医院
一个病人的CT影像数据量达几十GB 全国每年需保存的数据达上百亿GB
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二.大数据的应用领域
教育学 情报学 公共服务
天文学
电子政务
传媒业
生物医学
商业智能 图书馆学
气候学
企业管理
市场营销
金融学
生活娱乐
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总统选举
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二.大数据的应用领域——政治领域
大数据在我国电子政务领域的应用
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二.大数据的应用领域——政治领域
行为方式——从独立向协同转变
内部协同:各地区政府、各层级政府和各部门之间
如济南电子政务数据交换平台实现了工商、国税、质检、 公安、社保等20多个部门涉税数据的共享,国税局与地税局通 过数据比对,发现了25000条数据差异,落实纳税企业5000多 户,补缴税款2700多万元。
5
4 升学率
课堂 7
5 识字的准确率
举手次数
6
第2作0页业/共的33正页确率
20
20
二.大数据的应用领域——生活娱乐方面
大数据首次播报春运迁徙实况
40天,36亿人次。这是2014年春运的总时间和总出行人数。在这场堪称 人类历史上最大规模的短期迁徙中,人群从哪儿去了哪儿?哪些线路最热门? 在以往,这些问题可能难以精确回答。但随着技术进步,通过应用“大数据” 这一技术利器,人们已经接近“在迷宫中感受全局”地看见春运的全景。
走进大数据时代ppt课件
医疗领域的大数据应用
利用大数据分析技术,协助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定,提高医疗质量和效率。
物流领域的大数据应用
运用大数据优化物流网络布局和运输路线规 划,降低物流成本和提高配送效率。
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思考题与作业布置
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思考题
请思考大数据在你所学专业或行 业中的应用前景及挑战。
作业布置
选择一个你感兴趣的行业或领域 ,调研其大数据应用现状,并撰 写一篇关于该行业大数据应用的 分析报告。
去中心化数据交易
基于区块链技术的去中心化数据交易平台,可实现数据的安全、高 效交易。
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跨界创新推动产业变革
2024/1/27
大数据与物联网融合
物联网产生的海量数据为大数据分析提供了丰富素材,推 动智能家居、智慧城市等领域的发展。
大数据与生物科技结合
生物科技领域产生的基因测序等大数据,有助于精准医疗 、个性化治疗等领域的创新突破。
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其他行业应用
智能交通
利用大数据分析交通流量、路况 和天气等数据,提高交通运营效
率,减少拥堵和事故。
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智能家居
通过分析家庭用电、用水和安全等 数据,提供智能家居解决方案,提 高家庭生活的舒适度和安全性。
环境保护
利用大数据监测和分析环境污染、 气候变化和生物多样性等数据,为 政府和企业提供环保决策支持,促 进可持续发展。
分布式存储具有高可靠性、高可扩展性、高性能、易维护等优点。
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数据处理与分析技术
2024/1/27
数据处理概述
数据处理是指对数据进行采集、存储、检索、加工、变换和传输等操作,以便后续的数据 分析和数据挖掘。
企业大数据平台规划策略方案(ppt)
企业大数据平台规划策略方案(ppt)
企业数据平台规划策略方案
很多时候,知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”。数据处理思维转变:关联关系,预测的关键。一旦我们完成了“关联关系”分析,我们就可以继续向更深层次研究因果关系,找出背后的“为什么”。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。
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eg.世纪佳缘
平台企业黄金赢利法则
法则二:必须通roupon团购网
总结
平台企业在连接两边或两边以上的群体后, 必须决定核心的补贴模式,引发网络效应, 促进生态圈的成长,凝聚各方成员的互动, 通过一连串的系统化设计,使其产生归属 感,再通过用户过滤机制维持整个生态圈 的质量,达到上述目标后,便可以着手设 定合适的赢利模式实现赢利。
平台的开放策略
开放度 ★★
终端 制造
商
未开放手机终端
广告 商
开放度 ★★★
软件 开发
商
开放度 ★★★
手机 用户
开放度 ★★★
广告 商
开放度 ★
软件 开发
商
开放度 ★
手机 用户
开放度 ★★★
“面对某一边群体的策略绝对不只是完全开 放或完全封闭这两种选择,这中间存在着 无数的可能性”
——陈威如
赢利模式的设定
话语权问题
➢ 平台话语权的基础 ➢ 平台世界需要具备第三方博弈的视角(借
力打力) ➢ 平台企业的本质就是话语权的操控者通过
巧妙掌控双方市场的互动,在推升双方势 力的同时也提高了平台自身的价值
定价策略
关兴你 系亡觉 吗、得 ?文气
明候 的和 兴王 衰朝 有的
方式3:数据的扩展
➢谷歌街景 ➢商店录像
方式4:数据的折旧
“即使数据用于基本用途的价值会减少,但 潜在价值却依然强大。潜在价值的概念表明, 组织机构应收集尽可能多的使用数据并保存 尽可能多的时间。同时,也应当与第三方分 享数据,前提是要保留所谓的延展性权利, 这样一来,由数据再利用而产生的任何商业 价值,原始数据拥有者都能从中分到一杯羹。 数据收集者和拥有者无法想象数据再利用的 所有可能方式,这一点几乎是不言自明的”
质量维度—知名用户策略
“几乎所有的平台企业都能从过滤不良用户 的机制中获益,以维护生态圈该有的信誉 标准。而注重生态圈质的提升,则将生态 圈的进一步发展视为战略性选择” ——陈威如
eg.新浪微博
细分市场
“当今人们极端重视个性化,因此市场细分 机制也变得格外重要”
“一个成长中的平台企业若没有打造出细分 配对渠道的框架,很可能被新进的竞争者 侵蚀掉当中的某一部分的细分市场”(对 当前业务的定位有启示,可以讨论) 我的理解:实际上是对长尾市场的重视
“平台模式有趣的地方在于,不仅其商业模 式千变万化,连赢利的方式也逐步走向多 元化”
“平台企业赢利的方式不仅多元化,而且往 往持续衍生、转化”
“无论是中国还是西方的平台企业均有着无 言的共识:若要赢利,平台生态圈必须达 到一定规模”(有待讨论)
平台企业黄金赢利法则
法则一:要能巧妙的在势不可挡的网络效应 浪潮中找到合适的点来设立关卡,获利的 成功率会大很多。
精确性?NO! 混杂性?YES!
