全方位解读大数据

3) 大数据的应用领域

大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家 GDP 的绝大部分份额。

哪些传统企业最需要大数据服务呢?至少有 3 类企业：

1) 对大量消费者提供产品或服务的企业

2) 做小而美模式的中长尾企业

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业

第 1) 类企业都需要利用大数据精准分析不同消费者的偏好，提高营销和服务的质量;第 1) 类企业都需要利用大数据分析精准定位自己的客户群;第 3) 类企业主要指哪些正在遭受来自互联网的新玩家冲击的传统企业，此类企业自然都需要利用互联网和大数据作为自我进化的工具。当然，第 3) 类企业与前 2 类企业有重叠。

具体来讲，中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首先是线下零售业，其次是金融业。

受电商的冲击，国内很多零售巨头都增长严重放缓，甚至遭遇负增长，线下零售已经到了不得不变革的危机关头。我们也看到了银泰百货、王府井百货、万达集团这些具有创新意识的传统巨头开始利用互联网和大数据来改造线下商业。其中银泰百货以手机为载体、利用 O2O 方式进行双线数据挖掘的创新非常值得借鉴。

而金融行业就更加特殊：金融业并不销售任何实体商品，它自诞生起就是基于数据的产业。由于国家管制，金融业在前几年享受了非常好的政策红利，内 部变革动力不足。而目前金融业已经逐渐开始放松管制，新兴的金融机构必将利用互联网以及大数据工具向传统金融巨头发起猛烈攻击。而传统金融机构在互联网方 面的技术积累和数据积累都不足，要快速应对新进入者的挑战，必然需要大数据服务。我们也看到了中信银行信用卡中心、招商银行信用卡中心已经在开始利用互联 网大数据进行创新。

那么传统产业需要什么样的大数据服务呢?这主要包括 3 层：

1) 基于大数据的行业垂直应用。每个行业都有自己的特点，所以自然会存在行业应用的需求;

2) 顾客标签与商品标签的整理。不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，而且这些标签必须能够细化到单个顾客和单个商品。标签是行业应用的基础;

3) 企业内部和外部数据的整合与管理。要给顾客和商品打标签，首先必须整合企业内部和外部数据，尤其是日益重要和庞大的外部数据。

 图：传统企业需要的大数据服务

第 3 层和第 2 层的方法相对比较通用，行业特殊性相对较少。百分点已经在第 3 层和第 2 层做出了比较成熟的产品，并且也开始在第 1 层做出了一些具体的行业应用产品，比如针对服饰行业的时尚服饰搭配系统。

4) 大数据的发展方向

大数据产业未来会向什么方向发展?随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。拿钢铁产 业来讲，铁矿石公司从矿场中挖出矿石，经过粗加工，卖给钢铁企业;钢铁企业再进行精细一点的加工，将板材、钢条卖给下游制造业公司;这些制造业公司做出汽 车、飞机、门窗、电脑等产品卖给下游公司。这个产业链中存在找矿、运输、加工等诸多环节，每个环节都有对应的企业。

 图：传统企业的供应链

在“数据供应链”中，存在数据、数据整合与挖掘工具以及数据应用这 3 大环节。数据就好比矿场的矿石;数据整合与挖掘工具就好比钢厂的冶炼炉;而精准营销、服饰搭配等数据应用就好比汽车、电脑等可以出售给消费者的产品。企业 在数据供应、数据整合与挖掘、数据应用等所有环节都需要专业的服务。这里尤其有两个明显的现象：

1) 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟;

2) 能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。