如何讓大數(shù)據(jù)從發(fā)現(xiàn)價(jià)值到創(chuàng)造價(jià)值

從發(fā)現(xiàn)價(jià)值到創(chuàng)造價(jià)值， 大數(shù)據(jù)將成為“互聯(lián)網(wǎng)+” 產(chǎn)業(yè)升級(jí)的驅(qū)動(dòng)力。 過(guò)去，數(shù)據(jù)的價(jià)值主要應(yīng)用在決策領(lǐng)域，典型應(yīng)用是商業(yè)智能(BI, Business Intelligence)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理層面的應(yīng)用， 數(shù)據(jù)分析師通過(guò)數(shù)據(jù)收集、管理和分析等方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)， 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值，進(jìn)而提供決策支持。隨著數(shù)據(jù)體量的不斷增加和處理數(shù)據(jù)能力的提升， 大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為一類新的資產(chǎn)， 其數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷擴(kuò)寬，除了決策支持、 提高效率等發(fā)現(xiàn)價(jià)值功能之外，大數(shù)據(jù)分析還能創(chuàng)造價(jià)值的功能： 一方面，大數(shù)據(jù)可以幫助提供傳統(tǒng)模式下所無(wú)法提供的產(chǎn)品， 滿足用戶需求， 例如大數(shù)據(jù)完善個(gè)人征信體系，幫助金融機(jī)構(gòu)提供消費(fèi)金融產(chǎn)品；又如千方旗下的掌城科技通過(guò)浮動(dòng)車模型提供實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)；另一方面，大數(shù)據(jù)還可以創(chuàng)造需求， 例如，大數(shù)據(jù)可以助力實(shí)現(xiàn)人工智能， 這是新技術(shù)創(chuàng)造的新需求。

大數(shù)據(jù)延伸 BI 內(nèi)涵， 提高企業(yè)效率

大數(shù)據(jù)分析結(jié)果為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供支持，幫助企業(yè)提高效率，這實(shí)際上是傳統(tǒng) BI 范疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下， 我國(guó)企業(yè)傳統(tǒng)的粗放型模式受到了 越來(lái)越大的挑戰(zhàn)， 互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合背景下的大數(shù)據(jù)應(yīng)用將有助于提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理效率，助力企業(yè)經(jīng)營(yíng)從粗放型向集約型轉(zhuǎn)型， 實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

大數(shù)據(jù)促進(jìn)商業(yè)智能的加速發(fā)展，這是因?yàn)椋旱谝唬髷?shù)據(jù)的分析過(guò)程和結(jié)果更具有靈活性、可靠性和價(jià)值性；第二，大數(shù)據(jù)的存在提高了企業(yè)的商業(yè)智能意識(shí)， 引導(dǎo)企業(yè)主動(dòng)尋求商業(yè)智能的幫助。 一些大型企業(yè)往往擁有幾十個(gè)甚至數(shù)百個(gè)信息系統(tǒng)，其所包含的大量數(shù)據(jù)反映了企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)情況，若能加以分析和利用，將為企業(yè)創(chuàng)造巨大的價(jià)值。

目前， 大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)戶關(guān)系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量績(jī)效等功能：

客戶關(guān)系管理（CRM）：通過(guò)客戶信息統(tǒng)計(jì)，使企業(yè)有針對(duì)性的根據(jù)客戶需求來(lái)定制產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶忠誠(chéng)度，還可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析偏好挖掘潛在客戶；

贏利能力分析：幫助企業(yè)分析利潤(rùn)來(lái)源、各類產(chǎn)品贏利能力、費(fèi)用支出是否與銷售成正比等；

控制成本：根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息優(yōu)化流程，如降低庫(kù)存、減少損耗等，助于企業(yè)控制成本；

績(jī)效管理： 利于商業(yè)智能確立對(duì)員工的期望，幫助他們跟蹤并管理其績(jī)效。

麥肯錫調(diào)查顯示， 數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)價(jià)值巨大， 大數(shù)據(jù)在美國(guó)醫(yī)療行業(yè)每年能提高 0.7%的生產(chǎn)力，創(chuàng)造約 3000 億美元的價(jià)值；在歐洲公共管理部門 ，每年能提高 0.5%的生產(chǎn)力，創(chuàng)造 2500 億歐元的價(jià)值；在美國(guó)零售業(yè)，每年能提高 0.5%-1.0%的生產(chǎn)力 和 60%的凈利率。

大數(shù)據(jù)滿足需求， 市場(chǎng)空間巨大

大數(shù)據(jù)可以幫助提供過(guò)去所無(wú)法提供的產(chǎn)品， 滿足用戶需求。 這種模式在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中比較常見(jiàn)， 過(guò)去，一些行業(yè)的用戶需求雖然存在， 但是由于缺乏有效的技術(shù)手段，導(dǎo)致市場(chǎng)參與者無(wú)法提供合適的產(chǎn)品迎合市場(chǎng)需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)興起后，數(shù)據(jù)分析師將帶動(dòng)一系列創(chuàng)新產(chǎn)品推出市場(chǎng)， 這在各行各業(yè)都能找到案例，考慮到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的廣度，這將是是一個(gè)正在挖掘的巨大市場(chǎng)。

