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随着数据探索商业化的开启，就像是“哥伦布的大航海”，“加利福尼亚的淘金热”，如何从数字时代的“新大陆与矿石”中淘到黄金，是开启新时代的关键。在新的数据商业化时代，拥有多少数据固然重要，但是如何应用数据，才是新一轮战略竞争的制高点。 对于“应用数据”，TalkingData副总裁高铎在日前成都举办的大数据峰会上接受记者采访时发表了这样的看法：“我们都说大数据，实际在用的却是小数据”。
话题探讨：数据经济的现状与未来 这个话题比较大。其实数据经济更准确的说法应该是智慧经济，不过本质上我认为是一样的，因为智慧经济和数据经济的核心都是人工智能与数据。我们统一来看，就会发现所谓的数据经济和智慧经济的背后依赖的是三个特征： 第一是中国的经济已经从短缺经济变成供过于求 原来我们买什么东西都是稀缺性的，现在大家发现东西很多，选择很多，我们的购买渠道也很多，这就要求企业方或者生产者必须有很好的营销手段才能够获得消费者。 第二个是技术大背景 我们每个人都有智能手机了，它和PC的区别是什么呢？那就是是它一定程度上能代表着你这个人的一切偏好。在PC时代，一只猫趴在键盘上面，你都不知道是谁跟你在聊天。但是手机代表一个真实的人，你这个人在哪儿手机就出现在哪里，这也是这两年大数据热的原因，智能手机让我们可以具体地分析人群特征。 第三是云服务 也就是基础设施，随着技术飞速发展，带宽、服务器等各方面的成本全面下降，我们的网速大规模提升了。 基于这三个特征，时代造就了这种大环境，我们才能讨论能否基于基础设施和大数据，去帮助供给侧进行革新。从品牌营销来说，就是我们帮助这些品牌主去更精准地找到消费者，提升营销效率，提升产品研发效率。 每个行业都需要基于上面说到的三个特征去解决业务问题，那接下来我们要谈智慧经济，就需要品牌能够了解下面的四个大背景： 背景一，谈到供过于求的经济现状，我们会发现国人的品牌意识还远远不够。 我记得去买一个POLO衫，不同的商标乱七八糟一堆。前两年康师傅康帅傅这种品牌很多，就是大家对品牌的意识不行。这就要求生产者或者品牌主积极抓住这种消费升级点，如果大家还在一个更低的层面去竞争，品质没有升级到品牌上面。现状就是产能过剩被白白浪费。 背景二，在数据层面上，我们发现现有数据基本是三大孤岛 1）不同部门的政府数据难以内部打通，所以出现了“证明你妈是你妈”的情况。这是很难理解的事情，但问题就在于这种数据的隔离很难在短期内进行解决。 2）就是运营商的数据，三大运营商打不通，运营商自己内部也打不通，所以很难综合分析。 3）互联网也一样，互联网企业能同时看到腾讯和阿里的数据吗？不可能。同样的，腾讯内部各个部门能看到微信跟QQ的相关数据吗？其实也难。大企业本身互相之间很难合作，大企业内部也很难打通。所以，数据层面的一个现状就是，我们虽然是在讲“大数据”，但其实都是在用“小数据”。
背景三，在技术层面，想用数据和算法去解决问题的时候，会发现真正有算法实力和技术实力的很少 许多中国人不信这个，习惯了依赖经验拍脑袋做决策，这跟我们的国情有关。如果你成立一个企业想专门研究一种技术，在中国基本上很难存活，为什么？资本没有退出路径。在欧美尤其是美国硅谷的一些公司，三五个人研究一个算法或者模型就可以轻松变现。而在中国，无论是政府资助还是风投，其核心都是追求收入，要快速变现。这就要求中国的创业者和企业家都盯着钱了，而不是去盯着技术，所以在技术追求本身上，国内市场还是有一定欠缺的。 于是，在产出上你就会发现一个新的技术来了，企业产品会非常快速贴标签和跟风。以一个广告公司为例，精准的概念来了，就贴上一个“精准广告平台”的标签，大数据来了，就称自己是大数据广告平台，人工智能的概念来了，一个AI广告平台就此产生。换汤不换药，产品没有任何变化，这就是现状。并不是说他们不靠谱，而是说国内的很多现状决定了他们首先得活着，并没有多少余力和精力去做技术的积累和积淀。这也是技术层面的问题。 背景四，就是关于大数据最经典的“纸尿裤和啤酒”的故事 这表明了像沃尔玛这种美国企业，它能够分析出来每个购物小票里面买了什么，分析出来之后能去做优化决策。但是对于中国的企业来说情况就不一样。比如说有某些知名的男装大品牌，卖了三五年，一年可能有上百亿的收入。但是它拥有的有效数据只有几千上万条，它并没有这种数据建设的意识和能力。我们历来的习惯是拍脑袋决策，而不是量化决策。所以很多的企业就是老板拍完脑袋你就得马上干什么，而不是分析完数据之后说你要这样做，你要那样做。 所以，要真正帮这些企业解决问题的时候就会发现：想帮企业解决问题，要先来帮企业建设数据管理平台。然后又会发现不对，得先帮企业建数据收集平台，先把数据收起来，然后再分析。这个过程之后你会发现现状决定了这一切其实都刚刚起步，只是说这个热潮好像是从国家到全民创业，到大数据再到人工智能。但是从真正的实践来看，一切都刚刚开始。 |
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