题图
文·blogchong
缘起
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。
互联网开放型数据。
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：
前不久，有一个朋友在群里问了一个比较复杂问题，是关于数据抓取解析方面的。
可能是他问的问题太深奥，也可能是恰巧群里大牛都不在，总之就是没有人解决。
有人就问了：哥们，你研究这个这么深干吗？他回答了一句：抓取数据啊，难道你们研究处理的数据不是从网上抓取的吗？
这句话让我猛然惊醒：有人已经开始向互联网这座公共金山动手了。
十几年的底蕴，隐藏了多少数据财富？在DT时代来临的今天，必定会越来越多的人去挖掘它的价值，只不过这需要一定的技术、一定手段而已。
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。
1 基于互联网数据的金融探索。
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。
3 微信生态的数据挖掘。
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。
4 行业解决方案，咨询顾问。
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。
而企查查以及天眼查之类的公司，更多的以来的基础数据是政府的开放型数据平台，通过爬取(政府的信息平台，不要指望会开放API)，清洗等，更大的在于不同平台的信息关系挖掘，关系链的挖掘，最终呈现更具有权威性的企业信息。
这方面，我最欣赏的是一面数据(免费广告安利，不谢)，是一个小公司，但是其也是立足于互联网开放型数据，为企业等生成行业解决方案报告，以数据咨询顾问的角色而存在。
感兴趣的可以关注一下“数据冰山”，确实挺有意思的。
再回到这个话题，以行业咨询顾问模式的落地，基本算是最通用的方式了。
5 政务数据化。
我们知道，2015年国务院出台了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，以及后续陆续有《关于全面推进政务公开工作的意见 》、《十三五战略》等，都有提到大数据。
抛开政府跨部门数据共享、数据开放那部分不谈，单论以大数据提升政务执行效率。
包括政府治理的精细化、商事服务的便捷化、安全保障的高效化等几个大方面。
基于互联网开放型数据，挖掘民众舆情、包括各种地方性论坛、社区、门户信息等，为政务更精准、高效做数据化支撑。
2016年，大数据更是被国家进一步推进。
所以，在未来的三五年，我想，基于互联网开放型数据，是否可以为政务方面提供更多的帮助。
这或许又是一个大数据能够独立产业化落地的一种形式。
最后
当然，除了上述那些，可能还有一些零零散散的应用。
但我更关注的是能否形成一定的产业化格局，而不是单纯作为辅助，内嵌于其他公司，进行数据化加速。
一直会持续关注这个话题，自己也在周末的时候写了些爬虫，尝试爬取政府网站数据，再结合地方性门户、论坛数据，看看是否能够挖掘出一些有用的舆情信息。
尝试探索这个方向，等有结论了再分享出来，也欢迎一起交流、探索~~
扩展阅读：
《DT时代变革的反思》//被阿里研究院收录发表
(全文完)
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