五问_大数据_唐玮婕

文汇报/2013年/3月/31日/第006版

经济观察?管理商道

五问“大数据”

“大数据”重新定义商业模式

本报记者唐玮婕

“无香乳液、镁、锌，这些购物行为对于懂得‘大数据’的零售商意味着一个推论——这位顾客可能怀孕了”。能帮零售商招揽客户，能预测奥斯卡奖得主……眼下，各种“大数据”的新奇应用，把“大数据”这个概念推上了众人关注的焦点位置。

随着越来越多的商业行为趋于数据化，“大数据”仿佛望远镜，可以拿来预测未来。过去对于数据的分析往往局限于自然科学领域，而在“大数据”时代，社会科学领域的分析和观察都可以量化，于是，“大数据”又成了人类行为的显微镜。

本期文汇-复旦管理学家圆桌谈围绕“大数据”，展开谈论，共同探讨“大数据”带来的全新商业模式和投资机会。

海量数据等于“大数据”吗？

记者：通常人们用3个“V”（V olume、Velocity、Variety）属性来形容“大数据”，即规模性、高速性、多样性。那么，“大数据”具体的定义是什么，有哪些特点？

蒋青云：除了“容量大”的特点外，相对于市场营销上一直提到的统计抽样而言，“大数据”的另一特点在于“全”，不局限于部分数据；同时“大数据”是动态产生的数据，很多时候都是在人与人之间的互动中产生并记录下来；套用一个流行的词语，“大数据”的发展是随时随地、“野蛮生长”的。

凌鸿：理解“大数据”可以从以下三个角度：首先是“多”，可以用海量来形容；其次是“广”，无论是数据来源、格式、乃至种类都很广泛；再次是“深”，用传统思维来看似乎不相关的数据，因为有大数据的记录、处理，就能发现原本很可能被忽略的复杂联系。

“大数据”带来的冲击其实符合“量变引发质变”的哲学原理，导致传统思维数据的方式发生很大变化、乃至生活方式也都可能受到影响。原先，我们合理做事都不仅要“知其然”，还要“知其所以然”。“大数据”时代下，可能我们只需要“知其然”，也能把事情做好。

王晓阳：以前“数据”并不小，但海量数据却并不叫“大数据”，因为过去我们都是小心翼翼地制定计划、采集样本、整理使用，现在是把所有可能采集到的数据全部集中在一起分析处理，这是“大数据”与过去传统意义上的“数据”概念最大的不同。

李焕民：从实际的商业操作层面来看，数据已经不仅仅是经营活动的副产品，对于越来越多的商家而言，它更是一种战略资产和竞争要素。作为一种特殊资产，数据分析挖掘越深，利用它的人越多，其价值就越高。

记者：“数据化”与“数字化”似乎很容易混淆，这两者之间有何差异？

凌鸿：数据是客观存在的，“数字化”就是将许多复杂多变的信息转变为可以电子化存储的数据，把这些数据转变为一系列二进制代码，引入计算机系统，进行统一处理，这就是“数字化”的基本过程。转化为二进制后，一些数据可能具备可计算、可分析、可追踪、可量化的特性，这一连串过程就叫做“数据化”。

“大数据”的前提就是利用这些可追溯、可量化的数据，挖掘数据背后的深刻含义，未来一定会有很大的发展，最终还将提升我们的智慧。人类的智慧正是来源于对数据的接收和对信息的理解。

记者：“大数据”概念的驱动力是什么？它是怎样形成的？

王晓阳：“大数据”形成的原因很复杂。事实上，人们早就开始采集数据，而技术发展使得处理数据的能力不仅在“量”上实现飞跃，处理“速度”也大大加快。所谓的“大量”，指的是一种爆炸性增长，我们现在已经有一些技术手段去处理、总结如此规模的数据。而“速度”指的是，让数据快速地存入系统，快速进行处理，反应速度也非常之快。

在收集方面，传感器几乎无处不在。过去个人要上传一张网页可不是那么简单，但社交网络兴起后，通过微博等平台，每个人“随意”的一句话都能公开发布。于是，采集的数据不再仅仅是商业行为的数据，这些个人信息的“数字化”也能通过技术手段收集起来。

