如何走出大數據洞察報告變現的困境

1、客戶現實的大數據洞察報告需求在哪里？

KPI是當前大多企業數據運營的核心，如何將KPI指標進行層層分解，直至一線執行末端，然后通過指標的跟蹤和評估，及時發現運營中的問題，從而實施改進，這是當前主流的市場運營監控體系要解決的核心問題。

KPI這種運作模式助推了BI的發展，因為有了KPI導向，企業一線管理人員才有了取數、報表、指標的需求，進而產生了更高階的分析和可視化的需求。

KPI中的用戶發展、業務發展及收入等指標，依賴于企業自己產生的數據，但有一些核心指標，卻是無法直接獲取的，比如競品數據，中立的對標數據等，在激烈的市場競爭中，理解競爭對手的發展是任何一家企業KPI分析的重中之重，這類數據也變得彌足珍貴。

諸如運營商有各類KPI指標，市場份額是老大最為關注的數據之一，在很多飽和的市場，這種態勢尤為明顯，企業要發展更多的用戶，只有從競爭對手那里獲取。

在移動互聯網時代，寡頭效用尤為明顯，讓這類競品數據成為了稀缺資源，成為每一個企業KPI需要重點獲取和分析的對象。

比如聯通推出大小王卡，移動當然想知道其發展的態勢，優酷會想要了解愛奇藝，淘寶會想要了解京東，熊貓直播會想了解虎牙直播，華為手機會想了解OPPO手機，諸如此類。

這類需求天生存在，行業市場基本面和競品分析是任何一家公司繞不開的，大數據其實不需要去解決高大上的問題，先來解決報表問題吧。

這對于第三方大數據公司就是商機。

2、大數據洞察報告的商業模式出現了偏差

任何一個行業和企業，對于需要分析和解決的問題自己最清楚，當前階段，依靠外部大數據分析來解決一個企業的內部決策的問題，不太具備可行性，大數據洞察報告的商業目標設置之初就出現了偏差。

沒有什么數據能說明市場上對于第三方大數據報告這種商業形態具有旺盛的需求，筆者也沒有看到過這類市場調研報告，諸如市場上對于大數據的訴求更多是大數據本身，而不是報告，不能轉化了概念，想當然的認為數據和源于數據的報告價值等同。

兄弟公司提到了現實的做法，客戶的真正訴求是專業的靈活分析，而不是千篇一律的第三方報告，深以為然。

筆者在企業內部做了長期的BI，市場一線需要的永遠是清單數據，而不是第三方給他的報告，為什么？

因為他們需要基于清單數據來進行深度的挖掘分析，做出符合自身的指標和報表，雖然省公司這類第三方已經提供了考核KPI，但一線需要將這些指標進一步細化分解，管理性的KPI指標和執行性的KPI指標是完全不同的，一線需要基于清單進行指標重構。

比如省公司給出了中高端保有率指標，一線拿著這個指標是無法指導生產的，往往需要將這個指標拆解成跟手段相關的指標，對于運營商往往是套餐資費的相關指標，比如要求中高端用戶的親情網產品捆綁數達到多少，這個對于一線渠道執行才是有效的，不可能直接告訴一線渠道說你本月中高端用戶保有率需要達到XX%，這是無法操作的。

理解了這個，就能理解KPI指標對于一線生產運營的重要性，如果沒有這些數據，一線打仗就如盲人摸象。

由于這個特性，諸如大數據洞察報告的市場定位就出現偏差了，人家要的可不是你的固定的分析數據，而是原生數據，只有基于原生數據才能打造出符合其市場運營需要的靈活指標體系，從而指導自己的生產。

在各個垂直行業，自然有自己的數據分析師來解決自己專業領域的分析問題，不勞第三方費心。

3、大數據洞察報告成功的關鍵在于數據開放

筆者一直對于擁有大數據的企業開放PaaS能力是抱有信心的，因為具有差異化優勢，諸如阿里云不會出售數據，因此其PaaS重在計算，存儲和功能，諸如運營商在云計算上不具備優勢，則可以重在數據開放。

大數據洞察報告的真正商業模式也許是這樣，提供一個PaaS平臺，開放大數據洞察報告所需的脫敏數據，讓客戶能自由的操控數據，就好比企業內部的數據集市一樣，有了數據集市，一線的需求才獲得了真正的釋放，他們才能打造出自己的市場運營監控體系，對于外部客戶也一樣。

當然在安全上有兩點需要保障，一是提供的清單數據必須是去隱私的，二是客戶能拿走的數據只能是洞察報告形式。

兄弟公司的實踐已經證明了這一點。

4、最后的挑戰

但是，即使是開放數據，對于企業大數據的商務拓展和運營的挑戰也是巨大的，不說對外，即使對內，你也會發現對于一線要普及好一個新數據也是困難重重。

首先，得告訴客戶我這個數據很有價值，這既依賴于連接能力，也依賴客戶的數據意識。

其次，得告訴客戶數據使用的方式，這依賴于PaaS的能力，如果訪問的流程過長，平臺體驗不好，也很難打開局面。

再次，是數據質量要經得起考驗，無論宣傳的多好，客戶只會為高質量的價值數據買單。

新的商業模式，雖然提高了門檻，卻是有利于真正擁有大數據的企業發揮出優勢的，它使得多方能各司其職，各歸其位。

如果企業擁有大數據，應致力于核心數據質量和開放能力提升，而不是勉為其難的去做一份份標準的行業報告。

如果企業擁有建模經驗，應致力于協助大數據企業提升其數據的含金量，讓數據滿足客戶的要求。

如果企業擁有行業經驗，則應作為紐帶，連接好大數據企業和行業客戶，這里蘊含著巨大的商機。

5、運營商的機會

運營商的數據具有全面性、連續性、多維性及整合性的四個特點，不僅打破了行業和企業的邊界，其中立性也使得基于其數據進行跨企業對標分析具有一定的共識性，筆者曾經寫過《終端企業需要什么樣的第三方分析報告》一文，談到了運營商在數據方面的共識性。

雖然運營商數據的商業價值毋容置疑，但其數據從采集到能真正能變現有個過程，比如當初我們對于上網數據的理解和解析非常弱，導致了變現上的舉步維艱，但經過實踐，大家的進步非?？?，比如浙江移動在位置、身份、終端、視頻、閱讀、購物等數據質量提升上已經獲得突破， 爬蟲知識庫與DPI結合的比較好，位置精度也有了進一步提升，這些明細的數據對于很多行業有用。

運營商的大數據平臺經過幾年的建設也初具規模，比如浙江移動當前的節點超過了1500個，相關的租戶開放能力和安全管控能力也已經具備，這為新的商業模式奠定了堅實基礎，記得以前外部伙伴入駐要幾個月，現在幾天就可以搞定。

酒香可是怕巷子深，說實話，運營商當前大數據的商務拓展資源還是非常缺乏的，一方面短時間內難以找到合適的客戶，另一方面真正需要數據的客戶分布于各個行業，他們對于第三方數據價值的理解需要時間，雙方信任和磨合的成本是比較高的，因此，需要進一步加強這方面的資源投入力度。

很多人會說你這個數據開放思路沒什么啊，我們早就想到了，是的，筆者也一直在想，但沒有很好的實踐，原因有很多，但既然有些人已經做了，并且獲得了較好的收益，起碼說明不是模式不行，而是自己的問題。