百分點集團(tuán)副總裁、企業(yè)業(yè)務(wù)事務(wù)部聯(lián)合總裁梁培明。
據(jù)介紹,數(shù)據(jù)決策力可細(xì)分為數(shù)據(jù)決策力建設(shè)和數(shù)據(jù)決策力釋放兩大部分,前者是持續(xù)強化數(shù)據(jù)決策力的過程,后者則是持續(xù)兌現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的過程。為了幫助企業(yè)用戶構(gòu)筑數(shù)據(jù)決策體系,白皮書提出了數(shù)據(jù)決策力“恒星-行星”模型和BASIC理論、3D理論的“一個模型,兩個理論”。
“數(shù)據(jù)決策力可以喚醒和改變組織與企業(yè)管理者們原有的依賴智力、經(jīng)驗、知識為主的決策方法,通過運用大數(shù)據(jù)洞察隱藏在復(fù)雜性之下的潛在規(guī)律,為決策者提供構(gòu)筑數(shù)據(jù)決策力的建議以及數(shù)據(jù)決策力評價指標(biāo)體系,全方位地幫助企業(yè)構(gòu)筑數(shù)據(jù)決策力?!绷号嗝髡f。
到底是什么樣的原因影響企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和推進(jìn)的進(jìn)程?
表面上看,如何獲取數(shù)據(jù)、如何深度挖掘人與數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系這兩個問題都是個技術(shù)問題。但是實際上都離不開企業(yè)的戰(zhàn)略層、技術(shù)架構(gòu)層、團(tuán)隊能力層等方面,技術(shù)只不過是一些表象而已。
在理解數(shù)據(jù)決策力并發(fā)揮其價值之前,需要澄清對數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)的一些基本認(rèn)識。
數(shù)據(jù)在哪里?
普遍認(rèn)為,金融(銀行、保險和證券等)、電信行業(yè)的資產(chǎn)就是數(shù)據(jù),它們重視大數(shù)據(jù)無可厚非也具有特定優(yōu)勢,但對于其他眾多的行業(yè)而言,想用好大數(shù)據(jù),需要解決哪些關(guān)鍵的問題?
“的確。眾多的企業(yè)都認(rèn)為自己沒有數(shù)據(jù)。其實他們有數(shù)據(jù),只是沒有發(fā)現(xiàn)而已。”梁培明首先澄清了這樣的一個認(rèn)識誤區(qū)。
以房地產(chǎn)行業(yè)為例,這個行業(yè)在外人眼里就是拿地、蓋高樓,銷售、掙大錢,它們最關(guān)注的就是營銷。隨著房價攀升和隨之而來的宏觀調(diào)控,資產(chǎn)變現(xiàn)越來越難,不少開發(fā)商不得不考慮以前誰都不愿意從事的物業(yè)管理和社區(qū)運營。然而在轉(zhuǎn)型和服務(wù)的過程中,他們堅持認(rèn)為自己沒有數(shù)據(jù),工作難以開展。
實際上,開發(fā)商所擁有的數(shù)據(jù)是所有從事社區(qū)O2O運營企業(yè)最想獲得的,包括最真實但又最為隱私的業(yè)主及家庭成員數(shù)據(jù)、資產(chǎn)、生活習(xí)慣與社會關(guān)系,有否二套房等;也包括小區(qū)的資產(chǎn)設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息對于二次營銷,或進(jìn)行設(shè)備管理、物業(yè)改造都能帶來極大的便利。比如,設(shè)備運行數(shù)據(jù)可以幫助設(shè)備供應(yīng)商更好地開展技術(shù)革新、提供更好的客戶服務(wù)。
顯然,開發(fā)商只需把現(xiàn)有數(shù)據(jù)匯聚起來,在營銷環(huán)節(jié),在物業(yè)、酒店、旅游服務(wù)領(lǐng)域,都能直接創(chuàng)造新的價值,甚至無需外部的數(shù)據(jù);開發(fā)商缺乏的無非是對技術(shù)的理解。
梁培明與眾多的裝備制造業(yè)關(guān)系密切。他認(rèn)為,制造業(yè)同樣存在大量的數(shù)據(jù),只需安裝傳感器,就可把生產(chǎn)環(huán)境變化數(shù)據(jù),加工過程的設(shè)備運算數(shù)據(jù)等采集、匯總起來,甚至無需外部數(shù)據(jù)也可以達(dá)到工業(yè)4.0標(biāo)準(zhǔn)的40%。
誰來管理大數(shù)據(jù)?
