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『』大数据洞察服务变现的道路历程( 二 )


另外 ， 还有一些情况 ， 如有些合作公司会针对产品提出各种改进意见 ， 但是预算较少 ， 最终导致产品改进迟迟进行不了 。
四、变现期间的转折期
依靠现有的资源和行业认知 ， 深入进行大数据洞察服务是远远不够的 。但是变现之路依旧需要进行 ， 如何转变这种局势呢？
首先 ， 回归最本质的产品链 ， 如上述所说大数据产业链包括数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘以及数据应用和消费四个部分 ， 电信运营商应该是数据采集整合和存储运算的一环 ， 所以优先要考虑的是数据能力如何快速的进行输出 。
综合考虑如何快速输出数据能力的方式 ， 笔者认为分为如下几种：快速生成统计结果 。很多时候我们在撰写相关数据报告的时候 ， 过程时间主要消耗在业务人员与取数人员的沟通以及跑数的等待中 ， 如果能够让业务人员甚至外部客户手工进行相应指标的获取 ， 并且出数时间飞快 ， 那么相应的报告支撑成本就会大大降低 ， 目前笔者项目中已经完成了具备该功能的工具开发 。快速组装API 。不论是支撑外部应用还是内部应用 ， 如果相应数据需求能够通过API提供 ， 那么开发效率将会大大提升 ， 笔者项目中的赋能平台就是这个定位 。3、快速生成DashBoard 。数据服务很多时候需要可视化产品进行展示 ， 抽象起来之前做的商业辅助选址以及商圈运营产品均为DashBoard ， 所以如果能够有相应工具 ， 通过图表组件进行拼装生成DashBoard ， 访问相应生成地址即可访问 ， 那么关于行业洞察将会灵活许多 ， 目前笔者正在规划设计此工具平台 。
但是 ， 如果需要能够满足以上的目标 ， 还需要注意如下事项：数据一致性 。不论各种应用所使用的数据均为一份 ， 这样才能保证产品内部之间的关联和一致；能力标准性 。只有综合抽象分析洞察需求 ， 才能通过能力的组装满足相应行业场景洞察需求；日志完善性 。通过日志能够很好地分析相应服务的调用情况 ， 从而侧面了解服务的应用频次和重要性；运营留心性 。虽然目前通过简单的数据能力输出能够快速应对相应行业场景洞察诉求 ， 但是我们的目标不仅仅就是满足需求 ， 而是通过输送的数据认知我们的数据到底能干嘛 ， 如何行业赋能 ， 这样才能够更好地辅助各行业进行相应数字化决策 。
结语
大数据变现之路真的是任重而道远 ， 如何产生持续性价值更是难上加难 ， 没有既定的方案 ， 只有一步一个脚印的思考和实践 。以上就是笔者关于目前项目大数据洞察服务变现道路历程的思考总结 ， 部分内容可能由于自身认知和表述不完善 ， 还请各位沟通交流 。
本文由 @于振国 原创发布于人人都是产品经理 ， 未经许可 ， 禁止转载
【『』大数据洞察服务变现的道路历程】题图来自 Unsplash ， 基于 CC0 协议


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