更关键的是，采集、分析之后，一些业内的先锋企业发现，这些数据“有用”。有了技术、有了用处，随之就驱动了“大数据”产业的发展。

数据如何转变为“商业洞察”？

记者：目前“大数据”的商业价值已经显现：帮企业更精准地找到用户，降低营销成本，从而提高企业销售率，增加利润。如何具体应用“大数据”达成这些效果？

蒋青云：通常人们都用“3V”来形容“大数据”，我觉得还要加一个“V”——Value，也就是价值，特别是对于商业的价值。“大数据”记录了人类行为各种信息，而这些信息都是分散的。我们都知道如果拼图的板块越多，拼起来的难度就越大。眼下，涌现出不少专门帮着“拼图”的数据公司，拼得越完整、利用“大数据”更为充分、就能更有效地帮助企业优化商业决策。今天对于“大数据”的利用还处于初级阶段，如果暂时没有能力拼出全部的拼图，那么拼出部分图案也会产生一定的价值。

李焕民：作为一家商业数据处理与分析公司，邓韩贝(dunnhumby)专注于消费者购物行为的分析，通过各种数据（包括EPOS数据、信用卡数据、会员卡数据、在线浏览及购买数据或其它第三方数据等等）分析得出顾客洞察，帮助零售商及品牌商了解谁是最好的顾客、顾客的需求和需要是什么，从而为顾客提供个性化体验，增加顾客忠诚度。比方说，根据购物的频次、每次花费的金额就可以把顾客进行忠诚度的细分：最好的顾客、有价值的顾客、潜在的顾客、非忠诚顾客等。比分说，根据对价格是否敏感，我们就可以知道顾客的生活方式，处于高端、中端还是低端。高端关注商品品质与服务，中端顾客更关注物有所值和便利性，而低端顾客价格敏感度很高。我们还可以从顾客对渠道的偏好、对品牌的忠诚等多个角度、不同维度来对顾客进行认知。

有了对数据的洞察后，更关键的是，如何将这些洞察转变为决策和行动。现实的情况是有些公司自己也有不错的数据分析能力，却无法转变为更好的商业决策，包括智能定价、促销、与客户做个性化沟通等。举个例子，“啤酒和尿布”的营销案例早就广为人知：某零售公司从数据分析中发现，啤酒和尿布两个不同品类的商品具有高度相关性，因为它们经常出现在同一个购物篮里，且这样的购物篮出现的比例很高，倘若把它们联合促销，会不会带来更高的销售？事实是，两者都实现了不可思议的销售增长，这就是利用商品的相关性来进行跨品类促销或追加销售的真实案例，而商品的相关性分析，就是数据分析的洞察之一。

我们可以通过对于海量数据的分析，找到某不同品类的某些产品“高度相关”；同时反过来，我们也可以发现同一品类的某些产品具有高度替代性，即消费者要不购买A，要不购买B，但绝不会同时购买两者。经过对上千万这样的购物篮进行分析，我们就可以了解消费者是怎么样进行购买决策的，从而帮助零售商进行品类管理及货架排面优化决策。

王晓阳：“大数据”技术到底能对商业带来哪些好处？事实上，洞察是做出商业决策的基础，而大数据正提供了这个基础。反过头来，利用大数据带来的洞察去做一些判断、策划、决策的同时，我们可以建立一个反馈机制，包括做哪些促销、网站首页放什么内容，都可以先“试验”一番，实时得到反馈结果，判断效果后及时做出调整，这将是一个很大的改变。

例如，某商家拥有上千万的用户，利用“大数据”的技术手段，挑选其中100万户，测试改变网页对点击造成的影响，动态获取结果，随后再去推广，如果没有“大数据”技术，这种“试

验”我们无法做到。

记者：从市场营销角度来看，“大数据”如何改变企业与客户的关系？

蒋青云：从营销理论出发，“大数据”目前运用最广泛的部分就是客户关系管理（CRM）。

客户关系管理有三大目标，一是“向上销售（up-selling）”，促进客户买更多商品；“交叉销售（cross-selling）”，让客户实现多样组合购买；“口碑营销”，通过现有客户拉到更多的客户。

