闲话互联网开放型数据价值挖掘
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文·blogchong
早在一两个星期前，就一直在思考一个问题，那就是基于互联网开放型数据的价值挖掘，对应其具体的应用场景，以及具体的落地方式。 这一段时间一直没有停止过探索，以及寻求这个问题的答案，所以，这段时间一方面在和不同的同行们请教、交流，另一方面自己也在不停的思考这个话题。
所谓互联网开放型数据，即在互联网上遵循公开性准则的前提下的开放数据。 是的，遵循公开准则的数据，只要获取的方式正确，其数据的使用也是合法的。 互联网开放型数据，是一座开放的数据金山，只是鲜有人能够开采，俞或者说难以挖掘。 早在去年5月份的时候，曾在阿里研究院投稿并发表过一篇文章《DT时代变革的反思》，文中曾提到过：
2015年5月的时候，可能互联网数据价值挖掘这个话题，还没有现在这么清晰。 但现在，不管大大小小的公司，都有或多或少从互联网上爬取并且利用其中的数据。 对于互联网数据的价值可利用性，这点我一直是坚信不疑的。 而不解的是是否有能够具体产业化落地的形式，而不是这种边边角角式辅助性挖掘。
这段时间和不少朋友交流，当然，更多的可能是请教，关于互联网数据在金融方面的落地。 诸如，基于大数据的风控、征信等等。 我们知道，这两年互联网金融很火爆，当然，这个风口也被p2p毁的差不多的。 抛开p2p不说，现在确实很多人在探索大数据在互联网金融方面的应用。 包括现在国外很火的fintech，即金融科技。也很大程度上依赖于智能化、数据化的能力。 但就从目前来看，诸如基于大数据的风控、征信等，看起来更像是一个伪命题。 比如贷款的征信报告，不管是臭名昭著的p2p也好，或者正规的贷款审核也好，他们更多依赖于芝麻信用分，或者银行的信用报告，甚至是一些大型网站的消费记录，或者政府机构的信息平台等。 这些基础信息的可用度远大于互联网上的开放型数据，不单纯是可信度的问题(涉及金融，信息可信度尤为重要)，其清洗的成本也很高，因为很多隐私信息在开放集里是相对难获取的。 这就容易造成投入与产出不成比例。 基于互联网大数据的征信、风控等，我想，估计还是有很长一段路要走的。 2 互联网数据收集售卖。 这个就比较好理解了，基本就是数据爬取，清洗，规整，出售的模式了。 典型如数据堂，虽然其号称有众包模式的数据采集途径，但网络数据的获取依然是其重要的获取方式途径。 因为这里除了人力技术成本，是不需要其他额外成本的。 特别是我相信在早期的时候，数据堂更是以采集数据为核心运作的。 售卖数据这一模式可以行吗？ 人家数据堂去年都B轮2.4亿融资了，你说可不可行。
所谓微信生态，当然更多的是指微信公众号的生态。 基于微信公号新媒体的崛起，更很多深耕于微信公众号的自媒体们大放光彩。有人群聚集的地方就有利益的追逐。 现在很多自媒体们寻求着粉丝的变现，又称之为粉丝经济。最常见的如广告的投放，再诸如闪购式商品售卖。 以广告投放为例，挖掘自媒体的信息数据，为广告投放做指导，典型如新榜。 它意图将自己打造成一个广告平台，于是将微信公众号的信息进行抽取量化，并进行分门别类，意图将自媒体的广告能力量化，上接广告主，下接流量主。 看起来很行得通。 但是老实讲，新榜的爬虫能力还是蛮可以的，毕竟要把数十万个有质量的号有效的监控起来，这不是一个轻松的活。 但是，它并没有对信息进一步的挖掘，诸如提取各种有用的画像数据等，为其业务做更进一步的指导。 并且据业内人士说，广告更大的核心点在于资源的接入，而这种数据的价值挖掘匹配能力，只是一种辅助的手段。 所以，即使新榜的数据挖掘能力再进一步，在没有引入广告资源的能力前提下，可能一切还是空中楼阁。 当然，我们也不可否认微信生态的数据价值挖掘体现。 在一定的前提下，比如供应链的保障、广告主的保障，那么，数据挖掘挖掘、画像的提取将会是一个加速的体现，会让事情变得更好。
基于互联网开放型数据做行业解决方案、咨询顾问的模式。 这种模式基本算是已经被认可的互联网数据价值落地的模式了。 基于互联网的开放型数据，进行爬取、清洗，规整，并且进行建模，最终产生诸如分析报告、结构化参考信息、顾问咨询信息等。 然后，卖这些结论数据。 典型如IT桔子、企查查、天眼查等等。 IT桔子目标对准于投资顾问市场，不过更多的是依赖于媒体信息，通过清洗出各种投资相关的信息，进行结构化，最终形成有用的参考信息，供投资方参考使用。 （编辑：辽源站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
