大數據帝國

❶ 大數據時代的商業法則

大數據時代的商業法則

法則1：解讀用戶的真實需求 解讀用戶的真實需求，就是通過數據的收集、分析挖掘出用戶內心的慾望，提高企業產品推送的成功率，並將其轉化為企業的訂單。

大數據看似神秘莫測，其實在解讀用戶需求上的操作思路卻極其簡單，即盡可能掌握用戶的個人信息和關注信息。當關注信息指向個人時，就能夠相對精準地定義出用戶的需求。

在這一過程中，主要的操作模式有兩種：靜態輻射模式和動態跟蹤模式。

靜態輻射模式

靜態輻射模式的數據分析在一個時間節點上進行，盡量擴大分析對象，並用標簽來篩選出最可能成交的用戶。這是大數據應用中最典型的一種模式。由於一些大企業主動會進行用戶標簽的管理，需要大數據助力營銷的企業就可以「借船出海」。

標簽與購買的關系有兩種：一類標簽與購買的關系非常明顯。例如，一個常常瀏覽經管類書籍的用戶一定是這類書籍的潛在購買者。

另一類標簽與購買的關系卻並不十分明顯。這就需要企業提前進行分析，有時還需要藉助第三方專業機構的分析結果。

例如，新浪微博會根據用戶平時的瀏覽和表達為用戶貼上「標簽」。但是，這些標簽與有些購買行為之間的關系就並不明顯。金夫人是國內婚紗攝影巨頭，他們首先利用自己作為網路大客戶的身份，無償獲取了網路提供的婚紗攝影客戶調研分析數據，發現美食、影院等標簽的用戶最有可能購買婚紗攝影產品。利用這一跨資料庫的結果，金夫人在新浪微博的平台上鎖定了「年齡20～35左右的某地區女性」群體，加上了美食、影院等標簽，精準鎖定了高轉化可能的用戶，並購買了平台提供的「粉絲通」服務，對他們進行定向廣告推送。一般來說，推送5～6萬個用戶大約會得到70～80個電話咨詢，這種轉化過來的電話咨詢顧客被稱「顧客資源」，從顧客資源到最後的成單，轉化率優異，大約在40%。

動態跟蹤模式

動態跟蹤模式的數據分析在一個時間周期內進行，盡量縮小分析對象，不斷通過用戶的行為來為用戶貼上標簽，伺機發現產品推送的時點。由於這種分析針對小群體，無法由第三方機構提供統一的規模化服務，所以，對於企業來說是有高門檻的，需要企業練好內功。這種模式中，企業對於用戶不斷產生的新數據，要進行隨時跟蹤，並隨時在雲端進行處理。

例如，Target超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能准確地推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對地在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠券。在一個個例中，他們居然比用戶更早知道了她懷孕的信息。

又如，亞馬遜基於自己對用戶的了解來進行精準營銷，在網站上的推薦和電子郵件對於產品的推送成為了促進成交的利器。調研公司Forrester分析師蘇察瑞塔·穆爾普魯稱，根據其他電子商務網站的業績，在某些情況下，亞馬遜網站推薦的銷售轉化率可高達60%。這一轉化率遠遠高於其他電子商務網站，難怪一些觀察員將亞馬遜的推薦系統視為「殺手級應用」。最新的消息顯示，亞馬遜已經注冊了「未下單、先發貨」的技術專利，這是更加精準的需求預判和更加直接的產品推送，他們對於大數據的應用已經是爐火純青！

法則2：形成社會化協作的生產安排

如果能依靠大數據進行產品推送實現購買，海量需求就會從互聯網洶涌而來。這意味著產品的數據增多、涉及原料增多、消費者零散下單……這一變化使得工業時代標准化的產品生產模式受到前所未有的顛覆，生產端需要基於大數據形成前所未有的柔性，來對接消費端的柔性。

互聯網商業環境對價值鏈提出了新的挑戰：鏈條上的采購、生產、物流、分銷、零售各環節中，除了生產之外的其他環節也需要強大的數據處理能力，各個環節的數據處理系統和數據本身必須是共享的，而且，這些系統和內容還必須向全社會開放。要達到這種要求，顯然應該應用價值鏈接網，並用大數據來進行生產協調。

大數據的確給價值鏈重塑帶來了機會。在工業經濟時代，生產更多地通過「規模經濟」來獲利，大規模標准化的生產最大程度地降低了單位成本。但在互聯網經濟時代，生產更應該通過「范圍經濟、協同效應和重塑學習曲線」來獲利，因為，多種類、小規模的生產需要價值鏈上的靈動協作。

