理解国家大数据发展纲要,读这几篇就够啦!

中关村大数据产业联盟自12年成立以来,积极呼吁、推动、参与国家大数据发展战略,着眼行业,普及、落地大数据应用。借此国家战略发布之日,传播联盟理念、宗旨。
  1. 考察贵阳大数据,习大大懂的,你懂了吗?
  2. 大数据思维的三板斧
  3. 纲举目张:大数据时代的三大发展趋势和投资方向

第一篇:考察贵阳大数据,习大大懂的,你懂了吗?

文/赵国栋 中关村大数据产业联盟秘书长 (2015.06.18)

提要:

习总书记造访贵阳,无疑是大数据发展过程的助推器。但时至今日,依然有人不明所以,或不以为然。中关村大数据产业联盟秘书长特撰文,指出大数据定位,以及大数据驱动地方经济发展的要义。本文部分内容被收录到《中国大数据产业白皮书》,部分是即将出版的《产业互联网》一书的内容。

从大历史观来看,“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念,它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明,大范围的消除信息不对称的现象,释放巨大的生产力,深刻改变社会的面貌,提升国家治理,革新科学研究的思想,促进产业间的跨界、融合和颠覆,并将极大的促进文明的传播、凝聚和升华。

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数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介,现在都已经退出了舞台;留声机、磁带机也曾经风靡一时,也已难觅踪影;现在当红的信息技术,像个人电脑、智能手机、Ipad在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有数据,虽然不断的变换表现形态,但终将一直伴随人类走向未来。

物联网本质上是器物层面的技术,从大数据的视角而言,是采集数据的终端。云计算本质上是IT服务交付手段的变革,并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸,依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后,引发的质变。大数据超越信息技术,使人们重新界定国家竞争的主战场,重新审视政府治理水平,重新认识科学研究的新范式,重新审视产业变迁的驱动因素,重新理解投资的决策依据,重新思考公司的战略和组织。

一言以蔽之,大数据是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题!

一,国家——意志与主权

12年3月份,奥巴马发布美国版的《大数据发展计划》时,我曾经写过一段点评:“国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后,另一个大国博弈的空间。” 在这篇点评中,明确提出数字主权的概念,坦言大数据必须上升为国家意志,落实为国家战略。去年欧盟、日本、新加坡等国家纷纷行动,遗憾的是,我国正逢换届年,大数据没有提上议事议程。

13年,美国小伙子斯诺登给世人揭开了“数据战争”的冰山一角,美国的“棱镜计划”事实上把所有国家、个人都可以玩弄于股掌之上。连其多年的盟友,德国总理默克尔的手机,都在NSA(美国国家安全局)的监控之下。面对默克尔的愤怒的质问,奥巴马只能言辞闪烁的声称“现在没有监控,未来也保证不会监控您的手机!”

人们把战略核潜艇称为“国之重器”。的确,神出鬼没的毁灭力量令人望之生畏。但是,如果导弹赖以导航的坐标数据被人修改或者提前探知了呢?如果不具备保护这些核心数据的能力,恐怕就会应了那句老话,搬起石头砸自己的脚。

参与棱镜计划的公司包括谷歌、雅虎、Facebook、微软、苹果、思科、Oracle、IBM等科技巨头。可以看到,大数据时代,IT产业强大与否已经直接决定一个大国,是否成为强国的最为关键的因素。没有数据安全,就不会有国家安全,没有强大的IT产业,就不会成为一流国家,也就谈不上中国梦!

保护国家层面的数据安全,恰恰是以数据开放为基础的。开放是一种态度,更是一项能力。一些重大基础数据开放,可以构成社会的数据基础,按照大数据定律之一“数据之和的价值远远大于数据价值的和”来推断,来自不同领域的数据聚合在一起,开放给社会,将会产生类似核聚变一样的价值发现效应。

现在,电子商务、社交网络、基础通信、国家各部委的数据,具备聚合的效应和产生核聚变价值的基础。前几天看到新闻,国家统计局联合百度、阿里巴巴,做一些探索性的尝试,这是非常好的开端。与此同时,“数据割据”现象普遍存在。许多部门拥“数”自重,把这个看成谋取部门私利的资产,本来应该开放,但是人为设置重重障碍。譬如气象观测数据,这类数据对于研究大气变化、气候演变具备非常重要的科学意义。也许顶着“国家机密”的大帽子,宁愿放在气象局睡大觉。按照规定气象所之类的研究机构是可以获得这些数据,但是繁琐的审批流程走完,有些和实效性相关的数据,也就作废了。

再如住建部的购房数据,这类数据对于防止腐败、研究经济走势、人口迁移,甚至制定国家决策都具有至关重要的数据。这类数据如果开放给社会各界,一定会繁荣多学科、跨领域交叉研究,从而推动中国在各个方面的进步。如果垄断在某个组织手中,就又成了“部门禁脔”,衍生出各类地下黑色产业链。

