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(qiáng)化數(shù)據(jù)決策力的過(guò)程，后者則是持續(xù)兌現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的過(guò)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(gè)模型，兩個(gè)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?cè)械囊蕾囍橇?、?jīng)驗(yàn)、知識(shí)為主的決策方法，通過(guò)運(yùn)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(píng)價(jià)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(shuō)。

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(gè)問(wèn)題都是個(gè)技術(shù)問(wèn)題。但是實(shí)際上都離不開(kāi)企業(yè)的戰(zhàn)略層、技術(shù)架構(gòu)層、團(tuán)隊(duì)能力層等方面，技術(shù)只不過(guò)是一些表象而已。

在理解數(shù)據(jù)決策力并發(fā)揮其價(jià)值之前，需要澄清對(duì)數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)的一些基本認(rèn)識(shí)。

數(shù)據(jù)在哪里？

普遍認(rèn)為，金融（銀行、保險(xiǎn)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(wú)可厚非也具有特定優(yōu)勢(shì)，但對(duì)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(wèn)題？

“的確。眾多的企業(yè)都認(rèn)為自己沒(méi)有數(shù)據(jù)。其實(shí)他們有數(shù)據(jù)，只是沒(méi)有發(fā)現(xiàn)而已?！绷号嗝魇紫瘸吻辶诉@樣的一個(gè)認(rèn)識(shí)誤區(qū)。

以房地產(chǎn)行業(yè)為例，這個(gè)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(yíng)銷。隨著房?jī)r(jià)攀升和隨之而來(lái)的宏觀調(diào)控，資產(chǎn)變現(xiàn)越來(lái)越難，不少開(kāi)發(fā)商不得不考慮以前誰(shuí)都不愿意從事的物業(yè)管理和社區(qū)運(yùn)營(yíng)。然而在轉(zhuǎn)型和服務(wù)的過(guò)程中，他們堅(jiān)持認(rèn)為自己沒(méi)有數(shù)據(jù)，工作難以開(kāi)展。

實(shí)際上，開(kāi)發(fā)商所擁有的數(shù)據(jù)是所有從事社區(qū)O2O運(yùn)營(yíng)企業(yè)最想獲得的，包括最真實(shí)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(huì)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(duì)于二次營(yíng)銷，或進(jìn)行設(shè)備管理、物業(yè)改造都能帶來(lái)極大的便利。比如，設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)可以幫助設(shè)備供應(yīng)商更好地開(kāi)展技術(shù)革新、提供更好的客戶服務(wù)。

顯然，開(kāi)發(fā)商只需把現(xiàn)有數(shù)據(jù)匯聚起來(lái)，在營(yíng)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(jià)值，甚至無(wú)需外部的數(shù)據(jù)；開(kāi)發(fā)商缺乏的無(wú)非是對(duì)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(guò)程的設(shè)備運(yùn)算數(shù)據(jù)等采集、匯總起來(lái)，甚至無(wú)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(shuí)來(lái)管理大數(shù)據(jù)？

雖然企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)非常關(guān)注，但是很多企業(yè)并沒(méi)有專門的部門去管理和運(yùn)營(yíng)，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(duì)數(shù)據(jù)自我控制的能力要求比較高的話，他們也會(huì)把部分服務(wù)和技術(shù)轉(zhuǎn)包給第三方。

他解釋說(shuō)，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(gè)最本質(zhì)的問(wèn)題，即有些數(shù)據(jù)是靠自身永遠(yuǎn)無(wú)法獲得，必須借助與第三方的合作。以百分點(diǎn)與智能手機(jī)廠商的合作為例，他們希望百分點(diǎn)提供品牌洞察服務(wù)和產(chǎn)品口碑結(jié)構(gòu)來(lái)支持新手機(jī)的設(shè)計(jì)和發(fā)布時(shí)，該廠商的存量數(shù)據(jù)全部保存在本地。最近，智能手機(jī)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(gè)持續(xù)的生態(tài)建設(shè)過(guò)程。

從這個(gè)角度，未來(lái)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(wèn)題，梁培明認(rèn)為，如果所有的數(shù)據(jù)都參與流通、實(shí)現(xiàn)共享，那么企業(yè)不但會(huì)降低成本，還有帶來(lái)額外的收入，數(shù)據(jù)的價(jià)值會(huì)變得更高，安全也不成為問(wèn)題了。

“三江匯聚到一起，又各自流向遠(yuǎn)方，是一個(gè)反哺的過(guò)程?！绷号嗝鞒姓J(rèn)，在中國(guó)，這個(gè)時(shí)間會(huì)更漫長(zhǎng)，因?yàn)榱⒎ㄟ€沒(méi)有跟上。

大數(shù)據(jù)前景廣闊的行業(yè)市場(chǎng)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(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，銀行和保險(xiǎn)需要對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)清晰加工并且實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽化，這也是為了解決風(fēng)控、實(shí)時(shí)反欺詐的需要。

