從2012年的“用戶標簽”到2014年的“用戶畫像”，從2015年的“大數(shù)據(jù)”到2017年的“人工智能”，大數(shù)據(jù)正在從神壇走向現(xiàn)實。

• “標簽”到“畫像”，代表著數(shù)據(jù)在數(shù)量和維度上，逐漸在豐富;
• “大數(shù)據(jù)”到“人工智能”，表明從原始數(shù)據(jù)到本體認知的過渡。
• 無論是數(shù)據(jù)積累的量變到質(zhì)變，還是數(shù)據(jù)到認知層面的過渡，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始在一些特定領(lǐng)域和場景下為客戶解決實際問題，創(chuàng)造價值。

本文將從產(chǎn)業(yè)鏈、市場、誤區(qū)、挑戰(zhàn)四個部分對大數(shù)據(jù)市場現(xiàn)狀以及下一步的發(fā)展提出自己的觀點與洞察。

產(chǎn)業(yè)鏈

在2017年初的時候，根據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展我將2016年認為的產(chǎn)業(yè)鏈中四個環(huán)節(jié)壓縮至了兩個，即數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商和數(shù)據(jù)解決方案提供商。

(圖片說明：實際的產(chǎn)業(yè)鏈以及2018年可能的演進)

通過過去一年的觀察發(fā)現(xiàn)，雖然市場上確實以這兩種角色為主體，但在具體項目中，這二者并沒有形成上下游產(chǎn)業(yè)鏈的局面。在一些行業(yè)市場中，數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商向前跨越，直接面對行業(yè)客戶，向他們提供其所擁有的外部數(shù)據(jù)(往往本身就擁有海量的2C數(shù)據(jù)入口，可以源源不斷地生產(chǎn)2C數(shù)據(jù))的粗加工產(chǎn)品(如用戶的標簽數(shù)據(jù)等);而在另一部分行業(yè)市場中，數(shù)據(jù)解決方案提供商，基本使用用戶自身的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)處理服務(wù)，為行業(yè)客戶提供某個方向的解決方案。

上面兩個角色之間基本沒有合作、沒有交集，很少在市場上直接競爭。

究其原因，個人認為有兩個方面。一個是市場的成熟度決定的，還有一個就是由法律或者說政策環(huán)境決定的。

首先，這是由市場的成熟度決定的。目前行業(yè)應(yīng)用市場還處于早期，部分行業(yè)用戶的需求集中在外部數(shù)據(jù)的簡單加工層面，還沒有滲透到行業(yè)縱深，與行業(yè)的核心業(yè)務(wù)沒有形成深度耦合，對數(shù)據(jù)服務(wù)提供商還沒有很深的行業(yè)經(jīng)驗要求;另一方面，現(xiàn)階段大多數(shù)“解決方案”提供商，基本采用客戶自身的數(shù)據(jù)，依靠數(shù)據(jù)處理能力為客戶提供數(shù)據(jù)集成服務(wù)。現(xiàn)在的“解決方案”提供商，大多還停留在數(shù)據(jù)服務(wù)的層面，并沒有大量應(yīng)用外部數(shù)據(jù)的經(jīng)驗，與行業(yè)的深度需求耦合還遠遠不夠，自然也沒有形成“殺手”級的產(chǎn)品，行業(yè)的可替代性很強，與數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商的能力差異并沒有充分表現(xiàn)出來。這些，都從不同程度，反映了市場發(fā)展成熟度不足的問題。

其次，數(shù)據(jù)的交易目前在我國還是一個敏感的話題。雖然數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商擁有海量的2C數(shù)據(jù)，可如何與第三方合作，為行業(yè)客戶提供他們所需要的解決方案，還是個無法觸碰的禁區(qū)。6月1日生效的個人隱私安全法(下面簡稱隱私法)，只說明了“干什么”不行，但并沒有規(guī)定“如何做”才是可以的。而這個“如何做”才行的體系，需要經(jīng)過幾年時間的建立才可能完成。法律環(huán)境的滯后，也限制了行業(yè)的進一步發(fā)展，資源將進一步向掌握數(shù)據(jù)的巨頭集中。雖然這樣做便于管理，數(shù)據(jù)集中在幾個巨頭手里好監(jiān)管，不會產(chǎn)生隱私數(shù)據(jù)滿天飛的亂象，但缺點也是顯而易見的。數(shù)據(jù)無法打通，就會形成一個個信息孤島;數(shù)據(jù)無法流動，就使數(shù)據(jù)應(yīng)用受到很大局限。這一點，恐怕是監(jiān)管部門最應(yīng)該盡快解決的問題。