基於互聯網這樣一個平台，所有的價值鏈環節可以實現數據共享和集中處理。另外，因為使用統一的數據構架，所以不會出現數據孤島，浪費有價值的數據。由此，價值鏈各個環節之間可以無縫鏈接，實現最敏捷、最合理的生產。基於互聯網這樣一個平台，企業入圍合作即可以獲得充分的信息，也不再會遭遇太高的學習門檻。更厲害的是，用戶參與生產也變得容易，模塊化的選擇題，讓業余者也可以發出專業的需求信號。由此，從始端原料的生產者到終端的消費者，全部都被植入了價值鏈（或稱為價值網），社會化協作得以真正實現。而在大數據出現以前，這幾乎是不可能的！

順應法則贏未來

獨具特色的大數據商業法則，將會引發未來商業格局的變化。未來的贏家，將屬於能夠適應新的商業法則和新的商業邏輯的代表者。

在用大數據掘金的世界，誰掌握大數據，並能利用大數據實現上述兩大商業法則的變革，誰就能贏得未來。

因此，我們可以肯定地判斷出，掌握了大數據的資源整合類企業，將會成為大數據時代的企業贏家。這類企業是商業生態（價值網）中的「舵手」，通過靈敏地識別市場需求，指揮網路成員協同生產，獲得組合創新優勢。由於控制了整個網路，此類企業擁有網路收益的剩餘索取權，往往獲利最為豐厚。工業經濟時代，企業是依賴品牌、聲譽和社會資本實現資源整合。互聯網時代，資源變得無限豐富，協作變得極度頻繁，企業更需要依靠大數據來發現需求、整合資源。可以這樣說，掌握了大數據，這類企業就知道「用戶要什麼，哪裡有什麼，如何用資源去滿足用戶需求」。

未來的資源整合企業將基於大數據來運作。維克托·邁爾·舍恩伯格等人在《大數據時代》中，將基於大數據的資源整合企業分為三種：第一種是掌握數據的企業，這類企業掌握了埠，掌握了數據的所有權；第二種是掌握演算法的企業，負責處理數據，挖掘有價值的商業信息，這些企業被稱為「數據武士」；第三種是掌握思維的企業，他們往往先人一步發現市場的機會，他們既不掌握數據技能，也不掌握專業技能，但正因為如此才有廣闊的思維，能夠最大程度串聯資源，形成商業模式，他們相當於「路徑尋找者（pathfinder）」。

按照各自生產要素的價值性和稀缺性，很難說哪類企業真正將在大數據的商業模式中獲益，三類企業各自有各自的貢獻，各自有各自的稀缺之處。

ITASoftware是美國四大機票預訂系統，是一個典型的掌握數據的企業，其將數據提供給Farecast這家提供預測機票價格的企業，後者是一個典型的掌握演算法和思維的企業，直接接觸用戶。結果，ITA Software僅僅從這種合作中分得了一小塊收益。

Overture是搜索引擎付費點擊模式的鼻祖，如果把谷歌看作是媒體，那麼Overture則是相當於廣告代理公司，通過演算法細分不同的瀏覽用戶，向廣告投放企業提供目標用戶的付費點擊（選出他們最需要的用戶）。Overture是典型掌握演算法和思維的企業，雅虎、谷歌則是掌握數據的企業。事實上，谷歌的兩大金礦AdWords和AdSense技術，都是借鑒了Overture的演算法。但是，Overture不能直接接觸到用戶，沒有數據，喪失了話語權，只能獲得少量收益，以至於最後被雅虎收購。

基於大數據的資源整合類企業，它們的生態鏈又將遵循兩個法則。

法則一：接觸用戶的企業總是能夠獲得最多的收益，這和價值鏈上的分配原則是高度一致的。終端價格和原料供應之間的差價全部是由售賣終端產品的企業獲取的。

法則二：掌握數據的企業具有這個商業生態內最大的議價能力，最終最有可能成為贏家。演算法可以攻克，也可以購買，事實上，擠入這個行業的企業並不在少數。而思維則存在一種肯尼斯·阿羅所說的「信息悖論」，即信息在被他人知曉前都價值極高，但卻無法被證實。一旦公開證實它，又因所有人都知道而失去了價值。所以，不管思維和演算法企業走得多快，只要數據企業隨時可以封鎖數據源，就依然把握著「殺手鐧」。甚至，有的數據企業在看不清楚商業模式時，將數據釋放讓思維和演算法企業進行試錯，而一旦試錯成功，則收回數據所有權，模仿其商業模式。

BAT的數據帝國

因此，我們可以說，在大數據時代，資源整合企業的競爭，將會決定未來商業世界的版圖。

在很多人還沒有弄清楚大數據時代的商業法則時，國內互聯網三巨頭BAT（網路、阿里、騰訊）已經在迅速地構建自己的「數據帝國」。

在互聯網的大世界中，用戶有諸多的入口，可以通過不同的APP上傳數據。BAT的原則是，有關吃穿用住行的一切服務商，只要能夠增加他們的數據種類和質量，他們通通拿下。這里，體現出一種典型的「數據累積的邊際收益遞增效應」，即每多增加一個單位的數據，可挖掘的價值就有一個加速的增長，每增加一個種類的數據，可挖掘的價值就有一個加速的增長。某些時候，BAT甚至根本不考慮數據在現階段能否變現為收益，僅僅是納入麾下，等待未來的開發。

