大數據 大應用

王寧江

·首席論衡·

大數據 大應用

王寧江

除了上帝，任何人必須用數據來說話。出自《大數據》封頁的這句話在業內是耳聞目染。

前段時間，支付寶十年賬單推出。友好的界面讓大家耳目一新，引導著我們一頁一頁的翻下去，印象中之前并沒有金融機構或者其他店家有過這樣的服務。十年賬單描繪了支付寶用戶的成長歷程和消費、信用、理財、人脈、管賬等五項能力。從消費看，各種圖示曲線一目了然；從理財看，支付寶記錄的收益毫厘不差，此時才明白“人不理財，財不理你”的真諦；從遠景看，2024年的你就是一個土豪；從圈子看，好友間的排名歷歷在目。十年賬單記錄了一個人10年間的消費和投資行為，并從諸多維度通過大數據分析方法、極佳的可視化展示、必要的預測模型，逼真地展示了一個人的支付寶自畫像。在感覺新鮮好玩的同時，這個案例就是一個平臺大數據挖掘的縮影。

數據為王、誰擁有數據就擁有未來，此些觀點不絕于耳。是不是擁有了數據就擁有了成功呢？這之間顯然不能劃出等號。數據是礦藏不假，但礦也有貧礦富礦之分，而且就是知道礦山在這里，你找不到礦脈在哪里也是白搭。由此，好數據才是大家所要的礦藏。那么，什么樣的數據是好數據，筆者覺得，記錄或者反映經濟主體的行為數據和意愿數據就是真數據。

先講行為數據。所謂行為數據就是記錄經濟主體行為的數據。簡單地講，就是用平臺或工具，記錄誰在什么時間、什么地點、做了什么事，按英文縮寫簡稱“4W”數據。當然，這些數據是格式化的、可計量的。然后，根據需求，用多維度方法，開展數據挖掘。譬如，以主體為維度，可以整合成一個主體的一張表，類似于信用報告或調查報告；譬如，以事件為維度，對主體進行分析分類；譬如，以物為維度，分析主體的行為特征。《大數據》中，某超市尿布和啤酒搭配購買的案例，就是數據挖掘的佐證。近期，看了幾部人氣較旺的美劇，FBI在案情分析中，經常出現數據分析員的崗位，通過人腦加電腦，把各類線索串起來，破案價值非常大。

再講意愿數據。所謂意愿數據就是記錄經濟社會主體想法和判斷的數據。當然，我們不能通過心理學的催眠方法，讓大家在混沌中把想法講出來，這樣成本太大，而且侵犯隱私。獲取這類數據，一個很好的方法便是民意調查，這塊數據在國內一直比較匱乏，而且這種形式也沒有很好地用起來。基于意愿的民調數據有一個非常顯著的優勢，就是在前瞻性預測方面會很有說服力，在經濟預測監測系統中，針對企業家的意愿調查往往作為判斷未來宏觀經濟走勢的先行指標。

真正讓數據產生價值的，還是應用。我們從事信用管理工作的同志，經常講這么一句話，“信用、信用關鍵在于用信”，其本質就是，信息的應用。沒有應用，數據永遠只是埋藏在地下的礦產，甚至是“捧著金飯碗在要飯”。同樣，如果只是簡單的應用或沒有需求、不接地氣的應用也不行。簡單的應用好比數據的粗加工，就像中國的稀土行業，中國人民辛辛苦苦挖出來，做成稀土錠出口，附加值太低。沒有需求的應用更是勞民傷財、閉門造車、自娛自樂。

因此，好的應用應該是精準的應用、需求面廣、可以持續深挖的應用。按照用戶需求，利用智能化手段，提供定制化服務，這恐怕是個大方向。這里強調一下智能化和模塊化，可能是未來的趨勢。所謂精準，按照百度百科上的釋義，就是非常準確，有一定的時間上的感念、位置上的準確。在某個時點，客戶需要什么產品，那么我們就提供什么樣的產品和服務，類似3D技術，即需即見。需求面廣意味著應用產品的市場會很大，同樣，這樣的市場會是個競爭性的市場，往往進入門檻不會高，關鍵取決于市場細分、產品定位和特色，如此，想必大家均可以分一杯羹。再者可以持續深挖的應用也應該是大家所追求的，這類似于產業鏈，也可以理解為應用鏈，一個產品應用可以帶動其他應用，從而使得應用效應最大化。

作者為浙江省經濟信息中心副主任、浙江省信用中心主任