百行征信的出現(xiàn)從某一個角度說明了解決這個問題的必要。

(圖片說明：實際的產(chǎn)業(yè)鏈以及2018年可能的演進)

上圖的上半段就是現(xiàn)在實際的產(chǎn)業(yè)鏈情況，而下半段是根據(jù)現(xiàn)在市場發(fā)展的態(tài)勢。我認為2018年可能會出現(xiàn)的演進。隨著大數(shù)據(jù)被應(yīng)用到各行各業(yè)，大多數(shù)行業(yè)的數(shù)據(jù)準備并不充分，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱。要想使數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，發(fā)揮更大的作用，勢必需要大量的數(shù)據(jù)歸集與治理，這就是數(shù)據(jù)優(yōu)化商的角色。由于增量市場的出現(xiàn)，僅靠現(xiàn)有的解決方案提供商和數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商自身的力量是不夠的，這就為獨立的第三方數(shù)據(jù)優(yōu)化商出現(xiàn)，并存在創(chuàng)造了客觀上的空間。所以說，對于大多數(shù)行業(yè)而言，要想充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，首先要從數(shù)據(jù)的歸集與治理開始，磨刀不誤砍柴工!

另一個會發(fā)生的變化，是解決方案提供商將逐漸拉開與數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商在行業(yè)的差距，向行業(yè)縱深走，形成差異化的產(chǎn)品和解決方案，成為真正的某一行業(yè)的解決方案提供商。而數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商反而會回縮，專注自己的服務(wù)平臺，支撐眾多方向的解決方案提供商以及客戶的需要，逐漸完成與解決方案提供商的上下游產(chǎn)業(yè)鏈。

這都是市場在逐漸成熟的標志，分工進一步細化。

市場

經(jīng)過了過去4-5年的積累，無論在數(shù)據(jù)上，還是在數(shù)據(jù)處理技術(shù)上，大數(shù)據(jù)正在某些局部由量變轉(zhuǎn)為質(zhì)變。在很多領(lǐng)域和場景下已經(jīng)可以做出很明顯的效果。或者幫助客戶解決他們的原來解決不了的問題;或者改善原有的方法，提高效率、降低成本;也或者開辟了新的渠道，形成創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式。

總之一句話，大數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)力!

大數(shù)據(jù)正在被應(yīng)用到各個領(lǐng)域。這其中當然有很多亂象，存在著很多“誤解”，但數(shù)據(jù)思維驅(qū)動的數(shù)據(jù)應(yīng)用是大趨勢，不可逆轉(zhuǎn)。

從市場對象來劃分，可以分為大B(商業(yè)體，Business)和高成長性行業(yè)的中小B。無論是解決方案提供商還是數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商大多集中在大B領(lǐng)域，如銀行、保險、醫(yī)療、教育等。這是由他們的公司體量決定的，必須要做對等體量，且確定性較高的市場，才可能保證固定的產(chǎn)出，這是正確的。

除此之外，另一個群體，高成長性中小B也非常值得關(guān)注。高成長性行業(yè)雖然有很多不確定性，尤其是在現(xiàn)在的經(jīng)濟環(huán)境下，中小企業(yè)甚至很難生存，但也不是完全沒有機會。就在人們普遍認為BATJ壟斷下的互聯(lián)網(wǎng)很難有新貴出現(xiàn)，但這幾年依然出現(xiàn)了今日頭條、滴滴。所幸，我就在2016年抓住了出行行業(yè)(Uber、易到等)的機會，依靠大數(shù)據(jù)的反刷單解決方案在這一領(lǐng)域迅速地打開局面，并發(fā)展壯大，形成了每年數(shù)千萬的業(yè)務(wù)。

這就是高成長性中小B的魅力。首先它增長迅速，也會帶動生態(tài)鏈上的其他企業(yè)快速增長，想象空間很大;其次，中小B本身沒有很復(fù)雜的決策鏈，決策周期很短，一般2-4個月，比較容易試錯，這對于初創(chuàng)團隊是非常關(guān)鍵的;再者，高成長性中小B在高速發(fā)展中，不可能完全依靠自己的力量解決所有的問題，這就為建立生態(tài)鏈創(chuàng)造了客觀的土壤。這一點，在去年9月參加的一次大數(shù)據(jù)峰會上，聽到了興業(yè)金服的一位負責人也表達了類似的觀點。

大數(shù)據(jù)不同于以往的IT項目，不能單純地以甲乙方的形式存在，已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的建設(shè)和被建設(shè)的關(guān)系。取而代之的，是一個合作共贏，長期共存的生態(tài)鏈。

