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如果問(wèn)到大數(shù)據(jù)技術(shù)可以怎樣運(yùn)用，可能100個(gè)人里有80個(gè)都會(huì)說(shuō)出“精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)”、“個(gè)性化推薦”這些詞。確實(shí)，這是最最貼近我們生活的啦。但是，這些還只是大數(shù)據(jù)的冰山一角。那么大數(shù)據(jù)還能用來(lái)做什么？數(shù)據(jù)妞請(qǐng)大數(shù)據(jù)行業(yè)的專(zhuān)家周衛(wèi)天老師來(lái)給我們講一講。

如果問(wèn)到大數(shù)據(jù)技術(shù)可以怎樣運(yùn)用，可能100個(gè)人里有80個(gè)都會(huì)說(shuō)出“精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)”、“個(gè)性化推薦”這些詞。確實(shí)，這是最最貼近我們生活的啦。但是，這些還只是大數(shù)據(jù)的冰山一角。那么大數(shù)據(jù)還能怎么用呢？數(shù)據(jù)妞請(qǐng)大數(shù)據(jù)行業(yè)的專(zhuān)家周衛(wèi)天老師來(lái)給我們講一講。

談到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和大數(shù)據(jù)創(chuàng)新，就一定會(huì)提到美國(guó)，要進(jìn)行中國(guó)與美國(guó)的對(duì)比、形態(tài)和布局。我們講到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的時(shí)候，可以通過(guò)大數(shù)據(jù)的圖譜看出一些產(chǎn)業(yè)的情況和趨勢(shì)。 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)

在劃分上，中國(guó)的大數(shù)據(jù)企業(yè)可以簡(jiǎn)單地被劃分為“數(shù)據(jù)企業(yè)”和“技術(shù)類(lèi)企業(yè)”兩類(lèi)，也就是大數(shù)據(jù)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)軟件。第一類(lèi)的數(shù)據(jù)型企業(yè)有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，成長(zhǎng)會(huì)非常快，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)變現(xiàn)是離不開(kāi)數(shù)據(jù)本身的。第二類(lèi)是應(yīng)用類(lèi)的企業(yè)，所謂有了數(shù)據(jù)就要有應(yīng)用，現(xiàn)在有不少上市公司或者傳統(tǒng)企業(yè)、不同行業(yè)的龍頭企業(yè)也紛紛涌現(xiàn)出大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
美國(guó)的大數(shù)據(jù)比我們要早18個(gè)月左右，它的大數(shù)據(jù)圖譜也是從基礎(chǔ)設(shè)施到數(shù)據(jù)層，再到分析層，最后到應(yīng)用展現(xiàn)，邏輯和層次是一樣的。但與中國(guó)不同的是，美國(guó)的企業(yè)劃分非常細(xì)。比如加州很多企業(yè)，有可能只是一個(gè)20人的公司，拿了幾百萬(wàn)美元的天使輪，就只做某一小塊業(yè)務(wù)。所以美國(guó)的企業(yè)往往在上市前只會(huì)專(zhuān)注在大數(shù)據(jù)的某一層。
中國(guó)的大數(shù)據(jù)企業(yè)是由電商、互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的。2015年美國(guó)的零售業(yè)或者說(shuō)商品銷(xiāo)售額排名中，第一位是沃爾瑪，亞馬遜排在第四；而中國(guó)這邊第一名則是阿里巴巴（淘寶、天貓），第二名是京東。中國(guó)網(wǎng)民已經(jīng)有6.88億，電商迎合了網(wǎng)民的巨大需求。電商為了盈利，為了去了解客戶從而做到精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)、一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)時(shí)，就會(huì)進(jìn)行很多數(shù)據(jù)分析。比如今天的淘寶，如果是一家三口用一個(gè)淘寶賬戶，只要點(diǎn)擊某一個(gè)物件或者輸入一個(gè)關(guān)鍵詞，在后臺(tái)就能通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析、歷史的分析、此時(shí)此刻的關(guān)鍵詞分析，瞬時(shí)得知用戶是爸爸、媽媽還是小孩，隨后進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)。

“互聯(lián)網(wǎng)女皇”Mary Meeker在其最新的報(bào)告中已經(jīng)把中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擺在領(lǐng)先地位

國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者首先是以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)巨頭。在最新的互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告中可以得知，如今人們?cè)谝苿?dòng)端平均每天會(huì)花35%的時(shí)間看微信，另外10%的時(shí)間看QQ，這些時(shí)間中有71%左右都花在BAT這三個(gè)公司上。其次是應(yīng)運(yùn)而生的轉(zhuǎn)型企業(yè)，比如金融行業(yè)、政府行業(yè)、IT行業(yè)等等中的巨頭企業(yè)都在往大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型，還有一些企業(yè)在云計(jì)算方面也提供服務(wù)和技術(shù)。國(guó)內(nèi)也有真正做大數(shù)據(jù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)服務(wù)的企業(yè)，比如數(shù)據(jù)堂等。相比之下，美國(guó)的大數(shù)據(jù)企業(yè)性質(zhì)就比較簡(jiǎn)單。