以交通領(lǐng)域的實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)和車險(xiǎn)定價(jià)為例，這兩個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的需求本來(lái)就存在，但在大數(shù)據(jù)興起之前，傳統(tǒng)模式無(wú)法提供最優(yōu)的產(chǎn)品，而大數(shù)據(jù)技術(shù)下的產(chǎn)品優(yōu)化可以更好的滿足需求，提高用戶體驗(yàn)。

千方科技旗下掌城科技通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)提供實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)。 掌城科技通過(guò)向出租車公司和公交車公司購(gòu)買數(shù)據(jù)、 向政府部門臵換數(shù)據(jù)、利用千方自有數(shù)據(jù)的形式匯集城際交通數(shù)據(jù)， 基于浮動(dòng)車的算法模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次開發(fā)，以建立實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)平臺(tái)。 目前， 掌城科技運(yùn)營(yíng)著北京、上海等全國(guó) 30 余個(gè)大中城市的實(shí)時(shí)路況信息，準(zhǔn)確率極高。 目前，千方已將交通數(shù)據(jù)收集從城際交通擴(kuò)大至整個(gè)陸路交通和航空等領(lǐng)域，目標(biāo)通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)提供更加全面的公眾智慧出行服務(wù)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)將參與車險(xiǎn)定價(jià)，使定價(jià)更加科學(xué)。隨著車聯(lián)網(wǎng)的興起，OBD（On-BoardDiagnostic車載診斷系統(tǒng)）等聯(lián)網(wǎng)的車載設(shè)備，成為車聯(lián)網(wǎng)中的智能節(jié)點(diǎn)，連接運(yùn)動(dòng)中的人、車和道路環(huán)境，讀取行車數(shù)據(jù)，從而分析出車輛能耗、故障等車況信息以及駕駛者的行車習(xí)慣：通過(guò)G-sensor監(jiān)測(cè)車主的諸如急剎車、急加速和急轉(zhuǎn)彎等危險(xiǎn)行為，通過(guò)破解Can-bus協(xié)議監(jiān)測(cè)車主的諸如轉(zhuǎn)彎不打燈、駐車不拉手剎等不良駕駛習(xí)慣，通過(guò)GPS獲取車輛的位臵信息和里程數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將改善車險(xiǎn)定價(jià)技術(shù)與核保政策，提升精準(zhǔn)定價(jià)能力。

大數(shù)據(jù)創(chuàng)造需求，拓寬市場(chǎng)邊界

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品拓寬市場(chǎng)邊界， 供給創(chuàng)造需求。 大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造價(jià)值功能， 除了提供產(chǎn)品滿足市場(chǎng)已經(jīng)存在的需求外， 基于大數(shù)據(jù)的新產(chǎn)品還將創(chuàng)造新供給，帶動(dòng)新需求， 打破原有的市場(chǎng)邊界，想象空間巨大：

一方面大數(shù)據(jù)能夠前所未有的精準(zhǔn)洞悉現(xiàn)在，深入挖掘現(xiàn)有商業(yè)價(jià)值：

例如 Airbnb 擁有海量的獨(dú)有數(shù)據(jù)，包括旅游地、用戶評(píng)論、房源描述、社區(qū)信息等， Airbnb還有一支隊(duì)伍去各地和當(dāng)?shù)厝私涣?，搜集所有的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶在搜尋一個(gè)住宿的地方時(shí)， Airbnb 利用大數(shù)據(jù)分析通過(guò) Airbnb 社區(qū)告訴未來(lái)的客人哪里是更好的住宿地，甚至能夠幫助用戶更深入地了解某個(gè)地點(diǎn)，包括地理信息無(wú)法描述的文化或宗教上的區(qū)分。 Uber 則是利用地理位臵和其用戶的綜合數(shù)據(jù)，大大縮短司機(jī)開著空車去接下一位乘客的時(shí)間和乘客等待的時(shí)間。

另一方面大數(shù)據(jù)能夠空前準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)未來(lái)，從而能獲得前瞻性的商業(yè)價(jià)值：

例如社交數(shù)據(jù)分析公司 Topsy 準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了 iPhone 4S 上市后的市場(chǎng)表現(xiàn)，同時(shí)還成功預(yù)測(cè)美國(guó)大選結(jié)果和奧斯卡頒獎(jiǎng)結(jié)果。它在商業(yè)分析、市場(chǎng)銷售、新聞等領(lǐng)域擁有很高價(jià)值，因而蘋果以 2 億多美元的價(jià)格收購(gòu) Topsy。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈分析

