如何培育出大數據時代的No.1企業

李輝 梁曉峣

（1.上海市科學學研究所 2.上海交通大學 上海 200240）

網頁時代，google憑借強大的搜索功能搶得先機；社交媒體時代，facebook憑借領先的分享模式獨領風騷；大數據時代，什么樣的企業能執牛耳？

1、大數據時代的三種公司

按照牛津大學教授、《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》作者維克托·邁爾·舍恩伯格的觀點，大數據產業的價值創造一般有三部分組成：數據本身、處理數據的技能以及利用數據的創新思維。這三者也分別代表了大數據產業中的三種公司類型。

大數據掌控公司。這類公司擁有大量數據或至少可以收集到大量數據，卻不一定有從數據中提取價值的技能或者用數據催生創新的思想。最好的例子是twitter，它擁有海量數據，但是它的數據都通過兩個獨立的公司授權給別人使用。

大數據技術公司。這一類公司通常是咨詢公司、技術供應商或者分析公司。它們掌握了專業技能但并不一定擁有數據或提出數據創新性用途的思想。比如，沃爾瑪和Pop-Tarts這兩家零售商就是借助天睿公司（Teradata）的分析來制定營銷方案—而天睿這樣的公司就是大數據分析公司。

大數據點子公司。Jetpac是通過想法將大數據轉化為價值的一個例子。這家公司通過用戶分享到網上的旅行照片來為人們推薦下次旅行的目的地。對于這些公司來說，數據和技能并不是成功的關鍵，讓這些公司脫穎而出的是其創始人和員工的創新思維，它們有實現數據新價值的獨特想法。一般來說，這類公司的創始人會是外行人，他們思考的只是將數據轉化為價值的可能性，而不考慮所謂的可行性—可行性交給技術人員操作。

當然，有一些公司，比如google，就是既擁有數據，也具有技術，同時還不缺點子的公司。以上分類，舍恩伯格也認為，只是針對采用信息化系統已久的非互聯網公司的大數據價值鏈。而這些公司，正是大數據成為信息技術領域最新創新點的主要原因。

2、大數據處理：外包模式

國內一些具有大數據的非互聯網公司也逐漸意識到了大數據能夠帶來的機遇。如上海的上廣電就是一個典型例子。他們通過安置機頂盒，在給電視觀看者提供數字內容的同時，也獲得用戶觀看習慣的數據。同時，電視的位置也是可知的。基于這兩種數據，就可以開發出一定種類的新的服務。

比如，基于客戶行為的個性廣告。如果某一家庭喜歡看少兒節目，廣告就可以推送與兒童有關的。再比如，基于客戶位置的信息推送。如果某用戶居處附近有商家在打折，電視就可以推送這些打折信息。還比如，基于群體行為的廣告定價。根據用戶的過往數據，可以比較有把握地預測一部電視劇是否會火。

作為電視臺，上廣電（至少目前）并不具備大數據開發技能，但他們顯然也不愿意將他們的數據直接交給大數據處理公司。所以如果他們想要從機頂盒數據中開發新的服務，一定會選擇有能力的大數據專家或者公司上門服務。而他們根據計算結果進行應用即可。

3、大數據處理：中間商模式

在大規模爆發的大數據產業中，舍恩伯格認為，全新的數據中間商將橫空出現。他例舉了交通數據處理公司Inrix。這家公司位于美國西雅圖，它匯集了來自美洲和歐洲近1億輛汽車的實時交通數據。這些數據來自寶馬、福特、豐田等私家車，還有一些出租車和貨車等商用車。私家車主的移動電話也是數據的來源。一方面這家公司通過智能手機為用戶提供免費的交通信息，另一方面它也得到了這些車輛的同步數據。Inrix是典型的獨立運作的大數據中間商。每個汽車制造商可能都會利用自己的車輛在行駛過程中生成的成千上萬條數據來預測交通狀況，但這種預測不準確也不全面。但Inrix匯總了各家車廠車輛的數據，隨著數據量的激增，預測結果越來越準確。

作為汽車制造商，各汽車公司并不一定掌握分析數據的技能，他們的強項是造車而不是路況分析。所以他們都很樂意第三方來做這一預測的工作，而且這些同行業的競爭者并不介意通過行業外的中間商來匯集他們各自手中的數據。

第三方的數據商出現固然是一種趨勢，但這只解決了公司愿意提供的那些數據的處理。事關商業競爭力的數據一般公司是不會交給第三方數據公司的。

4、面對更大的客戶需求，還有沒有別的模式？

大數據越來越“大”。媒體、交通、運輸、食品、醫療等領域，都有大量數據在持續積累當中。目前幾乎所有對大數據的定義，都包括了“海量”、“實時快速”、“多種類”這三種特點。在大小公司的數據開發成為規模后，大數據將呈井噴狀態。

根據IBM和牛津大學的合作報告《大數據在真實世界中的運用—創新型企業如何從不確定數據中提取價值》，2012年，在接受他們調研的1061家公司中，28%的公司開始試點和實施大數據戰略，47%的公司處于規劃階段而剩下24%則處于概念認識階段。他們的全球調研發現，雖然大多數企業對大數據是為何物還不清晰，但是都表現出了越來越濃的興趣。未來越來越多的公司將意識到大數據的價值并尋找大數據技能和創新公司。不利用大數據的公司，很有可能被利用大數據的同行公司甩開。