現實的情況是，經過了幾輪的收購之後，BAT基本上覆蓋了吃、穿、用、住、行、社交等各個領域的數據入口，加之其原來的龐大數據入口，在數據規模上的優勢已經無與倫比。短時間內，任何企業想要超越他們，幾乎都是不可能的。

BAT不僅是在做掌握數據的企業，也是在做掌握演算法和思維的企業。一方面，擁有龐大的商業用戶群和擁有用戶群消費偏好的大數據，只要具有相應的內容，就可以形成成交、獲取收益。另一方面，他們甚至可以開放應用程序介面（APIs）把自己掌握的數據授權給別人使用，這樣數據就能夠重復產生價值。這方面，阿里巴巴的百川計劃就是一個典型。簡單來說，他們向其他廠商的APP免費開放數據，但他們不收費，僅僅需要他們回饋數據作為代價。這個計劃實施以後，所有的APP都會是他們的入口。

可以說，BAT的帝國是基於數據建立的。甚至有人預言，數據作為「表外資產」一定會在某個時候被會計准則納入。因為，相對於無形資產，這種資產的價值更大。

值得一提的是，傳統工業經濟思維的人根本看不懂大數據時代的商業邏輯。某學者曾對阿里巴巴的收購（零售、文化、金融等）提出過質疑，他列舉蘋果和谷歌收購的案例，認為他們都是在進行專業領域的收購，這是有利於增強競爭力的，但阿里進行的都是多元化收購，是不利於增強競爭力的。

實際上，這是沒有看懂阿里巴巴商業模式的表現。互聯網時代的大多數商業模式，早就脫離了行業的限制，而在某種程度上走向了「大一統」，即「導入流量+大數據分析變現流量」。這種模式里數據就是通用的邏輯，難怪在大數據出現時，維克托·邁爾·舍恩伯格等人就斷言，行業專家和技術專家的光芒會被數據專家掩蓋住，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的聲音。

盡管BAT強悍如斯，但在他們的夾縫中，仍然有一些商機，企業也可以搭建入口、解讀需求、安排生產。如果說大數據改造商業的神奇已經毋庸置疑，那為何眾多企業依然拿不起放在眼前的這把金鑰匙？很大程度上是因為這些企業缺乏數據基因。

大數據和互聯網經濟的來襲，使得企業只能「被動接網」。面對海量的潛在需求，不僅無法解讀，也無法調動生產進行對接。這就出現了大量企業被互聯網的海量需求「反噬」，並導致供應鏈失控的案例。

在大數據時代，企業規模、資金、生產技術不再重要，品牌也不再擁有神力。獲取數據、分析處理數據、挖掘數據價值的能力成為企業的立身之本。目前我國大部分企業還沒有意識到我們已經進入大數據時代，就像我們大多數消費者沒有意識到我們的消費行為隨時在被計算一樣。在這樣的一個時代，只有建立在數據之上的企業、按照大數據時代的商業法則運營的企業才能更好地生存。

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❷ 大數據的內容簡介

公布官員財產美國是怎麼做的，美國能讓少部人腐敗起來嗎，美國式上訪是怎麼回事，憑什麼美國礦難那麼少，全民醫改美國做得到嗎，美國總統大選有什麼利器才能贏，下一輪全球洗牌我們世界工廠會被淘汰嗎……
除了上帝，任何人都必須用數據來說話。
大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍啟動透明政府、加速企業創新、引領社會變革的利器。現代管理學之父德魯克有言，預測未來最好的方法，就是去創造未來。而「大數據戰略」，則是當下領航全球的先機。
大數據，這一世界大潮的來龍去脈如何？數據技術變革，何以能推動政府信息公開、透明和社會公正？何以促發行政管理和商業管理革新，並創造無限商機？又何以既便利又危及我們每個人的生活？Google、網路之類搜索服務，何以會不再有立足之地？引領世界的數據帝國——美國和西歐，正在如何應對大數據時代？我們中國，又當如何作為？
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例——奧巴馬建設「前所未有的開放政府」的雄心、公共財政透明的曲折、《數據質量法》背後的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體、Web3.0與下一代互聯網的未來圖景等等，為您一一細解，數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。
美國是全書主體，但又處處反觀中國當下的現實。回望中國，胡適批評「差不多先生」，黃仁宇求索「數目字管理」，作者從太平洋對面看到中美兩國的差距，深知中國缺少什麼、需要什麼，故將十多年觀察、思索所得，淘洗成這一本書。

