9月6日 ofo助推NB-IoT,网络无死角布局
9月2日谷歌母公司Alphabet完成重组:组建新公司XXVI
9月2日消息,据彭博社报道,Alphabet inc正在组建一家新的控股公司,旨在最终完成从谷歌演变为一家拥有直接分支机构的企业母公司的改组,以保护其分布广泛的各个企业实体,这些企业涉及医疗保健和自动驾驶汽车等领域。这家名为XXVI的控股公司(“XXVI”是罗马数字中的“26”)的新实体将拥有包括谷歌在内的Alphabet旗下每家公司的股权。
Alphabet的发言人吉娜·威利·约翰逊(GinaWeakley Johnson)表示,通过此次改组,谷歌也从一家“股份有限公司(Corporation)”转变为一家“有限责任公司(LLC)”,但这不会改变其纳税方式。这一转变部分与谷歌从一家上市公司转型为隶属于一家控股公司的一家企业有关。洛杉矶Buchalter律师事务所律师达纳·霍巴特(Dana Hobart)指出,这种变化有助于防止Alphabet旗下一家企业的潜在风险蔓延至另一家企业。
由于公司重组,Alphabet和谷歌将能够以更高效、更经济、更透明的方式运营,让这些公司专注于自己的创收活动。
(信息来源http://tech.huanqiu.com/hottopic/2017-09/11206982.html)
9月4日国双对接今日头条LBS,移动广告监测更精准?
据说基于GPS的地理信息能够更灵敏地识别投放地域,通过对接LBS数据,互联网全媒体监测优化系统可以更加精准的进行地域定向投放广告的监测,保证客户的广告被投放到了目标地域。
以往地域投放效果分析都是在“城市”级别,而通过LBS数据,可以在“商圈”和“街道”级别进行广告触达用户的地域分析,帮助广告主更好地衡量广告投放效果。同时,这也为后续进行更加精准的、商圈级别的地域定向广告投放提供了依据。
除此之外,据说基于GPS的地理信息还可作为人群画像的参考依据。通过分析触达用户的集中地域,可以更加精准地对受众群体打标签,锁定细分市场,帮助广告主调整投放策略,优化投放行为。
也许未来,基于GPS判定的位置服务将会更广泛地运用于移动互联网,企业与媒体可以通过LBS更精准地推送内容与广告,而用户则可通过LBS获取更精准的信息与服务。
(信息来源https://mp.weixin.qq.com/s/TL6eBYLU1Owo7qHpMdm8Nw)
9月6日尼尔森:2017千禧一代网络媒体使用情况调查报告
千禧一代通常是营销人员最重要的受众对象,往往拥有可观的可支配收入。因此,广告客户和营销人员都渴望接触到他们。尼尔森调查了千禧一代网络媒体使用情况,并发布了报告,希望为营销人员提供一些独一无二的见解。
- 见解一:
千禧一代在醒着的时间里几乎都在接触网络服务,许多人几乎是设备不离手,甚至在睡觉时也开着手机等联网设备。总体来看,访问顶级社交媒体平台是千禧一代的重要活动,比其他世代访问更频繁。而且,通信应用也更受千禧一代的喜爱。
- 见解二:
值得关注的是,虽然不否认网络音乐对千禧一代的影响,但是,尼尔森的调查显示,千禧一代网络内容接触并没有影响传统广播。自2012年开始,收听网络广播的各年龄段消费者不断增长,但是,传统广播依然流行。2017年第一季度,93%的千禧一代每周收听传统广播。
- 见解三:
千禧一代接触网络内容与其他世代不同。更具体地说,千禧一代并不是集中的受众,不会特别偏爱网络音乐或通信服务。但是,这并不意味着千禧一代接触的网络内容比别的世代少。他们每天都在接触网络服务,只是并不专一。
(信息来源https://mp.weixin.qq.com/s/Y64XJTEE1BXICLeWmWyR6w)
9月6日 大数据可能「说谎」,非结构化数据将得到发展
在2017年的下半年谈论大数据似乎已经没有什么新意,甚至有些令人生厌了。行业对于大数据的认知开始变得更加理性和客观,这是一种成熟的表现。但如果因此就认为大数据时代已经进入风平浪静的“发展期”,那么我们很可能会错过一场更加波澜壮阔的变革。
被忽视的、占数据总量80%以上的非结构化数据
