中关村大数据交易产业联盟副秘书长张涵诚：数据API经济模式能让政府数据释放更大的价值
【数据猿导读】 2017年，政府基于大数据发展的法律法规将大量出台，各地方对于大数据招商引资工作将全面铺开，政府大力推动数据开放，发展数据API经济模式(API的效率高,投资少,安全性高,有利于政府数据价值释放)
来源：数据猿 作者：张涵诚
本文为数据猿年关策划活动《大数据的2016，我的2016》系列稿件，感谢本文作者 中关村大数据交易产业联盟副秘书长 张涵诚 先生的投稿。
敬请期待2月16日，由数据猿与中欧商学院、腾讯视频共同举办的高端领袖线下演讲栏目中欧微论坛之《超声波》。
进入2017年，数据技术、思维、解决问题的方案，已经成为每一个行业和各种业务职能领域重要的生产因素和变革力量。数据的积累、合作、整理、挖掘、利用是现代企业所必需的基本素养，没有它，政府管理、企业经营将无力面对大数据时代的竞争。
2016年是很多大数据企业比较煎熬的一年，也是很多公司快速成长的一年。现在笔者整理下2016大数据我说过的那些观点，并对2017年大数据的发展做个预测，欢迎同行共同交流：
2016说过的观点
1.心中有数为智慧，物中有数为智能。大数据的最大价值在于使物体智能，大数据在人工智能的应用将爆发，特别是智能APP。
2.大数据的最佳商业模式是共享经济，数据被共享利用的次数越多，数据价值越大。
3.大数据将助力政府从电子政务到智慧政府。数据的思维，技术和数据的流通共享将是政府工作转型升级的抓手，是官员自我能力提升必要路径，不懂产业、不懂数据如何驱动政府管理变革，不是合格政府领导。
4.大数据驱动的产业转型升级方案将成为热点，大数据+产业+金融概念盛行。金融是产业发展的发动机兴奋剂，数据是产业发展的新资源，数据金融理念已经渗透到各行各业，接下来就是产业数据平台支持金融科学更加迅猛发展的时期。
5.早期的大数据企业，讲概念的、融不到资的将死亡，有客户不能交付的也将死亡。
大数据领域的企业几种死法:
a.不管是2C还是2B, 没有实际业务，没有行业深度应用,不断融资的，死
b.没有做好数据产品,就不切实际想做平台的，死
c.天天上媒体包装的，死
6.开源继续引领大数据技术发展，开源是最好的满足企业业务需求的方案。大数据时代智慧在群众，开源是释放群众的绝佳场所。
7.大数据培训和咨询持续火爆，不在新鲜，而是成为一种培训机构的一般性课程，常态化。
8.数据目前对于很多企业来说是负债不是资产，1个T的数据每年的计算、存储、宽带运营成本是2000美金，数据利用收益低于运营成本，数据就是负债，目前谈数据是资产还是比较早，大数据处于非常初期的阶段。
2017年大数据发展预测
一、政府基于大数据发展的法律法规将大量出台，各地方对于大数据招商引资工作将全面铺开，政府大力推动数据开放，发展数据API经济模式(API的效率高,投资少,安全性高,有利于政府数据价值释放);
二、企业数据在行业的深度挖掘，数据产品将增加，大环境会造就一批大力发展专业的数据咨询服务公司(数据在行业的深度共享和应用是当前的重点);
三、数据交易为时过早，数据加工过于分散，做行业数据运营商是数据服务企业的出路。数据交易市场开始理性发展、推动数据流通主要还是要通过技术平台，数据产品驱动，原始数据的交易和标签类型的数据交易在很重重要部门将不被允许；
四、基于物联网传感器的数据采集应用将增加成为新的投资热点，物联网传感器是数据很重要的收集手段，但是我们传感产业发展缓慢，数据的思维，方法，和应用场景的增多将倒逼数据采集方法的完善，传感器是很重要的一环。
五、大数据驱动智能自助服务快速发展，
六、大数据人才稀缺严重、随着竞争加剧，很多企业想要进入大数据产业但是缺少好的数据架构师，分析师将缺少竞争力；
七、越来越多企业开始招募数据经纪人，但是他们需要有更加专业的知识和背景：
a.要有非常深厚的行业知识背景；
b.最好知道这个行业的销售流程和业务特点，客户特点，
c.要非常了解数据对于业务的价值点；
d.要能讲清楚数据在这个过程中起到的作用；
e.要知道数据的对外输出方式和合作方式；
f.要了解行业最新的数据合作动态；
g.基于营销的数据要了解数据媒体营销的新玩法。
八、企业开始思考如何建立CDO，这个岗位的需求开始增多；
以上16个观点我将在数据猿大数据领域年度大咖秀上和大家分享。
关于作者：
张涵诚：资深大数据专家，管理专家。曾在国内外知名公司用友、SAGE、亚信科技、创新工场脉搏网,百分点科技任高级售前顾问，销售总监、咨询总监、营销副总裁等职务。
现中关村大数据交易产业联盟副秘书长，中国通信协会顾问专家，北大电子商务总裁班特聘讲师、大数据课题组主任，中国计算机学会会员，秦仁居餐饮公司创始人，从事参与多家大数据企业的初建工作，并发表过多篇大数据有影响力的文章。
注：本文由 张涵诚 投稿数据猿发布。
欢迎更多大数据企业、爱好者投稿数据猿，来稿请直接投递至：tougao@datayuan.cn
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来源：数据猿
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