❸ 大數據為什麼這么「火」

隨著當下全球數據的增長已經到了一個高峰，數據的存儲單位不斷擴大，由此大數據的專概念被重視，如何處理屬海量的繁雜數據就是這個時代轉型的關鍵所在。

首先是國家戰略層面。

近十多年來，一些國家通過制訂數字經濟發展戰略，包括中國、印度、波蘭等，在數字基礎設施、電子商務、網路治理等各方面取得了舉世矚目的成績，增長速度明顯超過發達國家，國家的倡導和投入帶火了大數據的概念，也颳起了大數據的熱潮。

其次是資本湧入。

大量的數據概念的公司出現，個個都在融資。現在大數據進入下半場，大家更加重視質量，因為這是大數據高效商業化的保證。

❹ 大數據的書摘

題記
一個真正的信息社會，首先是一個公民社會。
P13
除了上帝，任何人都必須用數據來說話。
P35
很多情況下，「數據」和「信息」兩個詞經常替換使用。但嚴格的說，數據和信息這兩個概念有很大的區別：數據是對信息數字化的記錄，其本身並無意義；信息是指把數據放置到一定背景下，對數字進行解釋、賦予意義。……但進入信息時代之後，人們趨向把所有存儲在計算機上的信息，無論是數字還是音樂、視頻，都統稱為數據。
P42-43
程序和數據的關系，就好像發動機和燃料，所有的程序，都是靠數據驅動的；數據之於程序，又好比血液之於人體，一旦血液停止流動，人就失去了生命，代碼也將停止運行。數據的生命力，甚至比程序更持久。程序可以不停地升級、換代甚至退出使用，但保存數據的資料庫卻會繼續存在，其價值很可能與日俱增、歷久彌新。
P42
最小數據集是指通過收集最少的數據，最好的掌握一個研究對象所具有的特點或一件事情、一份工作所處的狀態，其核心是針對被觀察的對象建立一套精簡實用的數據指標。
P57
得益於計算機技術和海量資料庫的發展，個人在真實世界的活動得到了前所未有的記錄，這種記錄的粒度很高，頻度在不斷增加，為社會科學的定量分析提供了極為豐富的數據。社會科學將脫下「准科學」的外衣，在21世紀全面邁進科學的殿堂。
P57
「大數據」之「大」，更多的意義在於：人類可以「分析和使用」的數據在大量增加，通過這些數據的交換、整合和分析，人類可以發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。
P58
大數據的影響，就像4世紀之前人類發明的顯微鏡一樣。
P61
美國這個國家，雖然年輕，但相信數據、使用數據，卻有著深厚的傳統。 數據被視為科學的度量、知識的來源； 沒有數據，無論是學術研究，還是政策制定，都寸步難行。
P69
一起交通事故的數據可能是無序的，一年的數據、一個地區的數據也看不出太多章法，但隨著跨年度、跨地區的數據越來越多，群體的行為特點就會在數據上呈現一種「秩序、關聯、穩定」，更多規律就會浮出水面。
P82
數據收集和數據分析必須成為基層部門的一種文化，一種管理哲學。
P100-102
圖形是解決邏輯問題的視覺方法。……人的創造力不僅僅取決於邏輯思維，還取決於形象思維。數據可視化的技術，可以通過圖像在邏輯思維的基礎上進一步激發人的形象思維和空間想像能力，吸引、幫助用戶洞察數據之間隱藏的關系和規律。
P109
大數據時代的競爭將是知識生產率的競爭。以發現新知識為使命的商務智能，無疑是這個時代最為矚目的競爭利器。
P116-133
聯邦政府這個龐大的數據帝國，是如何運作和管理的呢？
收集法則：減負，為人民減負
使用法則：隱私，文明社會的共識
發布法則：免費，人民已經交稅
管理法則：質量，互聯網時代的根本
P124
美國隱私權保護重心的變遷：
19世紀：以住宅為重心
20世紀：以人為重心
21世紀：以數據為重心
P136
早在幾十年以前，政府所發布數據的質量問題就備受矚目、廣受爭議。這是因為，這些數據，往往都關繫到行業標準的設定。……每一項新標準的發布、老標準的調整，即使只有零點零幾的變化，都可能影響一個行業的競爭、改變一個產業的布局。
P162
在信息時代，計算機內的每一個數據、每一片位元組，都是構成一個人隱私的血肉。信息加總和數據整合，對隱私的穿透力不僅僅是「1+1=2」的，很多時候，是大於2的。
P214