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的主要參與方

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈可以分為四個(gè)部分： 數(shù)據(jù)采集和整合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和運(yùn)算、數(shù)據(jù)分析和挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)和消費(fèi)。數(shù)據(jù)采集和整合是指通過(guò)技術(shù)手段從互聯(lián)網(wǎng)、 移動(dòng)終端、 物聯(lián)網(wǎng)、 應(yīng)用軟件等采集數(shù)據(jù)，然后把數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進(jìn)行存儲(chǔ)和運(yùn)算，再按照需求調(diào)用數(shù)據(jù)并進(jìn)行智能分析和挖掘，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成價(jià)值信息或者產(chǎn)品，為決策支持、提升效率、 創(chuàng)新產(chǎn)品提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)開始成為核心資源

擁有數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的王者。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為核心資源， 2012 年，奧巴馬政府明確提出 將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國(guó)家意志，并將數(shù)據(jù)定義為“未來(lái)的新石油”， 因此，擁有數(shù)據(jù)可謂是大數(shù)據(jù)時(shí)代的王者。 擁有數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)可以分為三類：

一是既有數(shù)據(jù)、 又有大數(shù)據(jù)思維的互聯(lián)網(wǎng)公司， 如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、 Amazon等，在互聯(lián)網(wǎng)端積累了大量的數(shù)據(jù)資源，而且此類公司 IT 起家， 對(duì)大數(shù)據(jù)有天生敏銳的嗅覺(jué)， 大數(shù)據(jù)技術(shù)也相對(duì)成熟， 因此，互聯(lián)網(wǎng)公司 可謂是最早使用大數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)，成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的先行者；

二是傳統(tǒng)軟件公司轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)，通過(guò) SaaS 模式為用戶提供服務(wù)， 例如用友軟件推出暢捷通，以云模式為小微企業(yè)提供財(cái)務(wù)管理應(yīng)用， 也可以認(rèn)為是既有數(shù)據(jù)、 又有大數(shù)據(jù)思維的模式；

三是擁有數(shù)據(jù)，缺乏大數(shù)據(jù)思維的機(jī)構(gòu)，這類機(jī)構(gòu)手里掌握著大量的數(shù)據(jù)，但是沒(méi)有能力自己有效利用， 例如金融機(jī)構(gòu)、 運(yùn)營(yíng)商、政府部門等。

使用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)變現(xiàn)的推動(dòng)者。 對(duì)于手里掌握大量數(shù)據(jù)，但沒(méi)有能力變現(xiàn)的機(jī)構(gòu)而言，需要專業(yè)的第三方公司提供大數(shù)據(jù)服務(wù)，主要是各類 IT 咨詢機(jī)構(gòu)和行業(yè)應(yīng)用軟件廠商，尤其是行業(yè)應(yīng)用軟件廠商， 在各自的領(lǐng)域具有天然的卡位優(yōu)勢(shì)： 軟件公司提供了行業(yè)應(yīng)用軟件和相關(guān)的運(yùn)營(yíng)維護(hù)， 行業(yè)應(yīng)用軟件本身就是重要的數(shù)據(jù)來(lái)源，軟件公司 屬于不擁有數(shù)據(jù)，但可以接觸到數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)， 且天然擁有大數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)技術(shù)，以及良好的行業(yè)客戶關(guān)系，從信息系統(tǒng)建設(shè)延伸到大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)順理成章。因此，各個(gè)細(xì)分行業(yè)的應(yīng)用軟件提供商有望成為傳統(tǒng)擁有數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)的重要合作伙伴， 助力其探索大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是重要生產(chǎn)力

大數(shù)據(jù)應(yīng)用好壞的關(guān)鍵除了 數(shù)據(jù)本身，還在于大數(shù)據(jù)技術(shù)， 大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測(cè)、結(jié)果呈現(xiàn)等環(huán)節(jié)，涉及的技術(shù)環(huán)節(jié)極廣， 隨著數(shù)據(jù)體量增大和數(shù)據(jù)復(fù)雜性程度提高，大數(shù)據(jù)技術(shù)本身也處于快速迭代的發(fā)展過(guò)程中。值得一提的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)落地的一大重要因素在于如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合， 這背后需要深厚的業(yè)務(wù)理解， 對(duì)于既有數(shù)據(jù)、 又有大數(shù)據(jù)思維的互聯(lián)網(wǎng)公司 來(lái)說(shuō)，技術(shù)和業(yè)務(wù)本身是相互驅(qū)動(dòng)、共同發(fā)展的， 對(duì)于擁有數(shù)據(jù)，缺乏大數(shù)據(jù)思維的機(jī)構(gòu)而言， 在行業(yè)深耕多難的應(yīng)用軟件提供商則是最好的選擇。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)