对于这三大目标，“大数据”都可以帮到忙，其路径如下：通过“大数据”的分析，可以发现某客户的消费行为，商家可以通过这样的刻画更加理解消费者，提供更个性化，更符合消费者需要的销售，从而激发出更多购买行为，提高营销绩效。

记者：除了在零售领域，“大数据”在金融、政府管理、社会管理等方面还有很多应用，它的价值和带来的变革还体现在哪里？

凌鸿：我来举一个开车的例子，假设“大数据”的技术足够强大，我们在车上所有的位置装好传感器，采集包括轮子压力、转速，发动机的状况，甚至开车人表情、姿势、动作等各种信息数据，实时处理、分析后传输到汽车公司，反应出这部汽车的所有状况。在这种状况下，会发生哪些改变？司机要打瞌睡，立马会有提醒；坐得不太舒服，座椅迅速调整；行车速度异常，汽车立刻就“被指导”……到那时候，我们坐上汽车或许根本不需要人来驾驶，实现真正的“无人驾驶”。如此一来，这家汽车公司似乎就演变成了一家数据处理公司。未来企业的能力取决于对数据感知、分析的能力，这都离不开信息技术、算法、系统的支撑，而整个运作流程的关键不再停留在卖车，还是售卖之后的服务上。

“大数据”给生活带来的影响或许就隐含在其中：传统的产品、服务、乃至运作方式将被改变；最终，整个产业、乃至社会运作都会发生变化。

未来“大数据”时代里，通过对数据的洞察，商家所提供的恰恰都是客户所需要的服务，最后很可能都不需要做广告了，因为提供的都是客户所需要的信息和服务，无疑将改变传统的营销方式。

蒋青云：从经济学的角度来看，过去抽样调查更有效率，抓取更多样本意味着过高的边际成本；现在，随着数据记录、处理、分析能力的提高，处理全部数据的边际成本大大降低了，于是“大数据”的价值就体现了出来，具备为商业服务的能力。

但是目前对于“大数据”的应用很多还处于探索的阶段，所谓实时收集、分析、处理还属于假设的理想化状态，何时实现要拭目以待。

过去商业决策都靠人来做判断，以后人们可以通过数据反馈、计算机自动化处理等，来找到更好的决策依据，从而提高商业智能（Business Intelligence）。

“大数据”陷入“过热期”？

记者：社交网络里有很多反馈信息、而且是实时、基于客户的，那么社交化媒体对建立健全“大数据”系统以及应用发挥着哪些作用？

凌鸿：眼下各个渠道都会产生丰富的数据，营销与社会化媒体的结合已经非常密切。客户的基本状况不仅仅反映在产品的购买过程中，社交网站上的种种行为可能会直接影响、直接决定商品的选择。现在很多拥有数据的网站都在向零售企业提供类似的数据，比如企业会关心在某社交网站上，哪些人在议论这家企业的产品、议论哪些与产品相关的话题？从而重新定义该产品性能和服务。事实上，现实中已经有这样的案例，企业从社交网站上获取数据，反馈给工程师，对商品做相应的修改，再重新公布到社交网站上来收集反馈，最终找到适合市场的商品。

随着各类社交网站的兴起，群体行为有了众多电子化的数据，通过分析这些数据，发现其中的商业价值。不少企业已经建立起基于社会化媒体的客户关系管理系统，直接连接各大社交媒体，洞察消费状况的变化，甚至可以通过这些数据分析预测商品未来的流行趋势。社交网络中的数据越来越多，称得上“大金矿”，我们正在思考如何通过分析这些数据支持商业化活动，提升服务质量，例如如何对教学过程产生帮助，应该给学生传递哪些教学内容，都可以在社交网络中找到

相关的数据支持。

王晓阳：社交网络的发展，尤其是现在移动互联网的兴起，让人们可以随时随地参与进来，分享各种位置信息，对于不同的商业活动、乃至城市管理都是非常重要的信息。当然，随着社交网络的发展，未来可能会涌现出更多有价值的应用。