由于資源(外部數(shù)據(jù))的局限，客戶不可能通過服務(wù)提供商的一次建設(shè)，就能夠完全掌握并獨立運營。時代的發(fā)展也不允許客戶有時間去慢慢消化、學(xué)習(xí)、獨立運營所有的系統(tǒng)，他們必須要引入數(shù)據(jù)服務(wù)合作伙伴，整合雙方的資源，而迅速地形成生產(chǎn)力。社會的成熟，分工進一步細化，“TIME to Market”決定了你沒必要也不可能每一件事兒都自己去做。行業(yè)客戶將注意力更好地聚焦在自己的主業(yè)上，而數(shù)據(jù)部分，會依賴數(shù)據(jù)合作伙伴來一起參與，共同經(jīng)營。

所以，客戶對外部數(shù)據(jù)合作伙伴的訴求，是“外部數(shù)據(jù)”+數(shù)據(jù)處理”(包括數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)處理能力)+“數(shù)據(jù)融合”(這并不等同于數(shù)據(jù)處理，主要側(cè)重于數(shù)據(jù)應(yīng)用;不但需要數(shù)據(jù)服務(wù)提供商具有豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗，還需要數(shù)據(jù)服務(wù)提供商具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗，即真正的數(shù)據(jù)解決方案提供商)。

誤區(qū)

在幾年的數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐中，發(fā)現(xiàn)了很多誤區(qū)。

• 一是很多客戶認為大數(shù)據(jù)就等于買數(shù)據(jù)，在應(yīng)用的過程中生搬硬套;
• 二是對大數(shù)據(jù)的不切實際的預(yù)期，要么是將其神話，要么就對應(yīng)用的過程缺乏耐心;
• 三是認為有很多數(shù)據(jù)就應(yīng)該能馬上產(chǎn)生價值，但實際情況是數(shù)據(jù)準備不足，基礎(chǔ)薄弱。

誤區(qū)一：大數(shù)據(jù)等于買數(shù)據(jù)

很多行業(yè)客戶最初對外部數(shù)據(jù)的認知是從購買外部數(shù)據(jù)開始。無論是用戶畫像，還是做其他用途的數(shù)據(jù)?？蛻暨€延續(xù)了IT建設(shè)的思維，認為所缺的只是外部的數(shù)據(jù)。有了外部數(shù)據(jù)，依靠自身的力量也完全可以完成大數(shù)據(jù)在所在行業(yè)的應(yīng)用。別人搞大數(shù)據(jù)做用戶畫像，就也來畫像;別人提大數(shù)據(jù)能精準營銷，那也來搞精準營銷。并沒有從認知層面建立數(shù)據(jù)思維，對大數(shù)據(jù)有一個全面的有高度的理解。這種生搬硬套的做法也從某種程度上導(dǎo)致了數(shù)據(jù)應(yīng)用效果不好的局面，沒有真正將數(shù)據(jù)發(fā)揮其應(yīng)有的價值。

外部的數(shù)據(jù)應(yīng)用是屬于跨域的數(shù)據(jù)應(yīng)用，需要很強的專業(yè)性。這一工作既需要了解市場上各類數(shù)據(jù)的屬性，也需要了解如何將數(shù)據(jù)加工才能滿足行業(yè)的需求。并不是每個數(shù)據(jù)都能為行業(yè)的某個需求做出明顯效果的;也不是經(jīng)過一次的采購就能完成的事情。也許，三五年后，當外部數(shù)據(jù)種類穩(wěn)定且成熟，行業(yè)內(nèi)部自身的數(shù)據(jù)專家也可以主動地去選擇外部的數(shù)據(jù)，依靠自身的力量完成與內(nèi)部數(shù)據(jù)的融合，去滿足業(yè)務(wù)的需求;但在今天，可能更多地還要依賴外部專業(yè)數(shù)據(jù)團隊的幫助。

誤區(qū)二：大數(shù)據(jù)是萬能的

在外部數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程中，還有一個主要的誤區(qū)就是對數(shù)據(jù)應(yīng)用的不切實際的預(yù)期。要么是將大數(shù)據(jù)、人工智能神話，要么就對數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程缺乏耐心。

首先，大數(shù)據(jù)本身是一門技術(shù)，它與其他技術(shù)一樣都有著它的局限;大數(shù)據(jù)不是萬能的，但是數(shù)據(jù)思維是可以創(chuàng)造很大價值的。

其次，外部的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)場景與行業(yè)不同，因而在使用的過程中，就要仔細甄別，不斷調(diào)整。距離行業(yè)需求越近的數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，做出的產(chǎn)品就越好。但無論多近，外部數(shù)據(jù)始終是外部數(shù)據(jù)，其產(chǎn)生的環(huán)境與行業(yè)的需求大多不會100%契合，所以就需要專業(yè)數(shù)據(jù)團隊的進行加工、處理，經(jīng)過幾個輪回的迭代才可能取得好的效果，要有足夠的耐心。

