大資料是個大生意

中國用了10年的時間将gdp從16萬億人民币增長到63萬億人民币，創造了世界經濟的奇迹。gdp增長速度在2014年降到7.5%左右，所有人都在問中國經濟到底是怎麼了，政府應該如何促進經濟的增長。2014年的gdp中消費占比已經超過了50%，标志着中國經濟正在向市場經濟轉型，消費占gdp 50%-70%是中等發達國家向市場經濟過渡的一個表現，是以未來中國經濟增長最大的引擎應該來源于消費，特别是個人消費。提升中國社會零售總額，提高個人消費水準，将成為中國經濟發展的重要因素。

　　中國目前正在經曆經濟結構調整和城鎮化，個人消費需求巨大，社會産品較為豐富，管道也較為通暢，物流成本正在下降，運輸能力正在提高。但是社會消費零售總額增加的還不夠快，資源配置不平衡，社會整體消費水準還處于較低的水準。這些問題正在成為中國經濟發展的難題，是企業和社會需要解決的問題。這時候，大資料時代到來了，大資料的商業應用将會幫助企業解決這些問題;大資料的有效利用将會提高社會消費水準，将會幫住企業提高效率、洞察客戶、增加收入。大資料商業應用未來是萬億級的大市場，大資料是大生意。

　　談到生意，我們都會想到銷售多少産品，可以賺取多少錢。我們談的大資料、大生意不直接談收入，我們談投資銀行家們特别喜歡的一個詞，叫做杠杆。大資料其實就是經濟發展的杠杆，以小博大，投入較少的資源來獲得巨大的收益。投入100元成本，如果得到1000元的淨利潤，這個資金的杠杆率就是10倍，這個投入産出比涉及的生意就是個大生意，大資料的商業應用就具有高杠杆的特點。風險投資都會喜歡高杠杆這個詞，每個創業公司上市，普通人看公司的市值，但是行家關注投資的杠杆率。2014年京東上市，今日資本在京東項目的風險投資回報率超過150倍，杠杆率就為150，投資女王徐新一戰成名，令大家羨慕不少。

　　2012年，麥肯錫咨詢公司提出人類社會進入到大資料時代，提出了大資料時代的4個主要特征;資料量大、資料種類多、資料産生快、資料價值密度。并呼籲企業關注大資料時代産生的商業機會，有效利用大資料，取得大資料時代的商業領先優勢。大資料時代并不是突然出現的，在過去的幾十年，資料分析早就在金融行業得了廣泛的應用。諾貝爾經濟學獎獲得者哈裡.馬克維茨、威廉.夏普、羅伯特.恩格爾就是利用計量經濟學知識建立了數學模型，有效地預測了金融市場産品收益同風險波動的關系。人類社會的進步是建立在對自然規律的認識和對資料應用的基礎之上，大資料時代的出現将會加速這種進化。

　　大資料時代确切的說是移動網際網路、物聯網、傳感器和社交行為産生了海量的資料，大資料計算技術完美地解決了這些資料的收集、存儲、計算、分析的問題。大資料時代開啟了人類社會利用資料價值的另一個時代。人類進入大資料時代後，資料量成幾何基數增長，現在一年的資料是過去幾千年資料的總和。大資料時代最重要的特征是人類所有的行為都被資料記錄下來，無論是在電商的購買行為，旅遊度假，娛樂活動，行為軌迹等，所有的人類社會行為都被各種傳感器和網際網路記錄下來。資料記錄了一切，人類社會的行為都變成了資料，用紙質媒體記錄人類曆史的時代已經過去，曆史正在被資料以文字、資料、表格、聲音、影像的方式記錄了下來。