开放的数据是基础,促使信息产业繁荣,才能诞生真正的数据驱动的企业,这些企业反过来在数据领域的技术进步,才是确保国家数据安全的长治久安之策。很难想象,如果没有谷歌、微软、facebook这样的公司,单凭美国政府一己之力,难以实施如此庞大的“棱镜”计划。所以制定国家大数据战略,需要重新思考传统的所谓的“国家机密”和国家安全的关系。应当把消除部门数据割据,建立公开、透明、共享的数据公共平台作为长期的战略目标。

多年以后,当我们回顾中国这段历史,也许今天的一些举措,将会是社会“数字文明”的起点。

二,政府治理——越来越透明决策的政府

大数据为政府治理能力的提升带来了发展机遇。首先是为推动政府治理理念和模式的变化带来机遇。在政府治理领域,通过让海量、动态、多样的数据有效集成为有价值的信息资源,推动政府转变管理理念和治理模式,进而加快治理体系和治理能力现代化。其次是为推动政府治理决策精细化和科学化带来机遇。在大数据时代,互联网数据的价值随着海量积累而产生质变,能够对经济社会运行规律进行直观呈现,从而降低政府治理偏差概率,提高政府治理的精细化和科学化。再次是为推动政府治理提高效率和节约成本带来机遇。利用大数据,可以使政府治理所依据的数据资料更加全面,不同部门和机构之间的协调更加顺畅,进而有效提高工作效率,节约治理成本。

大数据对提升政府治理能力的重要性不言而喻,但在实际工作中具体运用大数据却任重而道远。现阶段,大数据在政府治理领域还未得到足够重视。我国政府部门目前几乎没有使用大数据技术,很多政府部门并未对大数据提升业务能力予以足够重视,大数据资源管理的思维尚未建立。大数据在政府治理中的技术运用尚在探索。随着我国信息化技术应用不断扩展,国家及企业层面产生了巨量大数据,但总体集成、掌握、整合、分析这些数据需要成熟的技术投入,目前如何利用大数据进行精细分析仍处于摸索阶段。大数据本身的管理还需要综合完善。如何管理大数据,我国各部门还缺乏统一标准,各部门的数据来源、数据架构、数据体系各自为政,不能有效整合,大大降低了数据的使用效率。

三,数据科学——科学的研究数据,用数据来研究科学

学术界在大数据时代有了广阔的舞台。某种程度上说,近几年计算机领域的发展是谷歌、亚马逊等一线的互联网公司推动的。虽然学术界在算法方面具备无可替代的优势,但是在算法工程应用领域,由于缺乏实践场景而裹足不前。鄂维南院士呼吁学术界像谷歌公司学习,正是看到了学术界不能再走一条从文献到文献的封闭路子。

在大数据时代,许多学科表面上看来研究的方向大不相同,但是从数据的视角来看,其实是相通的。比方说自然语言处理和生物大分子模型里都用到隐式马氏过程和动态规划方法。其最根本的原因是它们处理的都是一维的随机信号。再如用于图像处理的算法和用于压缩感知的算法有着许多共同之处。

吴军博士在《数学之美》书中,讲了许多这方面的故事。以自然语言的机器翻译研究为例。最初科学家们都是试图为计算机建立一系列的语法规则,按照语法、词义,来翻译成另外一门语言。这个思路非常直观,因为人们就是如此理解学习的语言的。但是在实践困难重重,基于语法规则的翻译器,几乎就没有商用过。而当科学家们改弦易张,计算每一个词,每一句话的“合理概率”时,复杂的机器翻译就简化成了文字的概率计算。通俗的说就是:“如果大多数人都这么说,就认为是对的!”

这种思想在越来越多的领域得到应用,宏观尺度研究的天体信息学、社会行为学、微观尺度上分析人类的基因组,追踪物理学家们梦寐以求的“上帝粒子”。

随着社会的数字化程度逐步加深,越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。而这恰恰是数学家的特长。因此数据科学在数学和实际应用之间建立起了一个直接的桥梁。而这些实际应用正是来自于像信息服务等现代产业中最为活跃的一部分。这对数学来说,实在是一个千载难逢的机会。

中关村大数据产业联盟计划和高等学府联合建立大数据实验室,搭好产业界和学术界的桥梁。为学术界优秀的算法提供演练的舞台,为产业界困扰的难题提供破解的机会。间接推动数据科学领域学科建设与人才培养的工作。

如此,学术幸甚,产业幸甚!