第二類主流市場(chǎng)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(méi)有太多的數(shù)據(jù)加工過(guò)程，應(yīng)用相對(duì)也簡(jiǎn)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?cè)趶氖戮€上服務(wù)的時(shí)候容易向線下遷移。這些行業(yè)除了關(guān)注營(yíng)銷，還涉及內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制、運(yùn)營(yíng)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(wú)數(shù)各種設(shè)備；物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)自動(dòng)化的深度融合，帶來(lái)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(yùn)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(wú)法做到一件事情，即庫(kù)存。產(chǎn)品銷售鏈條很長(zhǎng)，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(shí)間長(zhǎng)、可靠性低，借助條碼一路跟蹤下來(lái)，所有產(chǎn)品在不同的批發(fā)和零售渠道有多少庫(kù)存，瞬間被打通。這對(duì)企業(yè)制定生產(chǎn)計(jì)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(guó)在議論中國(guó)的兩列動(dòng)車之間的間距問(wèn)題，通過(guò)進(jìn)一步定向分析，可發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)特定的區(qū)域市場(chǎng)。高鐵要走向全球，就必須注意到這些細(xì)節(jié)。過(guò)去幾年里，華為、Oppo、海爾等手機(jī)家電類供應(yīng)商都在通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)口碑獲取來(lái)決定下一代產(chǎn)品的配置。

“制造業(yè)的未來(lái)想象空間很大。這是一個(gè)規(guī)模不亞于銀行加政府的行業(yè)市場(chǎng)?！绷号嗝飨嘈?，中國(guó)是最大的制造業(yè)國(guó)家，只有向制造服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型才能成為制造強(qiáng)國(guó)。當(dāng)然這也離不開(kāi)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(chǎng)。百分點(diǎn)正在與幾家整車企業(yè)開(kāi)展互聯(lián)駕駛方面的探索。例如針對(duì)酒駕行為，發(fā)動(dòng)機(jī)將自動(dòng)鎖定。這是對(duì)比駕駛習(xí)慣的變化所采取的對(duì)策，而非檢測(cè)血液中酒精的含量；另外，根據(jù)視網(wǎng)膜的跳動(dòng)可以判斷是否疲勞駕駛……這些眾人嘗試的無(wú)人駕駛技術(shù)領(lǐng)域，正在迎來(lái)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(duì)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(jià)值鏈問(wèn)題發(fā)愁，還沒(méi)有上升到獲取外部信息并進(jìn)行洞察的程度。《數(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(zhǎng)、見(jiàn)效慢，而歷經(jīng)長(zhǎng)時(shí)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(wú)法適應(yīng)新的形勢(shì)了。

因此，梁培明建議企業(yè)特別是傳統(tǒng)企業(yè)在開(kāi)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用的初期，選擇一些特定的應(yīng)用場(chǎng)景和一些較為初級(jí)的工具。這樣不僅投資少、風(fēng)險(xiǎn)小，而且還摒棄了傳統(tǒng)的部署模式，無(wú)需再先購(gòu)置服務(wù)器。

少數(shù)企業(yè)仍然堅(jiān)持傳統(tǒng)做法，是因?yàn)樗麄儗?duì)技術(shù)的判斷更清晰，例如重點(diǎn)解決“數(shù)據(jù)化”這個(gè)環(huán)節(jié)并且將其當(dāng)做一個(gè)項(xiàng)目。

“這些企業(yè)還不完全符合我提到的3D模型。”梁培明說(shuō)：“要獲取特定的外部數(shù)據(jù)，就必須將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)再進(jìn)行分析，一旦能提煉出價(jià)值，就會(huì)把這個(gè)3D就分成三個(gè)小組來(lái)做?！?/p>

制造業(yè)一旦加上大數(shù)據(jù)服務(wù)的不同形態(tài)，就會(huì)變成平臺(tái)提供商，成為應(yīng)用提供商，成為數(shù)據(jù)補(bǔ)充提供商。反過(guò)來(lái)，在這個(gè)生態(tài)中間，如果抓住了一個(gè)特別細(xì)分的行業(yè)，也一定會(huì)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(wèn)題，涉及到比較復(fù)雜的模型基礎(chǔ)應(yīng)用。

在梁培明看來(lái)，無(wú)論是什么行業(yè)企業(yè)，在技術(shù)的角度都離不開(kāi)三個(gè)層次。一是承載存儲(chǔ)和計(jì)算的、類似于數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的底層平臺(tái)，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(jì)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(duì)文本圖像、語(yǔ)音數(shù)據(jù)采用自然語(yǔ)音處理的方法，針對(duì)統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)工具的方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽化等等，對(duì)用戶而言，中間層只是應(yīng)用的復(fù)雜程度不同——或者簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)，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(duì)性的行業(yè)解決方案，這是數(shù)以千計(jì)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(gè)理想的硬件場(chǎng)景，市場(chǎng)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(dòng)企業(yè)螺旋上升，還能實(shí)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(chǎng)就會(huì)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(lái)越多的企業(yè)都在努力嘗試，百分點(diǎn)是這個(gè)領(lǐng)域的先行者。

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