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前路何方？
为什么目前很难实现大规模变现？全i面分析后可以发现，目前运营商的组织结构和运营体系需要调整，可以从五个方面着手。
一是 IT体系结构升级。操作者需要整合结构化和非结构化元素，以及支持、分析工具。但目前运营商仍存在 IT系统不兼容、难
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深圳广告变现平台——蒂烨大数据科技（广州）有限公司拥有丰富的技术研发、广告运营，营销推广、企业管理经验。
前路何方？
为什么目前很难实现大规模变现？全i面分析后可以发现，目前运营商的组织结构和运营体系需要调整，可以从五个方面着手。
一是 IT体系结构升级。操作者需要整合结构化和非结构化元素，以及支持、分析工具。但目前运营商仍存在 IT系统不兼容、难以集成、数据导入、存储、分类、呈现等功能不理想等问题，需要进行大的调整和升级。
二是建立专i用大数据组织结构。建立 CTO是非常必要的，在这个运营商庞大的系统中，需要有专i业的人站在全局的角度，制定数据收集、数据管理和数据分析策略。与此同时，需要对大数据的发展进行权衡，选择重点发展至有价值的细分领域。
三是建立企业大数据资源库。现在企业大数据分散在各个系统中，需要建立专门的大数据资源库，对它们进行筛选、整理、整合和输入。必须建立有价值导向的大数据资源库，才能定制项目形成项目。
四是建立大数据价值评估机制。价值观评价与激励有直接关系。大数据价值包括直接收入和间接收入两个方面。从大数据解决方案、项目中获得的直接贡献收入；而间接贡献收入包括：由于提高生产效率、加强合作伙伴关系或作为解决方案一部分大数据而产生的收入。
五是做好大数据隐私的风险防控。做好用户授权知情通知，对数据进行分级分类管理和脱i敏处理。制定了“采集-处理-传输-加工-输出”的全流程操作规范，并能识别各环节的人员，此外，还应建立应急风险补偿机制等。
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怎样获取可变现的数据产品？
数据产品，承载着大数据中蕴藏的逻辑，是大数据产业链价值的至终体现。在一个完整的大数据产业链中，其本质是不断地挖掘数据，发现其中的规律，然后封装成数据产品，至后通过数据产品进行变现。
找出大数据背后的逻辑，把它们转变成可实现的数据产品，我总结了5个步骤：
1、获得数据
2、资料查询和分析
3、找到数据中隐含的逻辑
4、把这些逻辑法则封装到数据产品中
5、将数据产品转变为业务模式
以上5步又可以分为三个阶段：1、2步“准备”、3、4步“发现”、5 “应用”。
先得数据，“巧妇难为无米之炊”，没有数据一切都是空谈。
但是所获得的数据是否可用，是否有价值，还需要研究和分析。实际上，所谓的大数据，80%都不能称之为大数据，而剩下的20%可称得上的大数据中，可能还有80%是毫无价值的“垃圾数据”。因此，数据能否为我所用，对此进行判断和分析是绝i对必要的。数据采掘领域里有一句话，“垃圾挖出来的只能是垃圾”，这句话不虚。
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流量变现是一种商业行为，带有资本i主义丑恶的恶果，与我们平常的认识可能不太一样。业务变现涉及到流量主流量的大小，单粉价值，转化率等商业指标。与平时看到的流量主所属平台、创作方向、意识形态或个人等区别在商业化面前并不重要。也就是说，微博上的大 V，快手抖音中的搞怪主播，微博人均985人， B站舞蹈区的妹子，微信公众号的自媒体在流量变现面前本质上都是差不多的。
各种类型的流量主可通过不同的渠道变现，形成一个发展的产业，不断推陈出新迭代。下面是一些常规的流量变现方法的例子，
至简单的变现渠道就是平台补贴和用户对创作内容的直接打赏，基本上每个平台都提供这样的渠道。好处是几乎没有门槛，对用户没有强制要求，流量主也不需要额外做什么。不利之处是数额小，持续性差。
另外一点就是付费阅读、课程、会员等，付费阅读课程等可能并不需要流量主有大量流量，而是需要内容具有很强的粘性或知识性，仅适合于特定的流量主。例如系列小说作者和学者。
另一种方法就是广告，这种方式要求流量主拥有更多的流量，或者在某个方面有很高的话语权，类似于演艺代i言。广告费利润高，但很不稳定，且难以控制，几乎只有头和一些腰包老板能收到广告单，而且越来越下滑。
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