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本期我们请来了能源圈的金融界老朋友郭剑寒。小郭老师爱金融爱法律爱能源(据说还爱Rap...)。这次,他将用最简单易懂的语言来谈谈能源大数据到底有哪些可行的商业模式。听下来能源大数据这门生意的确很值得做,据说BAT也要来参合一脚。无处不在的BAT进入这一领域后,能源人还有机会么?年轻的小郭老师说,别怕。为什么不用怕?听小郭老师详细分解。
精彩观点
1、大数据应用得很好的例子,就是谷歌的无人驾驶汽车。谷歌有很好的街景,捕捉海量的历史以及实时数据,可以给无人汽车提供路况数据,提前预知周围的环境。同时车上有数十个传感器,可以捕捉周边的数据,保证行驶的安全。把数据整合在一起,从一维到多维。
2、大数据的金字塔顶端,也是最难的,是把初步的分析做深度的应用,这个就是从知识到智慧的过程,需要洞察。简单来讲,需要人的更多的经验、更多的积累,甚至天分的参与的,并不是一个完全可以被机器替代的过程。
3、数据资源其实有垄断优势,但是数据资源不分享、不交流,就可能会形成数据孤岛,商业价值可能就没有那么大。
4、如果想从银行借钱的话,企业就要出示一系列的证明。有了大数据就可以让银行更信服一些。比如光伏电站融资,行业内的人觉得光伏电站是一个固定收益的好产品,但是银行会问,电站质量如何,限电怎么样,补贴到位怎么样,现金流怎么样,到底是不是真的固定收益。如果我们可以提供一个客观真实的数据取得银行的信任,就可以更容易的借钱。
5、大家都说BAT要进来,我觉得他们进来之后,可能对数据形成、信息整合、知识发现等有很大冲击,但对于有门槛的能源行业,还是有一定的壁垒,需要更多人的经验、积累,甚至天分来参与,能源互联网并不是一个完全可以被机器替代的过程。
6、银行只有在你证明你不需要钱的时候才会借钱给你。如果想从银行借钱,企业要证明的是一个信用建立的过程。用大数据说话比我们在这儿张着嘴说话,更能让银行信服一些。
7、我们通过大数据得到一个结论,但最终能不能把它变成我们自己值得依赖和骄傲的商业价值,实际上是跟行动有关系的,这完全依赖于人的眼光、格局和执行力。
以下为整理后的演讲内容全文:
数据最终一定要转化成商业价值
大数据的定义有四个要点。第一,数量很庞大,数量是从G—Z的过程。第二,速度,数据的处理从传统的静态到批处理,再到实时的过程。第三,格式多样,既有结构化的数据,也有非结构化的数据。第四,不论如何获取这些数据,如果最终没有办法转化成商业价值,得到商业利用,就没有任何意义。
所以,真正的大数据应该是完备的全量到多维的因果关系,有非常多的因果在一起相互关联。而且是原来单一的线性因果关系到网状相关。以前是从上而下中间有一个黑匣子是单一的线性的过程,现在我们可以做的更多事,把黑匣子打开,把里边很多微小的又相关的东西解剖开来,看他们之间的相关性和对整个系统的影响。
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