技術(shù)創(chuàng)新是彎道超車(chē)的關(guān)鍵

美國(guó)的大數(shù)據(jù)的發(fā)展本身有它的DNA屬性，也就是根深蒂固的文化深植其中，在大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用上有很多有創(chuàng)意的嘗試。幾年前的奧巴馬競(jìng)選總統(tǒng)，以及最近共和黨和民主黨競(jìng)選都用到了大數(shù)據(jù)，到場(chǎng)聽(tīng)眾在這一場(chǎng)演講里聽(tīng)到某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)有什么反應(yīng)可以通過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)反映出來(lái)，候選人做下一個(gè)演講時(shí)可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)的收集和分析做出調(diào)整。
中國(guó)的很多企業(yè)還是以技術(shù)集成為主。所謂技術(shù)集成，就是利用別人的平臺(tái)工具，根據(jù)自身企業(yè)的需求去做一個(gè)具體的應(yīng)用。這樣就造成大數(shù)據(jù)方面的核心技術(shù)在原創(chuàng)力度上是不夠的。
我們總是會(huì)談到復(fù)制創(chuàng)新，其實(shí)我認(rèn)為復(fù)制創(chuàng)新并沒(méi)有那么不好。像如家、漢庭就是把國(guó)外的連鎖酒店模式引進(jìn)到國(guó)內(nèi)，包括湖南衛(wèi)視的超女等電視節(jié)目，很多都是從國(guó)外電視臺(tái)照搬過(guò)來(lái)的。這些復(fù)制創(chuàng)新如果能夠帶給大家便利、娛樂(lè)，就沒(méi)有什么不好。但是如果要做到真正意義上地趕超美國(guó)，我們就要在通訊技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)的原始技術(shù)上有底層的支持。我們國(guó)家的大數(shù)據(jù)行業(yè)技術(shù)的人才還是很少的，技術(shù)比例也很占得少，自然話語(yǔ)權(quán)也很小。
講到創(chuàng)新，不得不提一下華為。2015年，華為在國(guó)內(nèi)的專(zhuān)利申請(qǐng)約有6800多項(xiàng)，國(guó)際專(zhuān)利申請(qǐng)約2200多項(xiàng)，蘋(píng)果在2011到2015年間支付給華為的專(zhuān)利費(fèi)用已經(jīng)達(dá)到幾億美金。去年，華為在研發(fā)上的投入有95億美元，今年以及明后年計(jì)劃投入100億到200億美元。這些都說(shuō)明華為是一個(gè)非常注重創(chuàng)造、創(chuàng)新的公司。

華為官方公布數(shù)據(jù)：華為專(zhuān)利研發(fā)投入累積超過(guò)380億美元

中國(guó)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)落后于國(guó)外，尤其是在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上。2014-2015年，國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模約120億人民幣，相差美國(guó)好幾倍。但是這也說(shuō)明我們的大數(shù)據(jù)的天空非常廣闊。如果每年以100%的速度增長(zhǎng)，到2020年就能有640億美金的規(guī)模；就算以每年60%的速度增長(zhǎng)，到2020年我們也可以有200億美金的規(guī)模。
想要實(shí)現(xiàn)這樣的“彎道超車(chē)”，可以從互聯(lián)網(wǎng)入手。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的總量、總類(lèi)以及數(shù)據(jù)的應(yīng)用一點(diǎn)不比美國(guó)少。最簡(jiǎn)單的例子就比如馬路上的探頭，在美國(guó)很少能看到，但是國(guó)內(nèi)的探頭到處閃，可想而知這個(gè)數(shù)據(jù)量會(huì)有多大。
“彎道超車(chē)”的前提是要做大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新也免不了有一些風(fēng)險(xiǎn)。在前幾年，我一直在給金融行業(yè)做大數(shù)據(jù)的應(yīng)用項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)很多金融行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)會(huì)很小心，對(duì)數(shù)據(jù)的使用存有極大的疑慮。但我認(rèn)為做創(chuàng)新應(yīng)用是需要拿出勇氣的。比如滴滴出行（原滴滴打車(chē)），一年前它在上海、北京等地還被認(rèn)為是非法的，現(xiàn)在也基本得到了承認(rèn)，這就是一個(gè)典型的創(chuàng)新應(yīng)用。
優(yōu)衣庫(kù)也在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行店面選址。我們知道麥當(dāng)勞、肯德基在選址的時(shí)候，會(huì)去看一看周邊的人流，有時(shí)也會(huì)問(wèn)房管局買(mǎi)一些數(shù)據(jù)，看看周?chē)鷧^(qū)域可能會(huì)蓋多少樓盤(pán)，預(yù)測(cè)有沒(méi)有新的居民。而早在幾年前，優(yōu)衣庫(kù)就應(yīng)用了一個(gè)創(chuàng)新的辦法，它通過(guò)引流促銷(xiāo)的手段，比較兩個(gè)相同規(guī)模的城市在幾個(gè)月內(nèi)的APP下載量和用戶活躍度，來(lái)決定先去哪里開(kāi)店。