　　大資料的商業應用是個萬億的市場，移動網際網路大資料公司talkingdata的ceo崔曉波提到：“目前的中國的大資料應用主要集中在征信和精準營銷，這兩個市場的規模加在一起不過兩千億，但是大資料如果同所有企業的商業需求相結合，其産生的化學反應将是巨大的，市場規模将會超過萬億，大資料是個大生意”。大資料商業應用就是網際網路+戰略的落地，大資料價值的變現就是未來重要的生産力。百度連接配接了資訊與讀者，阿裡連接配接了商品與消費者，騰訊連接配接了人與人。bat所有的連接配接都是建立在資料基礎之上的，可以認為大資料連接配接了一切。資料連接配接了消費者和商家，資料連接配接了客戶習慣，資料連接配接客戶喜好，資料連接配接了位置，資料連接配接了時間和空間，資料連接配接了曆史和現在。連接配接一切的大資料将會回報所連接配接的事物、空間和時間，通過資料記錄來回報物體的移動，客戶的消費習慣，個人愛好，行為習慣，活動軌迹，運動規律等。重要的這些回報資料能知道;你是誰、你在哪裡、你喜歡什麼、你在幹什麼、你的消費能力、以及你未來的需求等。所有被回報的事物都被打上了一個或多個資料标簽，這些具有價值的标簽經過整理和分析後，将會揭示事物之間的相關性和規律，将會為個人、商家、社會帶來巨大價值。大資料應用是大數定律的典型展現，不過分強調因果性，借助于相關性，重點關注大機率事件。大資料應用的另外一個特點就是關注邊際遞減，強調小投入帶來高收益。下面就介紹大資料萬億市場的應用場景和應用。

　　一、大資料幫助制造業規劃生産，降低資源浪費

　　制造業過去面臨生産過剩的壓力，很多産品包括家電、紡織産品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生産，造成了資源的極大浪費。利用電商資料、移動網際網路資料、零售資料，我們可以了解未來産品市場都需求，為客戶定制産品。

　　例如依據使用者在電商搜尋産品的資料以及物流資料，可以推測出家電産品和紡織産品未來的實際需求量，廠家将依據這些資料來進行生産，避免生産過剩。移動網際網路的位置資訊可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生産過多的鋼材和水泥，

　　二、移動大資料幫助房地産開發商規劃房地産開發

　　房地産行業在過去為中國gdp貢獻了很大力量，未來粗放型的房地産行業将會轉向精細化經營，從選地到規劃和從設計到建設，都需要參考當地到人口資料和消費者資訊，進行科學決策;利用大資料商業應用加快房子銷售速度，降低自身負債。

　　移動網際網路大資料公司talkingdata正在和房地産公司合作，利用人群的手機位置資訊來幫助企業進行開發規劃、土地選址、商鋪開發等。同時利用人群到使用者畫像資訊幫助房産公司選擇合作商戶，提升消費人氣，最終提高房産價值。

　　三、移動大資料幫助餐飲零售行業進行選址和顧客導流

　　餐飲零售行業最關注客戶流量，過去開店選址時經常安排人員在十字路口進行人流統計，利用統計的人口流動資訊來決定開店位址。進入到移動網際網路時代之後，智能手機的位置資訊可以幫助餐飲零售行業進行開店選址，企業可以參考客戶畫像來決定開店的規模，以及産品的類别。

　　移動網際網路端的使用者标簽和畫像資料還可以幫助企業進行一些精準營銷，為新開的商戶導入客流。特别是在規模較大的購物商廈中，移動app端的位置導航功能，可以指引客戶找到新的商戶，參加促銷活動。市場上已經有成熟的零售餐飲商家和移動網際網路大資料公司在開店引流方面進行合作，資金利用的杠杆率超過了5倍，投入産出比較高，上海大悅城資料營銷案例就是一個經典的大資料營銷案例。

　　四、傳感器資料幫助産品進行故障診斷和預測

　　家電和汽車正在走向智能化，通過安裝傳感器，汽車和智能家電可以将運作參數和運作狀态傳送到廠家的雲平台，廠家可以了解其産品的運作狀态，零部件的老化程度，幫助廠家及時更換故障器件，延長産品使用壽命，提高安全系數。汽車行業和智能家電在物聯網領域将會産生巨大的市場，雲計算和大資料處理平台将起到關鍵的作用。

　　中國汽車市場的銷售規模超過萬億，家電市場也有一萬多億。車聯網和智能家電涉及的大資料應用市場也是巨大的，按照大資料商業變現高杠杆率的特點，其市場規模至少應該在百億左右。

　　五、利用移動網際網路位置資訊進行精準營銷

　　o2o已經成為了一個重要的商業模式，很多網際網路企業和傳統企業都在尋找o2o的應用場景，訂餐、教育、家政、汽車美容等都成為o2o的應用典範。移動網際網路資料具有lbs和實時特點，可以幫助企業及時連接配接客戶，依據客戶需求進行精準營銷。

