【打破数据孤岛】如何打破数据孤岛？先“融合”再“开放”
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随着“开放数据”这项运动在中国的持续进行，各类开放的数据逐渐丰富起来。如何解决其中的数据孤岛难题？又如何最大化挖掘开放数据的商业价值？10月30日的线上数据侠实验室中，大数据交易平台“发源地大数据”创始人兼CEO马建军为我们分享了其在“开放数据商业化”方面的实践和观点，本文为其现场演讲实录。
大数据应用需求大，但痛点是获取成本高
从理论上来说，大数据可以应用在各行各业。特别是最近几年，人工智能火热的形势下，数据源作为大数据的基础设施，其价值已经体现得淋漓尽致。应当说，没有数据就没有人工智能，也没有机器学习、深度挖掘等，包括数据层面的应用。
我们认为，中小企业对数据的需求场景一般包括三大块，第一是将数据用于数据分析、市场调研等；第二是很多项目在早期启动或者运营过程中需要有数据的支撑，即启动/运营数据；第三是企业客户数据挖掘、精准营销，基于数据做一些用户画像等研究，供企业进行营销。
大数据的市场空间，大家都比较清楚了。差不多从2012、2013年，国内的大数据发展开始慢慢落地，到了2015年，依靠大数据做精准营销已经成了很明显的趋势。而且有一些基于开放数据的创业公司比如企查查、天眼查等也已经落地。
不过，尽管如此，我们还是看到，最近十多年来，数据分析在国内一直不温不火，短期内可能也很难落地。这和国外的情况显然不同。
我们今天的主题是关于开放数据，其获取的渠道可以是从QQ群、淘宝等进行交易；也可以通过传统的API模式，按调用次数购买；当然，也可以自行采集。第一种方式的成本高效率低，而且因为是交易，数据可能都是些历史数据。第二种API方式，虽然在前几年发展不错，但是接下来的发展并不让人看好，因为其成本高。而如果是由公司自行采集，往往是传统的单机方式，数据的利用和应用层面往往也有很多问题。