優(yōu)衣庫(kù)的選址之道被很多創(chuàng)業(yè)者學(xué)習(xí)借鑒

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)階段

我國(guó)各行各業(yè)在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用階段上和美國(guó)還差了一些時(shí)間。現(xiàn)在大約有60%的企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還處在基礎(chǔ)階段，這也被我稱(chēng)為大數(shù)據(jù)1.0階段，企業(yè)大多是建立一個(gè)歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)平臺(tái)。也有一些企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入2.0階段，他們?cè)诰植繕I(yè)務(wù)中開(kāi)始用大數(shù)據(jù)豐富畫(huà)像，做用戶的精準(zhǔn)定位，進(jìn)而做營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)透支等。到大數(shù)據(jù)3.0階段就是在討論戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)了，也就是馬云所說(shuō)的從IT到DT的變革，實(shí)現(xiàn)今天做不了或不敢想的事。
從事大數(shù)據(jù)的人可以想一想自己處在這三個(gè)階段中的哪一個(gè)，如果處在階段一那如何發(fā)展到階段二，甚至如何在階段三做一些戰(zhàn)略的滲透。

我們可以分享一下幾種應(yīng)用的案例。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)。比如銀聯(lián)集團(tuán)，他利用龐大的數(shù)據(jù)量做了歷史數(shù)據(jù)的交易查詢(xún)，把很多的原始數(shù)據(jù)通過(guò)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)沉淀，作原始數(shù)據(jù)的分析、數(shù)據(jù)的處理轉(zhuǎn)換等。此外，項(xiàng)目風(fēng)控也是與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的平臺(tái)或數(shù)據(jù)分析有關(guān)的。
點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)記錄。一些金融理財(cái)公司的應(yīng)用中會(huì)把用戶的點(diǎn)擊流記錄下來(lái)做分析。比如用戶在買(mǎi)了一個(gè)理財(cái)產(chǎn)品之后，還可能會(huì)點(diǎn)擊頁(yè)面上的B產(chǎn)品和C產(chǎn)品，根據(jù)用戶點(diǎn)擊另外兩個(gè)產(chǎn)品的頻率和停留時(shí)間來(lái)做交叉營(yíng)銷(xiāo)。
實(shí)時(shí)風(fēng)控。我相信今天我們用大數(shù)據(jù)能夠做到實(shí)時(shí)風(fēng)控，尤其能防止銀行的內(nèi)部交易欺詐。比如銀行的員工有沒(méi)有違規(guī)行為，通過(guò)查詢(xún)通話記錄、網(wǎng)上瀏覽信息就可以預(yù)測(cè)了。
海量數(shù)據(jù)的分析和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。比如我們可以根據(jù)信用卡、銀行卡的過(guò)往刷卡記錄來(lái)分析持卡人在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)的刷卡頻率和金額，甚至消費(fèi)商圈等等。目前萬(wàn)達(dá)已經(jīng)用到了類(lèi)似數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行商業(yè)地產(chǎn)的選址。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融領(lǐng)域已有多種應(yīng)用