四,产业——“大数据 + ”

21日晚和大数据产业联盟几位专家、总裁一起讨论,大家七嘴八舌提出“大数据+”的概念。希望在联盟中发展各个专家组,把大数据思维嫁接到不同的产业,推动大数据在各行各业落地。

的确,大数据不仅仅是IT业的事情。许多行业龙头公司,都意识到大数据新思维的巨大冲击。农业领域的大北农,教育行业的新东方,玩具领域的奥飞动漫……,这个名单可以继续罗列下去。

给这些企业家们带来的冲击的不是大数据本身,而是一些新兴公司的不可思议的跨界能力。就像我们在书中指出的那样,行业之间的界限变得越来越模糊,这些新兴的野蛮人采用新的技术、新的模式,大规模采集数据,迅速形成预判,然后就是在看似野蛮的扩张到企业行业。譬如乐视网,去卖电视,拍电影。小米做手机,也开始卖电视。百度、360等都开始做各种硬件。

拿现在如日中天的互联网金融来看,就是一帮“不懂”金融的互联网公司,彷佛一夜之间就成了金融业的公敌,余额宝利用5个多月时间规模超过1000亿元,东方财富网今年第三季度的基金销售规模也达到了130亿元。事实上,目前互联网金融还是在发展的初级阶段,他们仅仅把线上渠道对接了线下金融资源,就引发了行业性的地震。下一步将是线上渠道向智慧方向演进,这个阶段大数据才派上用场。正是:“互联网颠覆金融,大数据重构信用”!想一想阿里集团的战略排序是:平台、金融、数据。数据是在金融之后的第三个发力点,现在还没有到。

这样的故事将在各行业轮番上演。如果硬要分个先后次序的话,信息化程度越高的行业,受大数据冲击的可能性越高,被颠覆的可能性越大。

所以,从大数据的视角来看,所谓产业,由你随便划,只要你有数据资产的话!

和君咨询集团董事长王明夫先生在《大数据时代的历史机遇》序言中说:“最大的感触是,传统产业、各行各业,都面临在大数据和移动互联网时代如何彻底转型和再造问题。我喊了十几年的产业整合,也在大数据时代出现了全新的整合逻辑和实现契机。……我仿佛看到了一个未来景象:传统产业、各行各业,都可能在大数据和移动互联时代,重现生机、焕发青春。当然,与此对应的是,凡是不能跟上这个时代步伐的企业和行业,命运就是永久地走进过去,退出未来的舞台。”

诚如斯言!

五,公司——碎片化生存?

碎片还是平台?这是一个问题!

上次在新东方演讲,我说像小米公司和乐视网之间的竞争,才是奠定产业格局的竞争,其他公司要么沦为炮灰,要么成为人家平台上的碎片化应用。至于这两家公司是否可以最终胜出,尚难下定论。但是这两家公司代表的商业模式,一定可以造就伟大的企业。(我把他们代表的商业模式称为泛互联范式,大家有兴趣可以参考《大数据时代的历史机遇》第七章,这里不再详述)。

新东方总裁听完后,应该是吓一跳,在总结发言中把“碎片”挂在嘴边。搞了二十年,不小心成了别人的碎片,的确让人难以接受。但这就是大势。

未来,我们认为,各行业只有两类公司生存,一类是平台,一类就是有特色的应用。我把称为“星空格局”,呈现众星拱月的景象。平台的竞争可能更加残酷,一个行业甚至只可能存在一个压倒性的平台;应用的竞争同样残酷,产业成熟周期缩短到1年,决胜期短到2个月。

在星空格局之下,公司的竞争力更多的体现在“平台+特种部队”模式。就像美军前线的一个小分队,甚至单兵,可以直接指挥后方的导弹、飞机一样。以星空格局作为产业演化的最终形态,以特种部队作为业务竞争的基本单元,整个公司的战略、组织、文化等等方面需要彻底的重组。

在小米公司,组织层级被高度压缩为两级,员工、合伙人。每个合伙人管理一方面的事务,譬如营销、采购、制造等等。但是合伙人直接管理许多员工(团队),完全颠覆了一般管理学上定义的,管理跨度不要超过7人的界限。再如奇虎360,据说直接向老周汇报的团队有40个。在组织高度扁平化的公司里,企业文化必然有其独到的地方。像雷军倡导七字诀:“专注、极致、口碑、快”,老周则在各个场合大谈用户体验。

传统公司的确需要重新审视自己的战略,重构组织,再育文化。否则,胜利的天平总是向这些类似泛互联网范式的公司倾斜。

这也是我为什么更强调大数据思维的原因。

六、区域经济——驱动经济增长的新引擎

“借助大数据,对接产业生态和生产性服务业,是区域经济转型升级的灵魂!”