李焕民：如果顾客有了一次愉悦的购物体验，把它分享到社交网络上，就可能形成良好的口碑营销，消费者就从品牌忠诚者变成了品牌拥护者，介绍更多的人去某零售商购物。对于零售商及品牌商来说，它就可以找到一群忠诚度高的消费者，做小范围的试销，鼓励消费者在网络上分享试用心得。这种利用社交媒体的营销方式，其实蕴藏着相当大的商业价值。与此同时，商家还能利用顾客的反馈，在定价、广告投放等方面更精确地对准目标群体。此外，通过社交媒体上的“大数据”分析，商家可以了解到顾客对自己的态度并采取适当的措施，毕竟这种态度将直接影响顾客的下一次购买行为。

记者：“大数据”带来的变化令人欣喜，这是否意味着一场数据变革已经到来了？

蒋青云：随着数据处理能力的提高，企业的管理模式、经营方式、甚至存在方式都在悄然变革。当企业能做到与消费者“一对一”地建立联系后，它相当于化为社会网络上的一个结点，熟知客户行为的变化，对公司进行柔性化的管理，企业也就成为了“社会的企业”。

目前为止，“大数据”的长期趋势依然有些“雾里看花”，只能说具备商业价值，但学术价值依旧处于研究探索中。

凌鸿：从电子商务、移动商务、云计算、到今天大红大紫的“大数据”，热门的技术层出不穷。事实上，一个完整的技术成熟周期包括以下过程：技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫化的谷底期、稳步爬升的复苏期、发挥实效的成熟期。就“大数据”而言，数据处理的技术早就有之，经过了“萌芽期”后我们很可能正在经历“过热期”，一旦过热后，人们会发现技术很可能达不到原先的期望，于是“幻灭”的谷底期到来；可实际上，技术的发展轨迹会不断往前推进，影响、应用、价值也逐渐累积，最终迎来复苏期，直至价值体现期。

显然，舆论的炒作、抑或是冷淡都不会改变技术自身的发展。因此，当今的企业不妨保持冷静深刻的思考——究竟哪些技术是可以成熟应用的、是自身商业所需要的、能发挥哪些实际的作用，等等。如果是真正需要的技术，企业就应该花功夫去理解、掌握，并做适当的尝试应用，一旦进入这个技术领域，企业很可能会发现比预期更大的价值，而预先发现到的价值又往往对企业的竞争能力产生很大的提高。于是，提前一步技术转型的公司中经常能诞生该领域的领先企业，等技术成熟后再去应用的企业很可能只能扮演跟随者。

今天“大数据”在技术上还有很大的发展空间，包括数据的获取、整合、传递、加工、算法等都有待成熟，需要一步一步加以探索。

王晓阳：从技术的角度，我还要给“大数据”泼些冷水：当大家都齐刷刷掀起“挖金潮”的时候，反倒是卖牛仔裤的、卖工具的更赚钱。“大数据”的处理确实能够带来价值，这是毋庸置疑的，但说它能颠覆商业的整体模式，我认为并不见得。与此同时，对于“大数据”的期望不要太高。数据处理技术能做到的事情，还在研究的过程中，它只能呈现出“相关性”，而并不会告诉你“因果性”。在我看来，将专业知识和“大数据”的技术结合，才能产生应用效果。

商业生态如何培育？

记者：眼下，“大数据”不同的产业分工正悄然形成：首先是亚马逊、谷歌、Facebook这类公司通过对用户的信息分析，解决自己公司的精准营销和个性化推荐；其次是IBM、惠普等公司通过整合“大数据”的信息和应用，组合硬件加软件，以数据整体解决方案的形式来提供管理理念和策略制定；还有一类新兴的创业公司，提供单个的数据解决方案，将“大数据”商业化、商品化。那么，一条数据采集、储存、分析、管理的产业链是否已经形成？

王晓阳：“大数据”产业正在形成，并且在不断完善。事实上，现在“大数据”的处理更注重“开源性（OpenSource，即开放源代码）”。

早先诸如谷歌、雅虎之类的公司由于并不在意卖软件，而是希望有更多的公司为它来做数据处理，因此把自己的软件“开源”，从而促成了开源的产业发展。当然，开源并不意味着免费，而是形成一套自由的商业机制。

