潘永花

1. 數(shù)據(jù)新能源時代來臨

阿里巴巴集團董事局主席馬云，在2016年10月云棲大會上首次提到“五新”的趨勢，分別是新零售、新金融、新制造、新技術和新能源。而數(shù)據(jù)正是代表的新能源，過去的發(fā)展是基于石油和煤，未來的發(fā)展是基于新的能源，那就是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是人類第一次自己創(chuàng)造了能源，且數(shù)據(jù)越用越值錢。

數(shù)據(jù)成為物理世界在虛擬空間的客觀映射，人、事、物都在被數(shù)據(jù)化，人與人、物與物、人與物之間瞬間就會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)成為新經(jīng)濟的生產(chǎn)要素，如同工業(yè)時代的鋼鐵、石油。全世界范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)驅(qū)動的新經(jīng)濟剛剛萌芽，數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造升級日益深化，社會生活、商業(yè)版圖、政府治理和世界格局將因數(shù)據(jù)而被重構(gòu)。我國正處于工業(yè)經(jīng)濟和信息經(jīng)濟交織發(fā)展的關鍵階段，加強數(shù)據(jù)的開放、流動與共享，將有助于深入挖掘數(shù)據(jù)要素潛力、充分釋放數(shù)據(jù)紅利，培育經(jīng)濟增長新動力。

中國大數(shù)據(jù)生態(tài)正在變得豐富多彩，圍繞著數(shù)據(jù)的收集、存儲、管理、分析、挖掘和展現(xiàn)等不同功能，逐漸出現(xiàn)不同的角色：從數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，數(shù)據(jù)提供者、數(shù)據(jù)服務提供者、第三方數(shù)據(jù)市場、大數(shù)據(jù)解決方案提供者到數(shù)據(jù)消費者、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估機構(gòu)等多個物種，都在完善和豐富著大數(shù)據(jù)的生態(tài)世界。

目前的創(chuàng)新領先者，大都圍繞著數(shù)據(jù)解決方案提供者和數(shù)據(jù)服務提供者這一角色。以阿里巴巴為例，已經(jīng)基于淘寶和天貓的大量消費者和商家數(shù)據(jù)，支撐起了阿里小貸業(yè)務、芝麻信用等相關業(yè)務。另外，阿里巴巴同時也是基于阿里云的大數(shù)據(jù)解決方案提供者，可以為阿里云用戶提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術服務。此外，數(shù)據(jù)分析服務也是現(xiàn)在最受關注的領域之一，Metamarkets、Gooddata、Domo等創(chuàng)新企業(yè)都是以數(shù)據(jù)的分析和展現(xiàn)云服務模式而出現(xiàn)的。

伴隨著Hadoop獲得更為廣泛的應用，除了以Cloudera為代表的國外Hadoop發(fā)行版的應用之外，以星環(huán)科技為代表的國內(nèi)大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)業(yè)企業(yè)開始獲得不少大型行業(yè)用戶的青睞。阿里巴巴的大數(shù)據(jù)平臺MaxCompute（原ODPS），也進入越來越多的應用場景之中。Spark內(nèi)存計算、Storm流計算應用，在從互聯(lián)網(wǎng)公司延伸到更多行業(yè)應用之中。

數(shù)據(jù)變現(xiàn)以及數(shù)據(jù)交易這兩年變的火熱，以貴州、武漢、哈爾濱等城市為代表的大數(shù)據(jù)交易中心紛紛成立。數(shù)據(jù)可否成為一種無形資產(chǎn)通過第三方交易市場進行交易還非常值得探討，主要由于數(shù)據(jù)本身的零邊際成本以及可復制性并不等同于工業(yè)時代的傳統(tǒng)商品定價模式。同時數(shù)據(jù)的外部性使得數(shù)據(jù)在不同場景下價值存在巨大差異，因此數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估變得異常重要。

據(jù)IDC每年針對數(shù)字宇宙的研究，2010年起全球進入ZB時代，就中國數(shù)據(jù)量在2014年達到909EB（1EB=1000PB），占全球比例為12%，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)設備的大量普及，據(jù)預測到2020年這個數(shù)字將會達到8060EB，占全球比例將會達到18%。正是基于這樣的背景，大數(shù)據(jù)受到了各界廣泛關注，已滲透到金融、醫(yī)療、消費、電力、制造等幾乎各個行業(yè)。隨著大數(shù)據(jù)領域的新產(chǎn)品、新技術、新服務不斷涌現(xiàn)，行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用進程正在加速。我們看到大數(shù)據(jù)應用如同互聯(lián)網(wǎng)的擴散一樣，開始從離消費者最近的行業(yè)擴散到更加后端的生產(chǎn)制造等行業(yè)。

2. 大數(shù)據(jù)應用從互聯(lián)網(wǎng)向傳統(tǒng)行業(yè)延伸

不同行業(yè)大數(shù)據(jù)應用進程的速度，與行業(yè)的信息化水平、行業(yè)與消費者的距離、行業(yè)的數(shù)據(jù)擁有程度最為相關?？偲饋砜?，可以分為四類：