雖然企業(yè)對大數(shù)據(jù)非常關(guān)注,但是很多企業(yè)并沒有專門的部門去管理和運營,大多數(shù)的職能都劃歸在CIO名下。梁培明表示這種現(xiàn)象很普遍。如果企業(yè)對數(shù)據(jù)自我控制的能力要求比較高的話,他們也會把部分服務(wù)和技術(shù)轉(zhuǎn)包給第三方。
他解釋說,現(xiàn)有很多大數(shù)據(jù)解決方案在資源投入產(chǎn)出方面未必是最合理的,另外,技術(shù)本身更新迭代太快,還有一個最本質(zhì)的問題,即有些數(shù)據(jù)是靠自身永遠(yuǎn)無法獲得,必須借助與第三方的合作。以百分點與智能手機廠商的合作為例,他們希望百分點提供品牌洞察服務(wù)和產(chǎn)品口碑結(jié)構(gòu)來支持新手機的設(shè)計和發(fā)布時,該廠商的存量數(shù)據(jù)全部保存在本地。最近,智能手機廠商已經(jīng)提出,希望把數(shù)據(jù)的獲取和清潔能力放到云端。上升到云的環(huán)境,將是一個持續(xù)的生態(tài)建設(shè)過程。
從這個角度,未來企業(yè)的技術(shù)與應(yīng)用架構(gòu)更可能是一種混合云的狀態(tài)。
至于人人都關(guān)心的安全問題,梁培明認(rèn)為,如果所有的數(shù)據(jù)都參與流通、實現(xiàn)共享,那么企業(yè)不但會降低成本,還有帶來額外的收入,數(shù)據(jù)的價值會變得更高,安全也不成為問題了。
“三江匯聚到一起,又各自流向遠(yuǎn)方,是一個反哺的過程?!绷号嗝鞒姓J(rèn),在中國,這個時間會更漫長,因為立法還沒有跟上。
大數(shù)據(jù)前景廣闊的行業(yè)市場有哪些?
技術(shù)是為應(yīng)用服務(wù)的。那么大數(shù)據(jù)技術(shù)正在哪些行業(yè)率先發(fā)力呢?
梁培明認(rèn)為,最主流的應(yīng)用當(dāng)屬金融行業(yè)。為了實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷,銀行和保險需要對內(nèi)部數(shù)據(jù)實現(xiàn)清晰加工并且實現(xiàn)標(biāo)簽化,這也是為了解決風(fēng)控、實時反欺詐的需要。
第二類主流市場與政府相關(guān)。首先是民生服務(wù)類,這些行業(yè)更多的是匯聚數(shù)據(jù)并提供一站式服務(wù),期間沒有太多的數(shù)據(jù)加工過程,應(yīng)用相對也簡單一些;其次是平安城市方面,包括維穩(wěn)和反恐等領(lǐng)域。
第三類是電商行業(yè),尤其是涉足電商的傳統(tǒng)行業(yè)。他們在從事線上服務(wù)的時候容易向線下遷移。這些行業(yè)除了關(guān)注營銷,還涉及內(nèi)部風(fēng)險控制、運營效率、系統(tǒng)與設(shè)備的重構(gòu)。
第四類是傳統(tǒng)行業(yè)。傳統(tǒng)行業(yè)有無數(shù)各種設(shè)備;物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)自動化的深度融合,帶來海量數(shù)據(jù)的爆發(fā),所產(chǎn)生的信息既可以用于流程的優(yōu)化、全程質(zhì)量控制、設(shè)備運維,還可用于煙草、食品藥品安全的防偽、溯源等。
讓梁培明印象深刻的是防偽這件事情。防偽順便解決了傳統(tǒng)供應(yīng)鏈無法做到一件事情,即庫存。產(chǎn)品銷售鏈條很長,從生產(chǎn)商到渠道、批發(fā)商再到零售,以往靠人工去了解,時間長、可靠性低,借助條碼一路跟蹤下來,所有產(chǎn)品在不同的批發(fā)和零售渠道有多少庫存,瞬間被打通。這對企業(yè)制定生產(chǎn)計劃幫助太大了。
借助大數(shù)據(jù)功能,五分鐘之內(nèi)就可以捕捉到東歐某國在議論中國的兩列動車之間的間距問題,通過進(jìn)一步定向分析,可發(fā)現(xiàn)這是一個特定的區(qū)域市場。高鐵要走向全球,就必須注意到這些細(xì)節(jié)。過去幾年里,華為、Oppo、海爾等手機家電類供應(yīng)商都在通過互聯(lián)網(wǎng)口碑獲取來決定下一代產(chǎn)品的配置。
“制造業(yè)的未來想象空間很大。這是一個規(guī)模不亞于銀行加政府的行業(yè)市場?!绷号嗝飨嘈?,中國是最大的制造業(yè)國家,只有向制造服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型才能成為制造強國。當(dāng)然這也離不開科技引領(lǐng)的轉(zhuǎn)型。
除了制造行業(yè),智能駕駛、智能交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)也有著極其巨大的市場。百分點正在與幾家整車企業(yè)開展互聯(lián)駕駛方面的探索。例如針對酒駕行為,發(fā)動機將自動鎖定。這是對比駕駛習(xí)慣的變化所采取的對策,而非檢測血液中酒精的含量;另外,根據(jù)視網(wǎng)膜的跳動可以判斷是否疲勞駕駛……這些眾人嘗試的無人駕駛技術(shù)領(lǐng)域,正在迎來新的突破。
傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)面臨哪些挑戰(zhàn),有哪些對策?