開放數據是一石三鳥，不僅服務大眾，刺激經濟，還調動了大眾創新，為政府節省了軟體開發的開支。
P239
永遠不要懷疑那一小部分有思想並且持續努力的公民能夠改變這個世界，事實上，人類的歷史從來都是這樣。
P262
掌握信息多的人，在社會競爭中處於有利地位，而信息貧乏的人，則處於不利的地位。前者向後者有償轉讓信息來獲取利益，無償出讓則收獲善意，只有信息自由流動，各方掌握相同的信息後，彼此才能建立完全的信任。
P263
如果把信息公開僅僅解讀為公眾對政府一種單方面的監督，是狹隘的、片面的，信息公開也是政府的一種自我保護。可以看到，政府通過信息公開有效地獲得了社會的信任。
P302-303
和其他的生產要素相比，數據無疑有其獨特的特點。例如，工業生產過程中的原材料，一般都有排他性，但數據很容易實現共享，而且使用的人越多，其價值越大；數據也不像機器、廠房，會隨著使用次數的增多而貶值，相反，重復使用反而可能使它增值。此外，此數據和彼數據如果能有機地結合到一起，可能就會產生新的信息和知識，並且實現大幅增值。
P304
要做到「低成本、高效率」的運營以及決策正確，企業必須廣泛推行以事實為基礎的決策方法、大量使用數據分析來優化企業的各個運營環節，通過基於數據的優化和對接，把業務流程和覺得過程當中存在的每一分潛在的價值都「擠」出來，從而節約成本、戰勝對手、在市場上倖存。
P307
基於數據的分析和競爭已經是零售業的常態，毫不誇張地說，零售業的競爭一定程度上已經成為一種基於數據的競爭，數據就是企業的財富和金礦，數據分析和挖掘能力就是企業的核心競爭力。
P313
在大數據時代，基於層級的社會控制手段將不再適用，基於流程的管理方法也有很大的局限性。……數據的開放和流動，就代表著知識的開放和流動，代表著權力的開放和流動，這種開放和流動，是多中心的、水平的。在這個時代，社會的主體結構將從「分層」轉向「結網」，在網狀傳播的力量的不斷沖擊下，個人的主體價值將得到前所未有的張揚，集中在政府的權力將開始分散，權力的最終流向，是社會、是大眾，是一個個獨立的公民個體。大數據時代正在呼喚下一波社會化的浪潮：一個更開放的社會，一個權力更分散的社會，一個網狀的大社會。
P325
今天的中國，是一個人口大國、互聯網大國、手機大國，但卻恰恰還不是一個數據大國。
P327-329
中國缺乏的不是可供收集的數據，也不是收集數據的手段，而是收集數據的意識。……中國人數據意識的淡薄，由來已久，甚至可以稱之為國民性的一部分。
P333
收集數據、使用數據、開放數據，都是大數據時代我們中國人需要一一面對的挑戰。這三大挑戰，沒有一個不是任重道遠。但這些挑戰，也是我們在大數據時代徹底摘掉「差不多先生」文化標簽的重大歷史機遇。如果在這個數據意義凸顯的時代，我們還抓不住這些歷史機遇，繼續漠視數據、拒絕精準、故步自封，等待我們的，還將是一個落後的100年。
P333
由於互聯網的發明，「開放」已經成為人類社會一個不可逆轉、不斷加速的社會思潮。如雨果所說：你可以阻擋一支入侵的軍隊，但你無法阻擋一種思想。在這個浩浩盪盪、不斷前進的世界大潮當中，我們將發現，中國如果不跟上，我們的處境將會越來越微妙、越來越尷尬、越來越孤立。
P346
小數據只要在縱向上有一定的時間積累，在橫向上有細致的記錄粒度，再和其他數據整合，就能產生大的價值。從這個角度來看，大數據也可以理解為針對某個對象在時空兩個維度上的「全息」數據。這種「全息」，在大數據的時代還表現為「多源」，即有多個源頭在從不同方向對同一個對象進行數據記錄，數據之間互相印證。
P350
在大數據的時代，開放數據的意義，不僅僅是滿足公民的知情權，更在於讓大數據時代最重要的生產資料、生活數據自由地流動起來，准確全面應用起來，以推動知識經濟和網路經濟的發展，促進中國的經濟增長由粗放型向精細型轉型升級。
P351
在大數據時代，公共決策最重要的依據將是系統的數據，而不是個人經驗和長官意志……政府應加大數據治國的輿論宣傳，將數據的知識納入公務員的常規培訓體系，力爭在全社會形成「用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新」的文化氛圍和時代特點。

