傳統經濟學認為股市是經濟的晴雨表。不過在中國,這一原理往往不生效,股市的漲跌和經濟的脈搏有時出入極大。一個很重要的原因是中國的宏觀信息透明度低,統計數據的公信力不高,這往往會加劇市場的波動,造成市場反應遲鈍。
因此,很多宏觀經濟分析師不是僅僅通過“盯數據”來了解經濟走勢變化,還會參照政策環境等因素把脈宏觀經濟動向。同樣對于企業來說,也需要依靠準確可靠的數據來應對市場風險,進行科學決策和運營管理。
利用數據
2015年2月28日,柴靜的霧霾深度調查片《穹頂之下》橫空出世,震撼了上千萬甚至上億人的靈魂,其中一個重要原因在于運用了大量數據分析。她借助數據告訴我們,過去十年機動車占有量激增了近1億臺;PM2.5的24小時實測濃度限值幾乎是中國標準值的5倍……
當然,善于利用數據的不僅是柴靜,還有很多創業家,尤其是那些以數據為命脈的電商企業。
如今在北京那個以牛腩店引以為傲的名為孟醒的專欄作家或許更希望粉絲們稱呼他為雕爺,雕爺近年的確很火,從創立牛腩店到估值超過10億,只用了2年的時間,他新成立的河貍家也只用了半年。
但是事實上,雕爺的第一桶金是始于淘寶的阿芙精油,數據分析才是雕爺營銷學鏈條的第一環。雕爺的市場營銷負責人波旬曾坦言,通過淘寶數據魔方與百度商情等互聯網數據統計產品,他們能輕易地洞悉行業規模、趨勢、客單價等信息,以此對宏觀市場與消費者心理進行全維度的解讀。
與之相比,傳統行業面臨的痛點在于,產品與服務無法數據化,在銷售完成的那一刻,消費者與企業的數據連接即處于斷裂狀態。不過,現在還好有了Wi-Fi(即無線局域網的使用)等移動互聯網O2O工具,它為數據的統計賦予了新的能量。
如今,包括海底撈在內的很多商家通過在門店門口鋪設Wi-Fi路由器,通過將手機MAC地址與Wi-Fi定位,可以實現對門店周邊十米內人流量的完全記錄,匹配支付寶云數據庫后,獲得消費者的性別、年齡、購買力等畫像數據,在目標消費者進入Wi-Fi構建的電子圍欄時,即可精準性的推薦門店活動與優惠,從而構建了完整的數據閉環。
市場研究機構IDC高級研究經理潘永花表示,企業運用大數據思維獲取數據,再通過線上線下進行數據整合,是企業利用數據協助經營的關鍵。
大數據紅利
蓬勃興起的第二代互聯網讓云計算和大數據成為了IT“基礎設施”,“除了上帝,任何人都必須用數據來說話”,作家涂子沛在《大數據:正在到來的數據革命》一書中如此警示世人。“面向未來,中國將迎來繼人口紅利后的下一個紅利——大數據紅利”,一些互聯網分析人士如此預測。
一位分析人士對記者表示,企業從大數據中獲得經營的智慧需要三個層次的思維:第一,全維度的真實記錄與描述數據;第二,關聯與挖掘數據;第三,基于數據進行預測與推薦。目前很多企業運用的并不是真正的大數據,而是“小數據”。所謂“小數據”就是像前文中的企業案例一樣,通過數據的獲取、整合進行供應鏈系統的節點設計。
該分析人士稱,這只是大數據的部分應用功能,“真正的大數據是不會指導任何企業的直接運營,大數據只是一個方向性的東西,它的真正價值在于預測。”
據了解,目前國內做大數據的公司分為兩類,一類是本身就擁有海量數據和數據處理能力的大型互聯網公司,如百度、騰訊、阿里巴巴等巨頭以及華為、浪潮、中興等國內領軍企業,它們包攬了數據采集、存儲、分析,數據可視化以及數據安全等領域。
以騰訊、阿里巴巴、百度3巨頭為例,騰訊掌握著社交關系數據、阿里巴巴掌握著交易及信用數據、百度則了解用戶搜索行為。同時這三家也在探索將這些數據轉化為企業服務產品的路徑。例如百度在去年宣布首次開放核心數據能力,通過大數據引擎的“開放云”、“數據工廠”、“百度大腦”3大組件,為傳統產業提供大數據存儲、分析及處理的能力。
另一類則是初創的大數據公司,他們依賴于大數據工具,針對市場需求,為市場帶來創新方案并推動技術發展。其中大部分的大數據應用還是需要第三方公司提供服務。
和君咨詢合伙人許永碩對記者表示,基于對數據的分析預測,就可以知道行業的痛點有哪些,以此判斷出未來的發展趨勢。在這方面以前銀行做得比較多,而現在則是一些互聯網企業處于領先優勢。他舉例稱,現在的投資機構格外青睞從阿里、百度等巨頭公司出來的創業者,原因是他們掌握著海量的數據,他們開創的事業往往代表著該行業以后的發展方向。
數據共享
盡管云計算和大數據早在2009年就已經通過谷歌和亞馬遜帶到我國,但是很多企業一直沒有實質性的接受這一概念,表現在企業之間、政府部門之間的信息難以做到共享,存在條塊分割、信息孤島的現象,而沒有分享的數據是沒有價值的。
在國外,PC巨頭戴爾公司在2000年左右就建成了電商平臺,通過信息的共享做到零庫存。他們的生產方式是make to order,即根據產能來完成訂單。據了解,戴爾將零售端數據和生產端數據打通,每周或每天都把生產計劃分享給供應商,因此能夠做到供需平衡。
反觀我國,例如2008年海爾通過蘇寧渠道銷售產品,但作為渠道商的蘇寧卻不愿意向海爾反饋銷售數據,由于零售業數據和生產端數據壁壘的存在而最后影響了生產效率。
前述分析人士對記者表示,前幾年,任何一個企業都不是全網互通,而是一定范圍之內的大數據分享。所以大數據在各行各業的運用更多是概念先行,各家都有自己的公有云思路和演進方式,因此想要透過數據的價值來觀察市場的動態需要顛覆以前的組織形態。
對此,許永碩分析稱,直到去年開始,隨著服務型政府的轉型,企業、政府開始更多的把數據進行共享,大家慢慢接受了數據分級的做法,除了放在自己服務器上的保密信息,其他則可拿出來分享。根據他的了解,互聯網和電商之間的信息分享是最能體現大數據的價值的。
同時,許永碩指出,云計算、大數據實現信息分享的突破,以及上網人數規模增長也為“互聯網+”的發展提供了前提條件。因為信息的共享性便能將各行各業結合起來,提供規模化服務,從而促進社會分工,最終實現生產力的提高。