在过去几年,大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据,并从中获得价值,而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认,这些数据的体量足够巨大,然而我们今天必须承认这些只是冰山一角——行业公认的数据是,结构化数据仅占到全部数据量的20%,其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据,包括各种办公文档、图片、视频、音频、设计文档、日志文件、机器数据等,这些数据如同“暗网”一般地沉默着。
事实上,过去大家并非有意忽视非结构化数据,而是受到一些条件的制约和影响,不得不策略性地“放弃”这部分数据:
- 存储资源受限,大量数据被抛弃
- 数据体量大,获取和流转困难
- 缺乏处理分析的技术手段
但仅占20%的结构化数据可能在“说谎”
在对结构化数据进行分析和挖掘的过程中,我们越来越多地发现一些新的问题,甚至已经造成很大困扰。结构化数据的优点在于便于统计和处理,包括结构化数据的形成本身就可能来自于统计。而统计并不能代表全部信息,必然存在一定程度的损耗,并带来误导。这也是为什么有些时候明明看似得出了合理的结论,却不能有效改进我们的业务。
非结构化数据将带来的新机会
作为大数据产业的重要组成部分,甚至应该是产业的主体,非结构化数据一旦受到重视,注定将带来前所未有的发展机遇,吹响大数据时代下半场比赛的哨音。
在结构化数据为主导的阶段,大量的企业通过围绕结构化数据提供产品和服务,最终成长为行业巨头,并建立了稳固的竞争壁垒。而新兴的非结构化数据市场将给更多企业,尤其是创新型企业,带来百年一遇的弯道超车的机会。想一想特斯拉的电动汽车,你一定会理解我说的意思。
同时,由于非结构化数据的自身特征与结构化数据有着本质的差异,导致这场变革将是全链条的——从数据的生产、存储、流转、加工、处理,到最终的分析、应用和输出,无不和传统模式有着天壤之别。而在其中任何一个环节,都可能出现颠覆性的技术和模式,甚至形成独立的规模化赛道。因此,这一过程中所产生的机会和市场空间将是巨大的,我们甚至已经能够预见到一个百花齐放的新时代。
可以想象,当我们对非结构化数据有了足够的控制力,并能够充分利用的时候,我们得到的将是一个更加完整和富有生命力的世界。这个世界,事实上已经并不遥远。
(信息来源http://www.36dsj.com/archives/95185)
9月6日ofo助推NB-IoT,网络无死角布局
日前,中国电信、华为等单位主办的“物联网新时代智慧新北京”暨中国电信新一代物联网NB-IoT正式商用发布会在北京举行。会上,ofo小黄车与中国电信、华为共同宣布,三家联合研发的NB-IoT(NarrowBand Internet of Things,窄带物联网)“物联网智能锁”全面启动商用。
NB-IoT物联网锁的应用让单车精细化运营迈向新高度。ofo将华为NB-IoT模块集成到智能锁中,通过电信的NB-IoT网络实现信号覆盖广、穿墙性强、功耗更低、开关锁更快等特点,同时将华为IoT设备管理云与自身大数据平台结合,实现设备和数据的智能化管理。
共享单车企业的内部运营主要是自行车的调度,城市中的共享单车流向主要有两种:一种是单向流动;另一种是双向流动。对于单向流动,ofo小黄车可以指挥运营人员将车辆运回。对于双向流动,可以依靠用户骑行完成车辆调度,基本不需人工干预。在这两个环节中,ofo小黄车通过NB-IoT智能锁对单车进行定位、轨迹追踪,并对骑行数据进行深入分析,用于单车的精准投放,并匹配出最优的回流路线进行实时调度。
此外,配备NB-IoT智能锁不仅有助于ofo小黄车智能运营水平的大幅升级,作为“物联网应用场景落地”的最佳试验田,共享单车的超大规模和刚需应用特性也有助于NB-IoT技术的检验和调试的空间。
随着NB-IoT技术在小黄车上大规模商用,为NB-IoT芯片规模量产和技术调试提供了空间,芯片、模组、运营商通过ofo大数据平台的反馈,改进芯片集成及后端通讯技术。另一方面,共享单车的流动性,也为NB-IoT网络覆盖提出了借鉴意义,推进NB-IoT网络无死角的布局。