誤區(qū)三：有大量的數(shù)據(jù)就馬上能產(chǎn)生價值

有很多行業(yè)用戶，依靠多年的積累形成了大量的數(shù)據(jù)。他們認為有大量數(shù)據(jù)就能馬上產(chǎn)生價值。先不說這些數(shù)據(jù)的維度和質(zhì)量能產(chǎn)生多大價值，首先面對的是大量的數(shù)據(jù)格式混亂，數(shù)據(jù)字段不一致，要想發(fā)現(xiàn)其價值就如從雜草堆里挑出一根針。

對于大多數(shù)行業(yè)客戶而言，首先都面臨數(shù)據(jù)的歸集與治理的工作，磨刀不誤砍柴工。

無論是“大數(shù)據(jù)等于買數(shù)據(jù)”，還是對“大數(shù)據(jù)是萬能的”，還是“有大量數(shù)據(jù)就能產(chǎn)生巨大價值”都反映了數(shù)據(jù)應(yīng)用在大數(shù)據(jù)在行業(yè)的應(yīng)用尚屬初級階段。

挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)缺失

盡管大數(shù)據(jù)已經(jīng)經(jīng)歷了五六年的發(fā)展，數(shù)據(jù)無論在維度上還是數(shù)量上都已經(jīng)比幾年前有了很大的改變。但是客觀上講，還沒有達到質(zhì)的飛躍。由于相關(guān)的法律建設(shè)沒有完成，大量數(shù)據(jù)被滯留在少數(shù)流量入口處，形成了一個個數(shù)據(jù)的孤島。還沒有形成數(shù)據(jù)的有效打通、流轉(zhuǎn)，更談不上創(chuàng)造新的價值。

我依然堅持2017年初的判斷，數(shù)據(jù)僅在局部市場，特定的場景已經(jīng)成熟，可以為客戶創(chuàng)造很大的價值。但還沒有辦法形成規(guī)模化市場，這是由于數(shù)據(jù)發(fā)展的成熟度決定的。

數(shù)據(jù)的缺失，并不能靠高明的算法彌補。這與統(tǒng)計模型，大數(shù)據(jù)還是人工智能都無關(guān)系。只能面對這一現(xiàn)實，去尋找先期成熟的市場，盡可能地立足現(xiàn)在的數(shù)據(jù)以及算法幫助客戶解決他們的實際問題，創(chuàng)造價值，形成商業(yè)閉環(huán);同時積極地關(guān)注其他市場的成熟。數(shù)據(jù)應(yīng)用市場與其他早期市場并沒有不同，都是由點及線，最后再到面的。這是個螺旋上升的過程，沒有捷徑可循。

數(shù)據(jù)思維的建立

與數(shù)據(jù)的缺失相比，一個更大的挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)思維的建立。我們正在經(jīng)歷一個從IT到DT的跨越的時代。大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、人工智能都是這一跨越中的工具。但不幸的是，很多用戶甚至從業(yè)者還是沉迷于技術(shù)本身，把大數(shù)據(jù)等同于一個普通的技術(shù)，沒有上升到數(shù)據(jù)思維。

數(shù)據(jù)思維絕不只是技術(shù)部門的事情，而是整體戰(zhàn)略的問題。數(shù)據(jù)思維要滲透到每一個部門，每一個環(huán)節(jié)，用數(shù)據(jù)去輔助決策，讓數(shù)據(jù)去重構(gòu)業(yè)務(wù)流程，數(shù)據(jù)應(yīng)用才能發(fā)揮其最大的價值。只有將數(shù)據(jù)思維貫徹到企業(yè)的每一個環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)才能真正轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)的價值才能真正得以體現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是戰(zhàn)術(shù)，而數(shù)據(jù)思維是戰(zhàn)略。

2017年，產(chǎn)業(yè)格局越來越清晰。無論是數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商，還是數(shù)據(jù)解決方案提供商，都在正確的方向上走出了堅實的一步，其價值已經(jīng)得到了各自市場的認可，進入了良性的循環(huán)。雖然，我認為大數(shù)據(jù)的真正高潮還未到來，短時間內(nèi)還處于投入大于產(chǎn)出的局面，但曙光在前，已經(jīng)在一個量變到質(zhì)變的積累過程當中。隨著技術(shù)和數(shù)據(jù)的進一步成熟，隨著行業(yè)的深入，相信不遠的未來(可能是2-3年)將會迎來數(shù)據(jù)時代的真正高潮!