发掘区域经济提到三个关键词,第一是产业生态,第二是大数据,第三是生产性服务业。

产业生态的概念不同于产业集群或者产业链,而是以核心企业为中心,以数据耦合为纽带,形成的跨越物理疆界的虚拟经济组织。其组织形态超越了传统的管理概念,我将在《中间市场》一书中详细阐述其组织形式运行机制。产业生态是政府制定政策的根本依据,也是企业制定战略的根本出发点。而生产性服务业则是未来的产业升级的主要方向。这些说起来都比较抽象,还是看一个例子。

以过去的苏宁和未来的京东为例进行讨论。(特意申明是过去的苏宁,因为苏宁一直在求新求变;未来的京东,是理想化的电商。真实的商业环境中,京东未必如此。仅为行文方便,而用苏宁、京东代指)

核心企业有哪些特征?主要包括三点:第一,辅助带动产业生态,而非制造博弈 ;第二,掌控数据流 ;第三,发力生产性服务业。

苏宁和京东分属两个时代的零售巨头。董事长都是白手起家, 最后成为一方霸主。只是限于时代,他们走上不同的产业生态之 路。苏宁与供应商合作走过三个阶段——蜜月期、剑拔弩张期、均衡期。苏宁发展之初的逻辑是开新店、吸引更多客流、增大销售额、扩大采购规模。蜜月期里, 苏宁的采购规模越大,供应商越开心,双方皆大欢喜。但随着采购规模进一步增大,苏宁对厂商的博弈能力不断增强,开始压低采购价格,设置各类隐形的费用 等等,造成供应商的反弹。虽然二者处于剑拔弩张的状态,但是谁也离不开谁,在吵吵闹闹中度过了一年又一年。等到苏宁店面扩张稳定,最终与供应商的博弈达到均衡点。

苏宁与供应商如此激烈的博弈,根本原因在于他们需要分食家电厂商的利润。苏宁拿多了, 厂商就拿少了。以苏宁等为核心的产业生态是处在紧绷的状态中,成员关系脆弱。于是,大家骑驴找马,寻找更好的出路。例如,格力自建渠道,搞专卖店。

京东则是另一种局面。京东善用数据,预测消费者动向。它可以提前把消费者可能想买的货,送到离消费者最近的仓库去。 一旦下单,就可以以最快速度送达。依托大数据发育的预测能力,

使京东在产业生态中获得“神” 一般的能力。因为有了预测,它就可以对上游厂商发出指令,协调上游的设计和生产。京东的这种能力首先是从对数据流的掌控开始的,之后逐渐打通物流,现在发力资金流。

金融服务的“白条”是针对 消费者的,用于促进消费。京宝贝金融服务针对供应链,用于促进生产。金融服务的利润一定会超过商品销售的利润。所以对京东而言,为什么要压榨供应商呢?

按照辅助产业生态的思维, 京东明智的做法是帮助供应商们更好地改进设计,更高效地组织生产,积极地扩大商品的销售, 不断做大产业生态规模。京东只提供阳光、空气、水一样的服务, 即生产性服务业——金融、 物流、通讯等等服务。京东要让供应商们赚到卖商品的钱。所以,京东的做法是不与供应商争利,而是转型从事生产性 金融服务。刘强东也为此放出豪言 :未来十年 70% 的利润来自金融服务。

通过对比可以看出,过去的苏宁和现在的京东有着本质差别。京东是以数据资产为核心, 产业生态的扩张不受物理空间的限制 ;京东不和产业生态中的伙伴争利,而是提供生态的必需品 “空气、阳光、水”。

通过上面案例对比,清晰的展现出产业生态,大数据、生产性服务业融合魅力。从宏观尺度看,利用大数据促进二者的融合,提升了经济系统,整体的运营效率,而且同时降低了交易成本。

经济学家们用“三大发动机” 取代了之前的“三驾马车”说法, 即制度变革、产业优化、要素升级取代了出口、投资、消费, 成为经济发展的主要动力。

从产业的演进和产业生态结 构发生深刻变化的角度看,可进一步对“三大发动机”具象化。 制度变革,是指在产业融合形成生态的大背景下,破除“条条框框”的限 制,即分业监管是不适应产业生态发展的内在需求的。同理,产业优化首先需要优选产业,其次是产业协同与效率提升。要素升级更为根本。在我看来,必须把 土地这一要素升级到数据资产要素。数据资产取代土地上升为 主要的生产要素,才会带来真正的产业优化升级。

再强调一遍,“以大数据为依托,把生 产性服务业注入到产业生态中,是区域经济转型升级的灵魂。”

综上所述,不能狭隘的看待大数据,不能把他当做数据挖掘的工具,不能唯技术论,更不能一概斥之为炒作。从大历史观来看,“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念,它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明,在世界尺度上大范围的消除信息不对称的现象,释放巨大的生产力,深刻改变社会的面貌,革新科学研究的思想,促进产业间的跨界、融合和颠覆,并将极大的促进文明的传播、凝聚、和升华。