❺ 新中國參加的第一次國際會議是什麼

1955年4月18----24日於印尼召開的萬隆會議。

❻ 如何發掘大數據商業價值

如何發掘大數據商業價值？四大場景解決兩個戰略問題
在《數據帝國時代的數字營銷焦慮》一文中，我曾寫道：中國的數字媒體進入了一個數據帝國時代。BAT的帝國江山穩如磐石，直接或間接的控制著各種內容類型和內容形式的數字媒體平台。
數據帝國時代，品牌主有兩大的焦慮：
第一，流量稅成本的不斷增加，如何應對？數據帝國廣告單價過去幾年的增長趨勢是相當驚人的，絕對大幅跑贏GDP的增長。如何找到降低平台成本的方法，將會成為數字營銷競爭的一個重要的戰略競爭點。而媒體的碎片化也為寶潔這樣的大公司帶來挑戰。
第二，缺少數據和數據使用能力的自己，會不會有一天被帝國開始降維攻擊？京東京造、淘寶心選、小米有品、網易嚴選……平台在嘗試C2B概念，也就是按照消費者需求整合供應鏈，創造出一個消費者更願意去買的產品，同時這個整合過程能讓所有效率變得更高。這種邏輯和原來的生產型企業完全不同。
因此，今天的大型數字媒體平台，有更大的基因優勢跨越到製造行業中來。也許，很快，越來越多的廣告客戶會發現，平台既是自己必須花費巨額廣告費的媒體，又是自己直接的競爭對手，這對品牌來說才是更大的焦慮。
如何解決焦慮？
建立自己的數據壁壘，是未來品牌主必須要做的事情。
如何建立數據壁壘？
其實說白了，就是數據對品牌來講，到底該怎麼使用、管理和創造價值，這樣的一個新的課題。
如何用好數據？簡而言之，要解決兩個問題：
問題一：什麼數據能對我產生商業價值？
問題二：這些數據怎麼搜集和使用？
談起數據，我們能想到的，是企業會上馬各種各樣的軟體，很多軟體的匆匆上馬，可能到最後都會發現，投資回報率非常低。
在這里，我換一種方式，用具體使用場景，來解析數據的兩大問題。
第一個場景：忠誠度的提升。
拼多多的崛起，證明了忠誠度的另外一個邏輯：如何讓我的老客戶，通過他的社交媒體，帶來更多新的客戶。
無論是滴滴的紅包，還是拼多多的崛起，都企業者意識到了，如何激發現有客戶，帶來更多的消費者和新的收入，這可能是忠誠度在目前營銷環境下的一個最大使用場景。
一個現象就很明顯：要把這個使用場景下的忠誠度做好，就要看企業的數據基礎了：哪些用戶能幫你？給這些用戶什麼樣的刺激、他們會給你帶來什麼樣的價值……這些問題會變成一道數學題，這道數學題的前提是你要有相關的數據積累、識別、處理能力。
第二個場景：新客戶獲取效率的提升。
今天，所有的平台，都在某種程度上開放他們的平台介面，開放這個介面的意思是：希望我們的客戶能夠帶著消費者的數據，上來進行相似人群的尋找和相關投放。
這樣做之後，對於廣告到達效率的提升是非常驚人的。但是，這件事的前提是，你先有一組你自己認為非常正確的數據，然後傳到平台上去——這個條件非常重要。以及，你的數據越豐富，例如能夠給平台各種各樣投放的維度，標簽更加豐富，會取得更高的效果。
例如，我們有一個客戶是專門面向廚師來做生意的。他們自己積累了將近100萬廚師的數據。這些數據是多維度的，包括了社交ID及行為模式，我們據此抽象出相關標簽，再與騰訊DMP合作，在騰訊覆蓋的人群中，找出更多的廚師。
第三個場景：用數據來提升創造力。
對於一個企業來講，有兩個方面是非常講創造力的：
1、你的產品——產品本身是不能夠很吸引人，是不是能夠打動人心；
2、你的營銷——這個營銷不僅僅是在投廣告，而是在你提出品牌主張、在你去跟消費者溝通的時候，你的方式、方法是不是有足夠有創造力；
舉個例子，在時趣服務品牌主時，我們會實時監測這個品牌消費者聲量中，關於品牌相關定義詞的詞雲的變化。