大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。有一家公司是做手機(jī)游戲端起家的，用戶手機(jī)上的游戲?qū)Я鳌⑼嬗螒蚧ǖ臅r(shí)間、游戲里掉落道具的爆率等等都會(huì)被記錄，他用這些數(shù)據(jù)做一個(gè)DMP平臺(tái)。說(shuō)到DMP就要提到互聯(lián)網(wǎng)廣告，我們今天的互聯(lián)網(wǎng)廣告的規(guī)模和投入已經(jīng)非常大了，包括旅游商務(wù)服務(wù)、游戲和互聯(lián)網(wǎng)金融等等，會(huì)產(chǎn)生很多營(yíng)收和活動(dòng)。這個(gè)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)，可以理解為一個(gè)生態(tài)圈，就像阿里的云平臺(tái)一樣。第一，可以把有數(shù)據(jù)的廠商聯(lián)合起來(lái)，共享開(kāi)發(fā)的同時(shí)也做數(shù)據(jù)交換；第二，一些廠商可以借助平臺(tái)數(shù)據(jù)去做一些直接有用的服務(wù)，再把這些服務(wù)賣(mài)給終端用戶，獲得的收益與平臺(tái)分成；第三是一些高端的科學(xué)家用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)造出一些新的中堅(jiān)數(shù)據(jù)、有效的分析結(jié)果再給客戶使用。這個(gè)平臺(tái)也是一個(gè)PaaS平臺(tái)，是從數(shù)據(jù)服務(wù)這個(gè)大生態(tài)圈的層面，到下一層的數(shù)據(jù)平臺(tái)和基礎(chǔ)設(shè)施。
另外還有一個(gè)案例是富國(guó)銀行。這家銀行發(fā)展得非常快，他們一直倡導(dǎo)用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的思維來(lái)幫助客戶。好幾年前，富國(guó)銀行就把小微企業(yè)組合和個(gè)人銀行的數(shù)據(jù)完全打通了，推出一些簡(jiǎn)單的服務(wù)，比如利用社交化的博客或者推特去搞經(jīng)營(yíng)。

富國(guó)銀行首席數(shù)據(jù)官 Charles Thomas 認(rèn)為新的數(shù)據(jù)使用方法必須能讓銀行做到“攻守兼?zhèn)洹?

在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用中也會(huì)有一些意外收獲，比如在高鐵制造行業(yè)。中國(guó)南車(chē)旗下的南車(chē)株洲電力機(jī)車(chē)有限公司在幾年前做過(guò)一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，他們要把高鐵所有發(fā)動(dòng)機(jī)的溫度、傳感器的數(shù)據(jù)、周?chē)h(huán)境的數(shù)據(jù)以及發(fā)動(dòng)機(jī)保養(yǎng)的數(shù)據(jù)都存起來(lái)，另外將數(shù)據(jù)分析做出展示。這些數(shù)據(jù)被灌到大數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候，體現(xiàn)出了發(fā)動(dòng)機(jī)的老化和曲軸、軸承的相關(guān)性，這個(gè)意外發(fā)現(xiàn)讓高鐵行業(yè)的一些高工、企業(yè)很激動(dòng)。因?yàn)槲覈?guó)高鐵的核心發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)還有一些是從美國(guó)、德國(guó)進(jìn)口的，這個(gè)發(fā)現(xiàn)可能對(duì)我們通過(guò)反向工程實(shí)現(xiàn)元器件國(guó)產(chǎn)化，甚至國(guó)際領(lǐng)先有很大的作用。可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)除了能做用戶畫(huà)像、能用來(lái)盈利，在高端制造方面，尤其高鐵航空等領(lǐng)域也有非常廣闊的前景。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在高端制造方面有極大潛力可以挖掘

大數(shù)據(jù)技術(shù)與實(shí)踐的趨勢(shì)可以歸納為智能化、連接性、安全性。

智能化也就是人工智能。前一陣Alpha Go與李世石的人機(jī)大戰(zhàn)讓人工智能再次成為熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)本身會(huì)應(yīng)用到很多算法，各種內(nèi)置的函數(shù)、分析的工具組合起來(lái)，能做很多智能化的事情。
連接性即把某一類(lèi)型的機(jī)器、不同類(lèi)型的智能機(jī)器甚至是跨行業(yè)的數(shù)據(jù)連接起來(lái)，能發(fā)揮出更高的價(jià)值。
隨著數(shù)據(jù)的泛濫，安全性會(huì)越來(lái)越重要。我國(guó)對(duì)于數(shù)據(jù)安全的注重相對(duì)國(guó)外是欠缺的，但是我相信這方面也會(huì)很快完善起來(lái)。
從事大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)還需要考慮開(kāi)源與開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn)。今天的大數(shù)據(jù)本身就是開(kāi)源，有那么多優(yōu)秀的工程師在幫我們開(kāi)發(fā)很多全新的產(chǎn)品，我們需要一個(gè)豐富的、能夠統(tǒng)一處理的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。現(xiàn)在云技術(shù)也發(fā)展得非常快，在建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候，要考慮這個(gè)架構(gòu)將來(lái)能不能自然地衍生或者擴(kuò)展到云上。
如今中國(guó)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)來(lái)到了大家的身邊，已經(jīng)像水、電一樣滲透到我們身邊。由于篇幅所限，沒(méi)辦法把大數(shù)據(jù)在所有行業(yè)的應(yīng)用都覆蓋到，希望文章內(nèi)容能夠給大家打開(kāi)腦洞，引發(fā)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用和變現(xiàn)的思考。