“错误并不是大数据固有的特性,而是一 个亟需我们去处理的现实问题,并且有可 能长期存在。因为拥有更大数据量所能带 来的商业利益远远超过增加一点精确性, 所以通常我们不会再花大力气去提升数据 的精确性”
——舍恩伯格
Eg.谷歌翻译系统
思维变革之三
因果关系?NO! 相关关系?YES!
方式5:数据废气再利用
➢数据废气的概念
数据废气是描述人们在网上留下的数字轨迹 的词汇,是用户在线交互的副产品,包括浏 览了哪些网页、停留时间、输入的信息等等
➢数据废气的再利用
Eg.谷歌和微软的拼写检查
方式6:开放数据
大部分的数据价值是潜在的,需 要通过创新性的分析来释放
数据估值
大数据的价值链
·文字 ·方位 ·沟通 ……
数据化
数据价值如何释放?
方式1:数据的再利用
➢阿里巴巴 ➢亚马逊 ➢脸谱网
方式2:重组数据
有时,处于休眠状态的数据的价值只能通过与 另一个截然不同的数据集结合才能释放出来。 随着大数据的出现,数据的总和比部分更有价 值。当我们将多个数据集的总和重组在一起时, 重组总和本身的价值也比单个总和更大。
✓基于数据本身的公司 ✓基于技能的公司 ✓基于思维的公司
为 宝 剑 带 上 剑 鞘
启示
树立大数据观念,重视对 数据的挖掘与利用,要意识到 数据的占有与利用能力已经渐 渐成为新的竞争壁垒
书名:平台战略 作者:陈威如等 出版社:中信出版社
一句话评论:
“你是我的眼,带我领略平台战争的残 酷;你是我的眼,带我穿越平台经济的 迷雾;你是我的眼,带我看透身边互联 网现象的本质;因为你是我的眼,让我 看见这平台竞争就在我眼前”
数量维度—突破引爆点
实
Z
际
用
户
Y
数
量
X
最低意愿门槛
“不同的平台企业、不同的产业均需要不同 的方法。但总的来说有个大原则:由于平 台初创时期的网络效应甚微,这段时间的 发展策略必须侧重给潜在用户提供其他的 非网络效应的价值,这样平台企业才有可 能引诱早期使用者进入。”
——陈威如
免费、优惠、体验等 eg.维络城
推开互联网经济 学习之窗
《大数据时代》《平台战略》 读书心得分享
书名:大数据时代 作者:维克托·迈尔-舍恩伯格等 出版社:湛庐文化
一句话评论:
“这是一个信息爆炸的时代;这是 一个数据为王的时代;这是一个充 满无限可能性的时代”
思维
商业
大变革
管理
思维变革之一
样本?NO! 总体?YES!
思维变革之二
被补贴方 高 低 正向 高 困难
付费方 低 高 负向 低 容易
“总之,设定补贴模式的目的,就是要在不 同的市场群体之间形成一种刻意的不平衡, 像倾斜的翘翘板一样引发第一股推动力, 进而激发网络效应”
——陈威如
赋予用户归属感
尊重用户,赋予用户权限(如分享机制), 增强用户的话语权(如投票机制)是激发 用户归属感的常用方法 eg.起点中文网
五大部分
竞
覆
进争
盖
成化 构长 建
构建篇
网络效应
同边网 络效应
网络效 应
用户过滤机制
事关产品定位和平台声誉 过滤方法:1.用户身份鉴定;
eg.世纪佳缘(激励政策) 2.用户彼此评分;
eg.大众点评网 ★平台的中立性(否则容易造成灰色地带)
补贴模式
补贴模式的五原则
原则 价格弹性反应 成长时的边际成本 同边网络效应 多地栖息的可能性 现金流汇集的方便度