第二篇:大数据思维的三板斧

文/赵国栋 中关村大数据产业联盟秘书长(2014.01.10)

在和一些企业家交流时,有几个问题会被常常问到,"没有多少数据怎么办?","大数据都是大公司的事情,我们小公司怎么办?""能不能告诉我,哪些软件或者工具可以解决大数据的问题?"一般情况下,我都会说,首先要有大数据思维!大家纷纷点头称是,这词儿听起来非常高大上,甚至给人一种不明觉厉的赶脚!但啥是大数据思维,我一直没有空来整理提炼。

前阵子一个内部的论坛,要求大家必须讲干货,趁此机会,系统的梳理一遍,概括起来,也就三条:第一认识大数据飞轮,第二理解数据资产评估,第三运用泛互联范式。

图1:大数据思维

干货肯定是经过浓缩的,甚至把案例都作为水分挤掉了,所以这篇文章读起来不是那么有趣。但我可以保证,掌握这三条给上市公司做大数据战略咨询肯定没有问题。因为我已经靠这三板斧,搞定了十几家上市公司。连国内最大咨询公司的董事长都认为有料,要走了PPT。

每条都用一幅图来表达,每个图中的圆圈都有许多案例来佐证。大家如果对案例更感兴趣,读拙作《大数据时代的历史机遇》好了。其实图1就涵盖了大数据思维的全部思想。这幅图里外三层、上下结构,看起来比较复杂,所以后面拆成三幅图来讲。思维的过程是自上而下、自外而里的。图的上半部分讲得是大数据的商业功用,就是说有了大数据我们能干什么?怎么赚钱?有哪些好玩的商业模式?以前常说"羊毛出在羊身上",搞懂这些模式你会发现原来可以"羊毛出在狗身上"。书里详细写了六种,图上只画出五种。

补充:六种商业模式简述

围绕数据资产,笔者曾考察不同行业的盈利方式和经营策略,归纳总结了六种商业模式(详见《大数据时代的历史机遇》一书)。

  • 租售数据模式:简单来说,就是售卖或者出租广泛收集、精心过滤、时效性强的数据。这也是数据就是资产的最经典的诠释。按照销售对象的不同,又分为两种类型。第一是作为客户增值服务。譬如销售导航仪的公司,同时为客户提供即时交通信息服务。广联达公司为他的客户提供包年的建筑材料价格数据。仅此一项业务,年收入超过1亿元人民币。第二是把客户数据,有偿提供给第三方。典型的如证券交易所,把股票交易行情数据授权给一些做行情软件的公司。
  • 租售信息模式:一般聚焦某个行业,广泛收集相关数据、深度整合萃取信息,以庞大的数据中心加上专用传播渠道,也可成一方霸主。信息指的是经过加工处理,承载一定行业特征数据集合。
  • 数字媒体模式:这个模式最性感,因为全球广告市场空间是5000亿美元。具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。这类公司的核心资源是获得实时、海量、有效的数据,立身之本是大数据分析技术,盈利来源多是精准营销和信息聚合服务。
  • 数据使能模式:这类业务令人着迷之处在于,如果没有大量的数据,缺乏有效的数据分析技术,这些公司的业务其实难以开展。譬如阿里金融为代表的小额信贷公司。通过在线分析小微企业的交易数据、财务数据,甚至可以计算出应提供多少贷款,多长时间可以收回等关键问题。把坏账风险降到最低。
  • 数据空间运营模式:从历史上,传统的IDC就是这种模式,互联网巨头都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲,从大数据角度来看,各家纷纷嗅到大数据商机,开始抢占个人、企业的数据资源。海外的Dropbox,国内微盘都是此类公司的代表。这类公司的发展空间在于可以成长为数据聚合平台,盈利模式将趋于多元化。
  • 大数据技术提供商:从数据量上来看,非结构化数据是结构化数据的5倍以上,任何一个种类的非结构化数据处理,都可以重现现有结构化数据的辉煌。语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可能出现大型的、高速成长的公司。

明白大数据的功用后,大家自然而然地关心,数据这么值钱,理所当然应构成新型的资产。图1的中间部分描述了这块内容。"数据成为资产"这一原创论断成为大数据思维的中心理论。图2数据资产评估模型给出一个完整的思维框架来描述数据资产的价值(完整描述评估模型,非本文主旨。读者若有兴趣,移步阅读拙著吧)。但是这方面的工作远远不够,无法定量的给出评估。在“诺奖级别的学术难题”一文(回复b10获取该文)中,我曾经说,学术界如果在数据资产的定量评估上取得进展,是可以获得诺贝尔奖的。因为这和公司的估值紧密相关。产业界在信用定量计算方面己经走在前列,并付诸商用,但是离一般意义上的数据资产估值还相去甚远。