傳統(tǒng)行業(yè)面臨的需求與挑戰(zhàn)特別值得關(guān)注。
大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)正在為解決企業(yè)內(nèi)部的流程和價值鏈問題發(fā)愁,還沒有上升到獲取外部信息并進(jìn)行洞察的程度?!稊?shù)據(jù)決策力白皮書》調(diào)查顯示,只有20%的企業(yè)能夠局部整合外部數(shù)據(jù),并把外部數(shù)據(jù)與內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián);企業(yè)IT建設(shè)周期長、見效慢,而歷經(jīng)長時間完成內(nèi)部信息化的建設(shè)后,外部環(huán)境已經(jīng)發(fā)生了變化,企業(yè)的流程無法適應(yīng)新的形勢了。
因此,梁培明建議企業(yè)特別是傳統(tǒng)企業(yè)在開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用的初期,選擇一些特定的應(yīng)用場景和一些較為初級的工具。這樣不僅投資少、風(fēng)險小,而且還摒棄了傳統(tǒng)的部署模式,無需再先購置服務(wù)器。
少數(shù)企業(yè)仍然堅持傳統(tǒng)做法,是因為他們對技術(shù)的判斷更清晰,例如重點解決“數(shù)據(jù)化”這個環(huán)節(jié)并且將其當(dāng)做一個項目。
“這些企業(yè)還不完全符合我提到的3D模型。”梁培明說:“要獲取特定的外部數(shù)據(jù),就必須將這些數(shù)據(jù)存儲起來再進(jìn)行分析,一旦能提煉出價值,就會把這個3D就分成三個小組來做。”
制造業(yè)一旦加上大數(shù)據(jù)服務(wù)的不同形態(tài),就會變成平臺提供商,成為應(yīng)用提供商,成為數(shù)據(jù)補充提供商。反過來,在這個生態(tài)中間,如果抓住了一個特別細(xì)分的行業(yè),也一定會做得很好。
數(shù)據(jù)決策力與大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)層次
大數(shù)據(jù)技術(shù)解決的多是復(fù)雜的問題,涉及到比較復(fù)雜的模型基礎(chǔ)應(yīng)用。
在梁培明看來,無論是什么行業(yè)企業(yè),在技術(shù)的角度都離不開三個層次。一是承載存儲和計算的、類似于數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫的底層平臺,采用私有云或是公有云都不例外。底層不具備行業(yè)特色,只是集成規(guī)模計算能力有所不同;中間層是工具類,基于采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行前期加工,如針對文本圖像、語音數(shù)據(jù)采用自然語音處理的方法,針對統(tǒng)計類數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)工具的方式,實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽化等等,對用戶而言,中間層只是應(yīng)用的復(fù)雜程度不同——或者簡單的統(tǒng)計,或者用算法深度挖掘,并且不斷自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化;最上層是數(shù)據(jù)應(yīng)用層,提供針對性的行業(yè)解決方案,這是數(shù)以千計的大數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商正在從事的工作。如果能夠構(gòu)建出一個理想的硬件場景,市場將足夠大,形成真正的數(shù)據(jù)決策力。
總之,數(shù)據(jù)不僅推動企業(yè)螺旋上升,還能實現(xiàn)跨越式的發(fā)展。大數(shù)據(jù)應(yīng)用一旦形成很好的示范效應(yīng),市場就會進(jìn)入爆發(fā)期,催生更多的技術(shù)、更多的應(yīng)用,最終形成健康的局面。
越來越多的企業(yè)都在努力嘗試,百分點是這個領(lǐng)域的先行者。