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    Combien De Fois Faut - Il Franchir?

    2015/4/26 21:11:00 11

    DonnéesEntrepreneuriatMobilitéInternet

    Le 10 mai 2013TaobaoC 'est une époque de changement.Quelqu 'un d' autre n 'a pas encore compris le PC, l' Internet mobile est arrivé, les données sont arrivées.Et les temps changent pour les jeunes.

    Ce que Marwan a dit est essentiel, non seulement pour les grandes données, mais aussi pour décrire l 'évolution de l' Internet depuis l 'ère PC jusqu' à l 'ère de l' Internet mobile, puis de l 'ère de l' Internet mobile jusqu 'à l' ère des grandes données.Plusieurs points clefs sont importants: l 'ère PC a donné naissance à un grand nombre d' entreprises cotées sur Internet dans le monde entier, y compris Google, Amazonie, Sina, Fox, New Eastern, etc.

    A l 'ère de l' Internet mobile, l 'esprit d' entreprise chinois est en plein essor.L 'Internet mobile a non seulement facilité nos vies, mais a aussi poussé la vague d' entreprenariat au plus haut niveau de l 'histoire.

    Voilà le problème.Données généralesà l 'époque, l' esprit d 'entreprise devrait - il être plus animé que l' ère de l 'Internet mobile?

    Répondez d 'abord à la première question: est - ce que l' ère des grandes données devrait être plus dynamique que l 'ère de l' Internet mobile?

    Je comprends, non.Sur les 100 financements que vous pouvez recevoir, 99 sont probablement des projets app et o2o, mais plus de 90% des 99 familles s' intéressent à de grandes données.

    Comment créer une entreprise à l 'ère des données?

     Seuil 1: données

    D 'où viennent les données?

    Les entreprises bat, telles que Baidu, tengxin et aribaba, ont elles - mêmes accumulé de grandes quantités de données, ce qui les a amenées à jouer avec de grosses données, pour la plupart sous la forme d 'une ? grosse fortune silencieuse ?.Bien entendu, on peut aussi citer quelques exemples de données de grande envergure utilisées par les entreprises bat, telles que les ? flux migratoires ?, ? actuariels ?, ? opinion publique ?, ? moteur de prévision de 100 données ?, etc., qui sont toutes des applications de grande envergure.Et tengxin, "tengxing large - point", "tengxin - Yun Analysis" et les microcommunications citent également de grandes technologies de données.

    Comment on joue quand on a pas de données?

    Tout d 'abord, vous pouvez acheter des données par l' intermédiaire de tiers, par exemple, il y a beaucoup de ventes et de partage de données dans les salles de données;

    Deuxièmement, vous pouvez récupérer des données avec des reptiles.

    En outre, l 'accumulation de données en autorisant l' utilisation de grands outils de données pour les entreprises, les promoteurs, les chefs de site, etc.Parmi les nouvelles entreprises dans ce domaine, on peut citer talkingdata, l 'Alliance des amis et dataeye.

    Enfin, les données sont accessibles gratuitement aux gouvernements, aux entreprises et aux institutions.Par exemple, l 'interface API de données gaudoises et l' interface API de données commerciales microblog, etc.

    Dans l 'ensemble, la recherche de bonnes sources de données est un seuil nécessaire pour les grandes entreprises de données.L 'important, c' est de savoir quel est votre projet.

     Seuil 2: matériel

    A Beijing, j 'ai visité une grande entreprise de démarrage de données qui n' avait pas encore re?u de financement.Je suis allé dans leur bureau et j 'ai trouvé quelque chose de très triste.Leurs employés travaillent dans une petite maison, les deux plus grandes étant utilisées pour installer des serveurs de stockage de données agrandis.Les grandes quantités de données stockées sont alarmantes, ce qui pose de nouveaux problèmes pour les machines et le matériel.

    C 'est différent de l' Internet mobile, vous faites un AP, le développement par ordinateur, le serveur avec le serveur nuage, acheter à la demande.Mais vous ne pouvez pas stocker vos données sur le serveur Cloud d 'un autre, d' une part pour des raisons de sécurité et d 'autre part pour des raisons de propriété.Le matériel est aussi l 'un des principaux seuils de l' entreprenariat de données, mais pas le plus grand treize.Au fait, la grande entreprise de création de données que j 'ai visitée et dont les bureaux sont maintenant très spacieux et les données de la carte sont les bienvenues, a achevé la phase a du financement pour un million de dollars.

     Seuil 3: talent

    Je pense que le plus grand seuil de création de données est le talent.Contrairement à l 'APP, vous ne pouvez pas jouer seul, voire plusieurs.Pour créer une entreprise, vous devez recruter une équipe de 10 à 15 personnes comme Hadoop, algorithme, modéliseur de données, architecte, ingénieur nosql, ingénieur bi, etc.Aux états - Unis, les salaires des professionnels qui ont besoin de R, de nosql et de mapreduce s' élèvent à environ 115 000 dollars par an, et en Chine, où ils sont moins chers, sans un salaire annuel de 300 000, il est difficile de recruter un grand nombre de spécialistes.