图2:数据资产评估模型

既然数据成为资产,资产间的交易也会提上日程。联盟特别任命两位副秘书长推进这个事情,从而传播开放、共享的理念。借此呼吁所有愿意开放数据资源的企业,却可以借助联盟的力量,来共同推进。

数据成为资产是在了解大数据功用基础上的抽象认知。接下来看图1的下半部分,泛互联范式。这个范式给出了不断的采集数据并且发挥数据价值的行动指南。许多公司的转型,都要从这幅图开始。见图3。终端+平台+应用+大数据四位一体,构成大数据思维的行动指南。最近和一些公司聊,他们己经了解了数据的重要性,开始想些损招去“劫掠”客户的数据。这不免误入歧图。还是认真研究一下这个范式,从应用、终端上动动脑筋,真正的为用户提供靠谱的服务,才是上策。

图3:泛互联范式

回顾图1,我们在讲大数据思维时,利用自上而下的次序,从大数据的功用入手,深入到理论内核,再到可供操作的范式。但真正上手实践,需要脚踏实地,自下而上的行动。回到德鲁克的经典问题上来,你的客户是谁?

大数据产业联盟愿意为所有有志于从事大数据战略咨询的顾问们服务,掌握这套方法论并切实帮到企业的顾问,联盟会在官方网站上列出您的大名,并向成员企业推荐。

所以, 这次,我们来点儿作业吧:大家可以用上面的大数据思维分析框架来分析一下自己所在的公司\自己感兴趣的公司,看看大数据于公司有什么功效, 公司可操作的泛互联范式是什么。

在此,也先抛几个小例子:

1)乐视网的野心

2)雅昌:完成夕阳产业的时尚逆袭

第三篇:纲举目张:大数据时代的三大发展趋势和投资方向

文/赵国栋 中关村大数据产业联盟秘书长 (2012.03.25)

近期碰到一些朋友,表示自己曾经看到一篇文章,将大数据的发展趋势讲的比较透彻明白。细问之下, 就是本文。这篇文章写作早于书稿,是应国内最大的一家咨询公司的要求,发表其内刊上,后来被多家媒体转载。现在读来亦不过时,而且可以给大家还原大数据的全貌,有助于朋友们阅读后续的内容,特刊在栋察首篇,算是重温经典吧!

1993年《纽约客》刊登了一副漫画:标题是:“互联网上,没有人知道你是一条狗”。据说作者彼得·施泰纳因为此漫画的重印而赚取了超过5万美元。彼时关注互联网社会学的一些专家,甚至担忧“计算机异性扮装”而引发的社会问题。譬如同性恋和恋童癖,可能会借助互联网而大行其道。

20年后互联网发生的巨大的变化,移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时,也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗,还知道这只狗喜欢什么食物、几点出去遛弯,几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实,每个人在互联网进入到大数据时代,都将是透明性存在。在物理世界中,许多行为是“人似秋鸿有来信,事如春梦了无痕”。但在互联网上却是“处处行迹处处痕”。任何行为,皆有前兆。要买商品,必先浏览,对比,询价;要搞活动,必先征集、讨论、策划;互联网上恰恰保留了大量的前兆性的数据,通过对这些数据的收集和分析,互联网企业具备了预判物理世界中,人类未来行为的能力。收集分析海量的各种类型的数据,并快速获取影响未来的信息的能力,这就是大数据技术的魅力。事实上大数据的来源非常广泛,天上的卫星、地上汽车、埋在土壤里面的各类传感器,无时无刻不在生成大量的数据。这些数据如果综合利用,产生的社会价值和经济价值将是难以估量的。

第一篇报告——《大数据时代即将到来》,之所以用时代这个词作为标题,是因为大数据是历史上首个可以预测人类短期行为的技术。未来的不确定性,是人类产生恐惧的根源之一,也是各类组织最为头痛的问题。大数据技术让我们看到解决未来预测问题的一丝曙光。

“08年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑,欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。”通常而言,买家在采购商品前,会比较多家供应商的产品,反映到阿里巴巴网站统计数据中,就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值。统计历史上所有买家、卖家的询价和成交的数据,可以形成询盘指数和成交指数。这两个指数是强相关的。询盘指数是前兆性的,前期询盘指数活跃,就会保证后期一定的成交量。所以当马云观察到询盘指数异乎寻常的下降,自然就可以推测未来成交量的萎缩。这种统计和分析,如果缺少大数据技术的支持,是难以完成的。这次事件,马云提前呼吁、帮助成千上万的中小制造商准备过冬粮,从而赢得了崇高的声誉。