不难发现，正是开源令IT产业快速发展，不同的企业都可以站在高起点上起步。在“大数据”的推动下，IT商业本身的机制悄然发生了变化。

坦诚地说，“大数据”产业链确实已经存在，不少公司都认识到数据处理的重要性，认为其中“有金可挖”，至于究竟能挖出多少，我们还要拭目以待。

李焕民：相关的公司已经构成了一个初具规模的大数据生态系统，其中既有在数据获取、储存、管理甚至分析等方面具有垂直行业整合能力的企业；也有如邓韩贝等拥有自己独特分析能力的专业服务公司；当然，这个生态里面必须还有“天生”的大数据拥有者，例如电信运营商、零售商、金融企业等。

从“大数据”发展演进的过程来看，第一步应该是企业对自己内部所拥有的数据做前期整合与应用，例如在企业内建立数据仓库等，满足企业通用性决策的需求。第二步必须走出企业，做企业内外部数据的融合与分析。比方说，对一家银行来讲，由于信用卡支付涉及到不同行业的零售商或品牌，只是分析自有的信用卡数据，很可能并不能完全理解自己信用卡客户的真实需求，这就需要整合不同商家的信息来分析，从而设计更好的信用卡产品及服务。第三步才会走到成为一家数据驱动的以顾客为中心的商业组织，这就会涉及到变革管理，真正让这种思想融入到人、商业流程及决策程序中去。

在我看来，眼下“大数据”生态下的企业遭遇到了人才瓶颈，尤其是需要更多“数据科学家”。这些人才要有跨学科跨行业的知识，不仅精通技术，懂得提炼数据，还要拥有丰富的商业知识，了解数据的商业价值及其商业目的，懂得把提炼出来的数据洞察价值清晰地直观地告诉决策者，帮助其做出更好的决策。

如何应对隐私侵权挑战？

记者：“大数据”时代也存在隐忧，其中之一就是隐私的泄露。在数据采集上，如何保障不涉及侵犯隐私？如何规避数据开放带来的风险？

蒋青云：互联网对于隐私的侵犯确实是一个全新的挑战，而“大数据”模糊了使用的界限，从而造成看似更可怕的潜在威胁。在目前缺乏相关法律制约的状况下，首先要用伦理来规范，每个企业都要遵循数据应用的伦理，承担保护客户隐私的义务。

在商业战略开发过程中，企业也应该学会尊重顾客，从长期价值出发运用数据，不能短视。而在具体的操作层面，企业应用数据也要尽量巧妙，一些心理学的学习和应用也必不可少，不要对客户造成直接威胁。

凌鸿：隐私问题备受关注，传统的观念、原有的保护方法、现存的法律法规都已经很难适应新的形势。换句话说，当企业按照原先的理解、规定去运作，就很难把握商业的底线，在开发应用数据的过程中，似乎没有破坏法律，却已经侵犯到了客户的隐私。

这就是技术带来的副作用——以前数据的保存有时效性，过了规定的时间，数据自然会销毁，但电子化后数据会一直保留着。再比如，数据收集原本应该告知客户其商业目的，但“大数据”时代来临后，挖掘出的数据很可能转换为其他的应用。

与此同时，人们对于隐私的认识、界定也处于不断变化的过程中。所谓侵犯隐私，就是一个企业出于自己短期的商业目的，恶意地应用数据，给客户带来了伤害。事实上，我们必须意识到，从长期来看，这种行为将提升企业的经营成本，最终毁坏它的商业利益。其次，在收集数据的过程中，如果发现有些数据可能会对他人造成危害，就应该采取适当的保护。第三，对于隐私的判断，要看最终目标在哪里，以基本的商业道德伦理为基础。

随着时间的推移，各方都应该为保护隐私做出努力。技术上，获取数据后要尽量加以保护；相关企业可以建立起收集数据规则；从社会的角度来说，法律法规可以做出相应的调整等。只有

多管齐下，才能应对隐私问题的挑战。

王晓阳：通常情况下，对于隐私的侵犯并非仅限于一家企业内，而是出于商业目的，买卖各种数据。一旦隐私的侵犯形成了产业链，将造成糟糕的后果。在我看来，“大数据”时代对隐私的侵犯防不胜防，光靠伦理肯定不够，一要靠技术堵截，二是要尽快立法。