　　大型購物中心一般都設有電影院，經常存在某些電影在開場前30分鐘，大量電影票還沒有出售的情況。借助于手機app推送廣告功能，電影院在電影放映前30分鐘，可以将電影票以2折價格推送給正在周圍就餐的客戶。依據客戶畫像資訊，電影票将推送給喜愛看電影的顧客，增加電影銷售額。移動網際網路大資料服務商talkingdata已經完成了使用者标簽和使用者畫像工作，可以幫助企業利用手機app進行廣告推送，做到千人千面，依據客戶喜好來進行廣告推送。這種精準廣告推送具有成本低、轉化率高的特點，在餐飲、服裝、美容、零售等行業取得了良好的應用效果。如果基于位置資訊的精準廣告推送被大規模的商業應用，将會促進商品流轉，大幅度提高社會消費總額，幫助傳統企業實作網際網路+的戰略。

　　六、電商大資料将會幫助企業優化資源配置

　　電商是最早利用大資料進行精準營銷的行業，電商網站内推薦引擎将會依據客戶的購買行為，進行關聯産品的推薦。除了精準營銷，電商還可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，并利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單後的短時間内，将貨物送上門，提高客戶體驗。電商還可以利用其交易資料和現金流資料，為其生态圈内的商戶提供小額貸款，也可以将此資料提供給銀行，為中小企業信貸提供支援。

　　電商的資料量足夠大，資料較為集中，資料種類較多，其商業應用具有較大的想象空間。包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、消費行為的相關度、消費熱點等。依托大資料分析，電商可幫助企業進行産品設計、庫存管理、計劃生産、資源配置等，有利于精細化大生産，提高生産效率，優化資源配置。

　　七、移動大資料助力交通運輸規劃和管理

　　交通大資料應用主要在兩個方面，一方面可以利用大資料傳感器的資料了解車輛通行密度，合理進行道路規劃。另一方面可以利用大資料分析來實作交通信号燈智能切換，提高已有線路運輸能力。

　　在美國，政府依據某一路段的交通事故資訊來增設信号燈，降低了50%以上的交通事故率。大資料可以幫助機場安排航班起降，提高管理效率;航空公司可以利用大資料提高上座率，降低運作成本;鐵路公司可以利用大資料安排客運和貨運列車，降低營運成本。

　　八、大資料幫助金融行業進行價值變現

　　大資料在金融行業應用範圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用ibm沃森電腦為财富管理客戶推薦産品，美國銀行利用客戶點選資料集為客戶提供特色服務。招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為資料進行分析，每周給客戶發送針對性廣告資訊。

　　中國目前金融行業大資料價值變主要在使用者體驗提升和大資料營銷兩個方面，其中招商銀行信用卡中心和平安銀行走到了金融行業的前面。招商銀行信用卡中心的掌上生活app，保守估計日活躍使用者超過了200多萬，交易收入每天超過了500萬。移動app的跨界營銷産出與投入的杠杆比率超過了30倍，客戶大部分金融消費行為都在掌上生活完成，包括餐飲、電影、旅遊、機票、火車票、酒店等。

　　大資料在很多行業都有廣泛的應用場景，例如在醫療行業，農林牧漁、能源行業、物流行業等，大資料将會是電商之後的另外一個巨大市場，結合了所有行業的商業需求之後，大資料産業的市場規模将會是個萬億級别。大資料不是電力但是比電力更能提供動力，大資料不是石油，但是比石油更能驅動企業發展。大資料就是資産，能夠幫助企業進行價值變現。大資料的生意經其實很簡單，就是收入增加，花費減少;就是增加客戶，提高客戶體驗，提高資金回報的杠杆率;大資料應用成熟之後，大資料可以預測商業未來，發現新的商業機會。

　　大資料特别是移動網際網路大資料，将會是網際網路+戰略的主要武器。大資料同各個産業的化學反應還沒有正式開始，大資料市場和大資料變現還在醞釀之中，所有企業都在積極的探索階段，包括網際網路行業的bat，都在尋找大資料變現的場景。中國最大的獨立第三方移動網際網路大資料公司talkingdata擁有用具有價值的移動網際網路大資料和資料應用平台，主要任務就是利用資料和技術幫助企業尋找大資料應用場景，幫助企業進行大資料價值變現，實作網際網路+傳統企業的戰略，同企業共同開發萬億的大資料應用市場。

原文釋出時間為：2015年4月23日

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