推动大数据技术在各行业普及的原动力,来自于企业改善自身经营水平、提升经营效率的需要。长期以来,困扰企业最大的难题就是“如何更加了解他的客户”。索尼公司的创始人出井伸之解释索尼衰落的根本原因时,说了一段发人深省的话:“新一代基于互联网DNA企业的核心能力在于利用新模式和新技术更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并做出预判,所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的。互联网的魅力就是‘the power of low end’”。

这句话有两层含义。第一,传统企业衰落的根本原因在于难以贴近消费者,难以了解消费者的真正的需求。第二,互联网公司强项恰恰是天然的贴近消费者,了解消费者。传统企业必然嫁接互联网企业的DNA,否则必将沦为互联网企业的附庸。

这一轮的变革,事关绝大多数企业的命运。可以看到,用大数据这个视角,可以察企业的兴衰。第一,对大数据不关心,不了解。必步索尼的后尘;第二,拥有大量的数据,并善加运用的公司,必将赢得未来。时代变了,判断企业价值的标准、判断软件价值的标准也变了。

我们判断软件价值的标准是它所协助管理的数据的规模和活性。

我们判断公司价值的标准是其拥有数据的规模、活性,以及收集、运用数据的能力。

围绕数据和最终用户,我们观察到计算机行业的发展有三大趋势:第一应用软件一定会泛互联网化。第二,行业会垂直整合。越靠近终端用户的公司,在产业链上将拥有更大的发言权。第三,数据将成为资产。泛互联网化是收集数据的重要渠道,没有泛互联网化的应用软件,公司就难以获得用户的行为数据;行业垂直整合趋势在数据运用层面,通过搜集大量的用户数据,更贴近用户,更理解用户,为其提供更适当的服务;数据成为资产更强调数据的战略意义。三大趋势的提出,拓展大数据主题的研究范围,开辟了新的视角和逻辑来观察软件公司成长路径和投资价值。成为我们分析研究TMT公司的顶层逻辑的要素之一。

在详细说明三大发展趋势之前,我先强调一下,大数据对传统企业影响。第一,文化的颠覆和组织的重构。传统的金字塔式的组织结构一定是过时的,必须全面转向以客户和消费者为中心,重新梳理公司的战略、文化、组织。期间有大量的咨询业务机会。第二,对信息系统的冲击。传统架构的信息系统无法应对海量数据,首先存不了,其次也无法在多种数据间建立联系,也就无从分析,更谈不上快速有效。我原来给运营商做商业智能的项目,运行一天出结果,就不错了。但大数据要求是1秒有答案。这种差别是巨大的。所以信息系统面临升级换代的要求。第三,企业管理经营必须和信息系统完美对接。管理要标准化、标准要流程化、流程要信息化、信息要智能化。而且我们还观察到一些咨询公司收购软件企业,为客户提供包括战略咨询到信息化建设的完整服务。

首先来看看第一大趋势,应用软件泛互联网化。所谓泛互联网化,就是指应用软件都会和互联网联通,成为用户接入互联网,享用网络服务的媒介。一般而言,大家用浏览器上网。现在几乎所有的应用软件都具备联网的功能。比如我现在打字用的输入法,它不断的把我的常用词传到到网上;再如360安全卫士,不断的会收集电脑上的一些隐患,也会传到网上。泛互联网化解决两大难题,第一,猖獗的盗版。盗版软件接入网络无异于自投罗网;第二,促使盈利模式从卖软件拷贝,走向多元化。可以卖服务、可以卖流量、可以卖广告。多元化了。

泛互联网化有三个显著的特征。第一,跨平台,不管是PC、平板还是手机,给客户的体验应是相近和相互关联的;第二,门户化,用户无需启用其他软件即可完成绝大多数的工作和沟通需求。对于个性化的用户需求,可以直接调用第三方应用或者插件完成;譬如从新浪微博的发展轨迹从,可以清晰的观察到,门户的特点。某个软件一旦具备了门户的特征,那他就基本走在赢者通吃的路上,甚至给第二名都留不下多少机会。第三,碎片化。把原来大型臃肿的软件,拆分成多个独立的功能组件,用户可以按需下载使用。最典型的例子就是苹果的APP store。每个“碎片”完成一个小功能,聚合起来,就可以满足人们方方面面的需要。到今年3月份,苹果应用商店的下载量已经超过250亿次。碎片化衍生出微支付,用户可以花几元钱买到很好玩的东西。如果一些大型应用软件,通过碎片化方式提供,还可以显著降低用户的总体拥有成本。这个话题还有很多方面可以讲,限于篇幅,就此打住。