    Selon le Comité professionnel de l 'analyse des données de la Fédération des entreprises de Chine, le déficit de main - d' ?uvre pour l 'analyse des données de base en Chine s' élèvera à 14 millions à l' avenir, alors que plus de 60% des emplois dans les entreprises bat sont occupés par des personnes qualifiées.En d 'autres termes, la technologie est un grand nombre de données, son choix est très large, soit il est déjà entré dans l' entreprise bat, soit il est dans une bonne entreprise avec un salaire élevé, vous devez creuser ce talent, à l 'exception de l' argent, des actions, des options, des avantages, etc.

    La période 2015 - 2016 a été la période de deux ans au cours de laquelle le manque de main - d '?uvre qualifiée est le plus important, pour la simple raison que les universités viennent d' ouvrir de grandes disciplines de données et que les étudiants ne sont pas encore dipl?més, alors que la demande de main - D '?uvre qualifiée sur le marché du recrutement est largement inférieure à l' offre et à la demande.à l 'exception des entreprises bat, des entreprises de télécommunications, des entreprises d' électricité, des banques financières, des professions médicales, de l 'industrie, du jeu, etc., qui ne recrutent pas tous de gros spécialistes des données?

     Seuil 4: technologie

    Si tu parles de talent, dis - le.TechnologieOui.Les grandes technologies de données ne suffisent pas pour comprendre la langue C + + ou r, les grandes données ont leurs propres systèmes techniques, y compris les statistiques, la programmation, Java, la base de données, Hadoop, Spark, nosql, l 'apprentissage de la machine, le traitement des langues naturelles, les algorithmes, la visualisation des données, etc.Il n 'y a que la technologie et le langage de programmation dont Hadoop a besoin.

    Plusieurs.En outre, les grands outils de données disponibles sur le marché ne sont pas les mêmes pour tous les ménages et les technologies requises pour utiliser des logiciels libres (Hadoop, Spark, par exemple) ou SAP (SAP \ \ 131 \ \ Hana).Les exigences techniques plus élevées et le nombre relativement faible de personnes possédant de grandes combinaisons de données constituent également le principal obstacle à l 'entreprenariat de données de grande envergure.

    Seuil 5: argent

    En fait, je ne veux pas écrire d 'argent, mais je dois l' écrire.Il n 'y a pas de pénurie de capital dans les grandes entreprises de données, tant que votre modèle d' entreprise est bon et techniquement solide et que l 'équipe est fiable, en Chine et aux états - Unis, la fusion de la série A ou pas de problème, le capital est très intéressant.Mais avant d 'obtenir le financement, il vous faut un gros investissement.Personnel, matériel

    Le co?t de la technologie est élevé.

    Si plusieurs amis peuvent mettre 500.000 $en trois mois pour faire un projet APP, alors, pour créer une grande entreprise dans le secteur des données, préparez 6 à 8 millions pour jouer.

    Seuil 6: modèle commercial

    Quel est l 'industrie la plus lucrative sur Internet en Chine? Je pense que c' est le commerce électronique et les jeux en ligne.Le commerce électronique et les jeux en ligne sont aussi les secteurs où l 'Internet se développe le plus rapidement.De grandes données, sa capacité de réalisation est moins simple et plus directe que les jeux en ligne et le commerce électronique.Dans beaucoup des entreprises que j 'ai visitées, elles avaient de l' argent, des données, des talents et des technologies, mais elles ne savaient pas ce qu 'elles pouvaient apporter.

    En d 'autres termes, il n' existe pas actuellement de modèle commercial le plus clair et le plus direct pour les grandes données.Les données de grande envergure ne peuvent être utiles que si elles sont combinées avec des scénarios commerciaux.

    Les grandes données sont comme le pétrole brut, vous savez où il est, vous pouvez l 'extraire, mais il vous faut encore fondre pour l' extraire et, après distillation sous pression, hydroraffinage, raffinage par solvant, déparaffinage par solvant, etc., devenir des huiles brutes et les transporter à toutes les stations - service, et faire en sorte que les voitures remplissent leur réservoir pour produire de l 'énergie.Il en va de même pour les grandes données, qui nécessitent un ensemble complexe de processus \ \ 13 \ \ \ 10.

    Alors vous vous demanderez peut - être si les grandes transactions de données ne sont pas un modèle commercial. Je pense que cela dépend de ce qui se passe. Données brutes non structurées, le nettoyage des données postérieures nécessite trop de processus, le stockage des données est aussi un co?t élevé, ce type de transaction est trop co?teux.Je suis convaincu que les utilisateurs, qu 'ils soient des entreprises ou des particuliers, sont plus enclins à acheter de grandes sources de données.

    Je ne suis pas hésiter à vous faire savoir ce numéro de ce premier petit ami d 'aller, tout simplement parce que, beau est des ressources partagées dans le monde, comment il peut être occupé par une personne!

    Si vous ne trouvez pas un moyen de réaliser de grandes données, ne vous occupez pas de la création d 'équipe.Les grandes entreprises du secteur des données, à elles seules, ne suffisent pas.


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