可以預見，絕大多數公司都實行大數據戰略后，數據分析的要求要比現在大的多。這一方面將會刺激大數據技術處理公司的增長，同時也會刺激大量的數據中間商的出現。但是，應對越來越大的大數據處理需求，還有什么新的模式來嗎？

5、大數據處理的技術黑箱

大數據處理最主要的目標，就是將機器可讀的“數據”轉化為可以應用的“知識”。

無論是交給大數據技術處理公司，或者中間商，他們的工作內容，都是將公司的“數據”轉化為可供利用的“知識”。而這個轉化過程，一則需要一定的技術，二則需要一系列的軟硬件。具體的轉化過程—大數據處理的技術黑箱。如下圖（由上海交大梁曉峣教授和朱其立教授聯合繪制）所示。

在目前熱炒的“大數據”概念中，其實對于不同企業意味著不同的意義。如，IBM、Intel等比較關注最底層的硬件層，oracle等則比較關注系統軟件層，百度、街旁等比較關注最上面的應用軟件層，現在最為大眾所知的也是最上面這一層，如facebook、新浪微博的廣告推送，騰訊的微信即時聊天服務等。

圖1.大數據技術處理框架圖

但是“知識工程層”，也就是，在硬件和系統架構的基礎上，如何將“數據”轉化為“知識”，一直被當作是大數據公司內部的技術能力，人們往往并不對其深入剖析。

6、一種新模式：大數據處理平臺模式

事實上，從“知識工程層”著手發展，是可以大有作為的。如果一個客戶，將其數據提供給一個大數據技術公司，該公司將其數據轉化為“知識”，就完成了一種業務。這也就是本文一開頭提到的第二種公司—大數據技術公司的業務流程。

如果，有多個客戶將數據傳給不同的數據技術公司，而這些公司同時在這一平臺作業。那么，各個數據處理公司不僅分別滿足了各自的客戶，同時平臺也匯集了各個客戶的數據，進而有了將這些數據重組、混搭的機會。這種情況所能帶來的效益更是不可估量的。因為大數據處理，數據越“大”，創新的機會越多。而在處理各種數據的基礎上，平臺的技術能力和數據基礎也得到一步步加強。隨著領先者效應，有可能成為大數據時代的No.1企業。

所以，有沒有可能建立一個國有數據處理平臺？此平臺，可以處理各種客戶的數據處理需求。在滿足各種客戶自身需求的基礎上，還可以利用客戶的數據—在客戶同意的條件下—進行新的二次甚至三次開發利用。同時客戶也可以分得新一輪開發所創造的價值。

大數據帶動的在這一層級的產業需求，其下層的IBM、Intel、oracle等以及其上層的facebook，百度等，由于“船大難掉頭”無法顧及。當然，即便他們想發展，也還面臨另兩個關鍵問題。一，第一桶數據哪里來？二，由于客戶眾多，數據必須有足夠的安全保障。

7、政府的作用：提供第一桶數據和控制平臺發展方向

最近幾年，政府數據開放運動（open data）在很多國家展開。這些國家公開政府數據的目的是為了刺激各種數據處理公司對政府的數據再利用從而創造新的價值。中國由于各種原因一直沒有加入此一行動，所以大部分的政府數據是處于擱置狀態的。

我們認為，在不公開政府數據的情況下，政府也可以成立一個國有的大數據處理平臺對政府自身的數據進行處理。這樣，既可以保證政府數據不發生外泄，同時也可以二次開發利用創造新價值。

而這一政府主導的平臺，也可以接受各個企業將其數據融入。企業出于對政府數據安全的信任，會愿意將自己的數據分享到政府的平臺。作為回報，企業可以得到該平臺基于各種類型數據所計算出的知識，提供的各種創新應用以及盈利的一部分。

當然還有另外一種可能，企業而不是政府建設這一平臺，但政府可以分享自己的一部分數據給以支持。通過這第一桶數據，該平臺可以進一步吸收其他企業、社會數據，并最終壯大。

8、待討論的問題

政府提供數據培養企業，一定存在這樣一個問題：政府數據作為一種獨特的資源，政府應當提供給哪個企業？選擇企業，無論是一家還是若干家，都是“選擇贏家”式的。這無疑會被認為是某種程度的政府“慈父主義”。歐美發達國家的處理方式，是將能夠公開的政府數據公開在互聯網上，任何企業或個人都可以開發利用。但是，在中國的背景下，一旦政府數據也通過互聯網公開，很有可能被國外發達數據公司搶先開發。如何平衡這兩者之間的矛盾，還需進一步研究。

[1][英]維克托·邁爾·舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch-nberger）肯尼思·庫克耶（Kenneth Cukier）.大數據時代——生活、工作與思維的大變革[M].杭州：浙江人民出版社，2012.12

[2]IBM商業價值研究院、牛津大學賽德商學院.分析：大數據在現實世界中的應用（http://www.ibm.com/cn/services/bcs/iibv/）[R].2012.

[3]涂子沛.大數據：正在到了的數據革命，以及它如何改變政府、商業和我們的生活[M].桂林：廣西師范大學出版社.2012.7