其中，有一個很有意思的化妝品，它是中國知名化妝品品牌中面膜賣得非常好的，而它的面膜也很貴。因此它的營銷挑戰是：如何說服一個年輕女孩子，不買屈臣氏裡面10塊錢的面膜，而是去花100塊錢買一張它的面膜？這個邏輯是什麼？
突然有一天，我們的服務團隊發現詞雲上面出現了一個很奇怪的詞，叫做「前男友」，然後我們就會開始用這個數據的點，回去在社交媒體中找到相應的場景和相應的語料。答案非常簡單：因為有一些女生在社交媒體上聊，什麼時候用這么貴的面膜呢？3天要見前男友，連續用3天，皮膚特別好，然後見前男友的時候，有一種非常好的感覺，讓他知道他應該後悔。
所以，這個品牌就開始拿「前男友」這個概念來做創造力的打造，所以，今天你在網路上面搜前男友，你會發現出現一個關聯詞叫「前男友面膜」，然後你選這個，你就會看到這個品牌的名字，這個品牌在社交媒體牢牢的抓住了「前男友面膜」這樣的一個概念。
所以，這個概念不是創意想出來的，而是通過數據的發現、挖掘與利用，然後找到了這樣的一個洞察。
這是一個應用創造力，來提升的例子。
第四個場景：品牌需要形成把自己建設為新型平台的戰略思路和組織能力。而數據就是基礎。
未來的商業模式之間的競爭，都是平台對平台的競爭，沒有平台效應的商業模式，很難最充分的體現出數據驅動的價值，長期來看，會在競爭中被其他平台型企業覆蓋。而這個事情的核心，在於你是不是能夠在你已有的數據基礎之上，形成一個新的商業模式。
舉個簡單的例子來說明上述的商業模式轉變：一個大型的餐飲服務公司，每天都有數十萬消費者的進店消費，首先通過會員系統，和其中核心的消費者建立起穩定的數字化會員關系，通過會員運營來形成一個平台，更高效的進行原有餐飲服務的促銷；當平台有一定的規模後，開始引入新的服務價值——從第三方引入的服務，是在平台上給會員進行食品、食材的電商銷售，以及針對周邊外賣訂餐的送餐服務；新增的自營服務，是針對親子會員提供的家長帶孩子在線下店面空閑時間來學習簡單廚藝的體驗服務，以及繼續根據會員的反饋數據來尋找新的需求，來繼續引入創新的服務價值。
在這個商業模式的進化中，最終傳統品牌能夠演化形成「更大的用戶粘性——更豐富的用戶數據——更有效的匹配新服務的能力——更多的供應方願意加入平台——更大的用戶粘性」的網路效應。
上述這個品牌平台化的商業模式轉變，對大量的公司而言，是一個復雜的、有一定風險的內部創新甚至是內部創業過程，因此決策機制復雜、風格保守的企業，在這個平台化的策略面前會覺得風險過高，甚至覺得是偏離主業，這反映出領導層本質上還是沒有理解平台商業模式，以及沒有理解用戶數據價值為什麼在平台商業模式上能爆發出最大的收益。
今天，數據這么重要，有多少企業用好了呢？答案肯定是：80%以上的企業都沒有用好，為什麼呢？
第一， 沒有採集數據的系統，市場營銷中業務的在線程度非常低；
第二，剛才反復講了，今天市場上專業的團隊、專業人才非常缺乏，所以必須要找到好的合作夥伴；
第三，對於大部分中小型企業，甚至大品牌來說，最大的痛點，是企業自身的數據累積需要很長過程，我值不值得投入這樣長的時間精力做這個事情？還是把這個費用直接投入到廣告中？——對企業來說是個難題。
所以，我們會建議更多的品牌，特別是很多成長型的新興品牌，先把數據的價值，通過創造力提升這個角度提升起來，因為這一點有可能是所有品牌普世性和見效最快的一個點，同時創造力也可能是品牌去面向平台，在未來越來越嚴峻的博弈中唯一的壁壘和談判的籌碼。
在今天，當平台試圖去覆蓋很多行業時，這個行業中最終被逼出來、能夠跟平台博弈的人，一定是那些在產品、營銷創造力方面做的更好的人，包括在消費者的客戶體驗方面的創造力做的更好的人。
所以，希望大家都能把注意力放在如何通過數據去提升自身的創造力上，因為這個點是數據創造價值最簡單、最明確、最迅速的點。