一旦我发现在企业市场运用泛互联网化思想的软件,我就非常兴奋,意味着这家公司的具备爆发式增长的基本条件。用友的几款软件就是这样。不过他们的步子需要再加快一点。慢慢腾腾的可不行。我看到有些给企业服务在线小应用,如人力资源测评等,完全可以再延伸一步,采取泛互联网化的模式。

第二大趋势是行业应用的垂直整合。了解这个趋势,可以解释非常多的公司成长逻辑。真真是三十年河东,三十年河西。在这个趋势下,越靠近终端用户公司,在产业链中拥有越大的发言权。微软的股价十年横盘,IBM却受到巴菲特的青睐,两大巨头之间的恩恩怨怨、此起彼伏是这个趋势最好的注脚。

过去大家买电脑,关注的是CPU主频、内存、操作系统等,现在入手IPAD,直观感受是酷不酷。没有人问IPAD的CPU是几核的。这标志消费者的关注重点已经迁移到电脑能否满足我的个性化需求。在企业级市场也一样有相同的趋势,客户更多会问,你们能不能满足我业务的需要?不要讲你的数据库、主机又出了什么新功能。这个趋势的出现有两大原因,第一,通用的平台型软件逐渐同质化;第二,用户对自身业务关注,超过对计算能力的追求。

软件同质化其实很多人都没有意识到,前两天有人在微博上大肆贬低用友、金蝶等软件公司的商业模式和功能。其实,在大多数客户眼里,这些软件没有本质的区别。另外,我们观察到,几乎每个大型的商业软件,都有对应的开源软件,而且这些开源软件的功能和性能,也已经可以满足大量客户的需求。在我们正式的报告中列了一张开源软件和商用软件的对比表,和开源软件的统计数据。这里就不说了。需要提醒的是,Goolge、Facebook这种世界级的平台,其核心技术架构都是开源软件唱主角。开源软件的兴起和繁荣客观上也加剧了软件的同质化。在这个趋势下,拥有大量的客户,了解客户业务需求的公司,将会迎来一波大的发展机遇。

第三大趋势是数据将成为资产。最近神州数码的董事长郭为在政协提案,呼吁立法保护个人信息,部分原因就在于此。未来企业的竞争,将是拥有数据规模和活性的竞争,将是对数据解释和运用的竞争。在这个领域,将产生下一个千亿级别的大公司,幸运的是,我们发现了两个千亿级公司的胚子。围绕数据,可以演绎出六种新的商业模式。租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式、大数据技术提供商。最后一类是提供大数据的处理技术。对这些模式的详细描述,是第三篇大数据报告的重点内容。这里简单描述每种商业模式要点,略去上市公司的名称。

租售数据模式:简单来说,就是卖广泛收集、精心过滤、时效性强的数据。这也是数据就是资产的最经典的诠释。

租售信息模式: 一般聚焦某个行业,广泛收集相关数据、深度整合萃取信息,以庞大的数据中心加上专用传播渠道,也可成一方霸主。顺便说一下,数字、数据、信息这三个词在本文中,未加区分,为了行文方便而交叉使用。但在这里,信息指的是经过加工处理,承载一定行业特征数据集合。

数字媒体模式:这个模式最性感,因为全球广告市场空间是5000亿美元。具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。这类公司的核心资源是获得实时、海量、有效的数据,立身之本是大数据分析技术,盈利来源是精准营销。

数据使能模式:这类业务令人着迷之处在于,如果没有大量的数据,缺乏有效的数据分析技术,这些公司的业务其实难以开展。譬如阿里金融为代表的小额信贷公司。通过在线分析小微企业的交易数据、财务数据,甚至可以计算出应提供多少贷款,多长时间可以收回等关键问题。把坏账风险降到最低。

数据空间运营模式:从历史上,传统的IDC就是这种模式,互联网巨头都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲,从大数据角度来看,各家纷纷嗅到大数据商机,开始抢占个人、企业的数据资源。海外的Dropbox,国内微盘都是此类公司的代表。这类公司的想象空间在于可以成长为数据聚合平台,盈利模式将趋于多元化。

大数据技术提供商:从数据量上来看,非结构化数据是结构化数据的5倍以上,任何一个种类的非结构化数据处理,都可以重现现有结构化数据的辉煌。语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可能出现大型的、高速成长的公司。

我们团队对于大数据的跟踪和研究,不仅仅限于推荐股票,而是在试图建立解释IT行业演进的顶层逻辑,用以解释快速发展变化的新技术,洞察信息产业发展规律。发现真正具备长期投资价值的公司。所以研究范围扩展到PE、VC关注的领域,从对这些新兴公司的观察,反过来支持我们对上市公司的判断。我们相信,更宽广的视野、更频繁的交流、更深入的思考,将对投资人更有价值。

——来源:大数据栋察

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原文发表时间:2015-08-24

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