❼ 英國開啟大數據時代

英國開啟大數據時代

在英國，大數據早已不僅僅是一個停留在科學論壇上被熱議的新名詞，越來越多的政府投入、已經運營的高校大數據研究中心、不斷涌現的商業運作成果，明確地展現出英國正在開啟一個新的大數據科技時代。

政府將大數據作為「新經濟增長點」

近年來，英國經濟持續低迷，疲軟的經濟狀況使得政府部門的財政支出捉襟見肘。就在這樣嚴峻的財政背景下，英國政府更加渴望通過扶持新興高科技技術發展，來增強國家在國際競爭中的科技硬實力，創造新的科技領先領域和經濟增長點，從而帶動整個經濟發展。

大數據概念的提出正好符合英國政府現階段的國家戰略規劃，給了英國一個帶動新一代科技革命的抓手。英國大學與科學國務大臣的戴維·威利茨認為，政府加大對大數據技術的前期投資，將有助於保證大數據在科研領域的發展，構建數據分析系統和人才梯隊，由此吸引民間資本的投資跟進，推進其在商業、農業等領域的積極應用，從而占據大數據時代的有利位置。

英國政府的大數據戰略不僅僅是口號，更落實在行動上。2013年，英國政府投資1.89億英鎊發展大數據技術。今年，英國政府又拿出7300萬英鎊投入大數據技術的開發。包括：在55個政府數據分析項目中展開大數據技術的應用；以高等學府為依託投資興辦大數據研究中心；積極帶動牛津大學、倫敦大學等著名高校開設以大數據為核心業務的專業等。

與此同時，英國政府建立了有「英國數據銀行」之稱的data.gov.uk網站，通過這個公開平台發布政府的公開政務信息。這個平台的創建給公眾提供了一個方便進行檢索、調用、驗證政府數據信息的官方出口。同時英國人還可以在這個平台上對政府的財政政策、開支方案提出意見建議。英國甚至渴望通過完全公布政府數據，去進一步支持和開發大數據技術在科技、商業、農業等領域的發展，扶持相關企業進行創新和研發，找出新的經濟增長點來刺激本國經濟的發展。

英國政府近年來通過大數據技術，在公開平台上發布各層級數據資源，並通過高效率地使用這些數據提高政府部門的工作效率，刺激其他機構在數據獲取和使用上的積極性，直接或間接為英國增加了近490億至660億英鎊的收入。英國政府預測，到2017年，大數據技術可以為英國提供5.8萬個新的工作崗位，並直接或間接帶來2160億英鎊的經濟增長。大數據的出現極大地促進了政府與相關公共機構工作方式的轉變，推動了大數據相關產業鏈的研究和發展。在商業上有更多的可以藉助其技術進行開發的新的產品類型與市場形式，進一步開放了企業的創新能力和競爭力。

大數據應用改變傳統商業模式

大數據能夠用來創造價值是因為，在當今社會中，依靠相關政經數據分析所得出的報告越來越多地成為高層管理者進行決策的重要參考。看似比「經驗主義」更加科學客觀的各類經濟報表和技術報告，已經成為各類研究機構向決策者提供建議的重要手段，而大數據技術正好迎合了這樣的需求。

在英國的零售業，這一轉變表現得尤為突出。英國著名的大型連鎖超市Texco在其營銷系統內通過顧客的購物內容、刷卡金額等消費明細數據和利用調查問卷、客服回訪等售後服務行為對每一位顧客的相關購物信息進行數據採集和整理加工。然後藉助計算機和相關數學模型，對所獲得的海量數據進行分析，推測顧客的消費習慣和潛在需求等內容。這樣經營者就可以通過這些數據分析可能的商業賣點，針對不同顧客進行不同的推薦服務，並有的放矢開展營銷活動。這樣的數據應用模式已經在眾多電子商務公司得到廣泛應用。

英國航空為了增加營業收入，渴望通過利用乘客的消費數據來合理調配航班的運營配置，以此節約成本並探求新的消費潛力。英國航空通過與世界上知名酒店公司合作，獲取相關資料庫內存儲的海量會員信息數據，來向乘客推薦相應的差旅住宿服務，使其感受到更好的服務質量，提高其在會員心中的品牌形象。英國航空公司積極與數據公司合作，將大數據技術應用在商業領域，預測潛在的人流物流信息，以此將數據分析結果轉化成實實在在的商業利潤。這樣的成功案例對改變物流和運輸領域的服務方式和經營思路有著指導性意義。

英國渴望成為大數據時代的引領者

作為工業革命的發源地，英國的科技創新能力和科學研究團隊仍然在世界上首屈一指，它有著世界上最優秀的高等學府，其計算機處理能力研究、人工智慧自動化、計算機軟硬體開發等高科技領域專業的科研實力和成果都名列前茅。良好的科研基礎和技術儲備加上率先開啟的大數據國家戰略讓英國人確實有理由相信，在新的科技革命中他們仍可佔有一席之地。

2012年5月世界上首個非營利性的開放式數據研究所ODI（The Open Data Institute）在英國成立。它利用互聯網技術將全世界人們提供的數據匯總到一個平台上，利用雲存儲等新興技術手段達到海量存儲的目的。這一平台對於融合來自不同國家、不同行業、不同類型的人們感興趣的所有數據具有很大的幫助。同時，ODI的研究范圍非常廣泛，它不僅僅接收和存儲數據，更重要的是面對大數據的應用展開研究。

大數據革命已經觸及英國的各行各業，政府公開財政數據，研究機構紛紛成立，商業運作逐步展開，英國人已經開始擁抱大數據技術。「大數據時代將開啟下一次工業革命」，英國政府內閣辦公廳大臣弗朗西斯·莫德說，「兩百年前的工業革命用前所未有的方式開創了歷史，現在我們用大數據的形式來進行生產和提供服務同樣是在創造歷史」。經過了近年來的沒落，當年的日不落帝國渴望在大數據時代建立他們曾經的輝煌。

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