第一類是互聯(lián)網(wǎng)和營銷行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)本身就是離消費者最近的行業(yè)，同時擁有大量實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，在線化是其企業(yè)運營的基本要素，因此大數(shù)據(jù)應用的程度是最高的。與之相伴的營銷行業(yè)，是圍繞著互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析、為消費者提供個性化營銷服務為主要目標的行業(yè)。

第二類是信息化水平比較高的行業(yè)，比如金融、電信這兩類行業(yè)，它們是比較早進行信息化建設，內(nèi)部業(yè)務系統(tǒng)的信息化相對比較完善，對內(nèi)部數(shù)據(jù)有大量的歷史積累，并且有一些深層次的分析類應用，目前正走在內(nèi)外部數(shù)據(jù)結(jié)合起來共同為業(yè)務服務的階段。

第三類是政府及公用事業(yè)行業(yè)，不同部門的信息化程度和數(shù)據(jù)化程度差異較大，比如交通行業(yè)目前已經(jīng)有了不少大數(shù)據(jù)應用案例，但有些行業(yè)還處在數(shù)據(jù)采集和積累階段，但政府將會是未來整個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的關鍵，通過政府及公用數(shù)據(jù)開放可以使政府數(shù)據(jù)在線化走得更快，從而激發(fā)數(shù)據(jù)類創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的大發(fā)展。

第四類是制造業(yè)、物流、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等行業(yè)，它們的大數(shù)據(jù)應用水平還處在初級階段，但未來消費者驅(qū)動的C2B模式會倒逼著這些行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用進程逐步加快。

具體來說，不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用呈現(xiàn)出以下的顯著特點：

2.1 互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)業(yè)務化加速

互聯(lián)網(wǎng)公司擁有大量的線上數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)量的增長速度是非常驚人的，除了利用大數(shù)據(jù)提升自己業(yè)務之外，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務化，利用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)價值對于大家來說，依然處在不斷嘗試過程之中。以阿里巴巴為例，從個性化推薦、千人千面這種面向消費者的大數(shù)據(jù)應用加強之外，智能客戶服務利用大數(shù)據(jù)的力度也在不斷加強，這種應用場景會逐漸從內(nèi)部應用到外部很多企業(yè)的呼叫中心之中，面向商家的大數(shù)據(jù)應用以生意參謀為例，超過600萬商家在利用生意參謀提升自己的電商店面運營水平等。除了面向自己的生態(tài)之外，阿里巴巴數(shù)據(jù)業(yè)務化在不斷加速，芝麻信用這種基于收集的個人數(shù)據(jù)進行個人信用評估的應用獲得長足發(fā)展，應用場景從阿里巴巴的內(nèi)部延展到越來越多的外部場景，比如租車、酒店、簽證等。

2.2 大數(shù)據(jù)營銷實現(xiàn)精準觸達 全域大數(shù)據(jù)營銷成新方向

營銷的實質(zhì)是從消費者出發(fā)，第一，需要找到消費者內(nèi)心深處很清晰、或者不那么清晰但潛意識中對于商品的喜好；第二，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，使商品能夠精準的觸達用戶，并不斷在實施過程中進行優(yōu)化；第三，讓老客戶的營銷能獲得社會化的傳播。效果營銷和品牌在大數(shù)據(jù)驅(qū)動下需要把整個串聯(lián)起來。

DMP（數(shù)據(jù)管理平臺）平臺在從早期廣告服務平臺逐步演變?yōu)槠髽I(yè)客戶營銷的核心引擎，DMP服務商在不斷把更多的數(shù)據(jù)整合進統(tǒng)一平臺，并對這些數(shù)據(jù)進行標準化、標簽化和細分，為客戶提供更精準的數(shù)字化營銷服務。程序化營銷的概念得到了普及和發(fā)展，正在向更精細化方向發(fā)展，利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)更精準的受眾，營銷效果及ROI透明化成為主要方向。

如何收集消費者更多元化的數(shù)據(jù)，對消費者給出更全方位的畫像成為營銷大數(shù)據(jù)應用的重要方向。比如，通過收集消費者的消費、所屬行業(yè)、搜索行為、品牌喜好、興趣等行為數(shù)據(jù)以及社交、位置等數(shù)據(jù)，通過可視化的標簽，可以幫助企業(yè)更方便直觀的選擇、觸達到目標人群。

利用大數(shù)據(jù)推動內(nèi)容營銷，并分析不同內(nèi)容模式的效果，就可以更敏銳地洞察到，哪些內(nèi)容能夠?qū)撛诳蛻艮D(zhuǎn)化為客戶；利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造更有意義的個性化，并且選擇在適合的時間以適合的渠道向潛在客戶自動發(fā)送適合的內(nèi)容；融合線上線下數(shù)據(jù)、內(nèi)部外部數(shù)據(jù)，尤其是重視移動端和社交數(shù)據(jù)的整合，通過統(tǒng)一的全域大數(shù)據(jù)平臺對消費者或最終用戶進行全方位分析和展示，才能利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)營銷效果最大化，實現(xiàn)營銷應用的閉環(huán)。

2.3 金融大數(shù)據(jù)應用從點到面，逐漸深化

金融行業(yè)數(shù)據(jù)類型豐富，數(shù)據(jù)質(zhì)量好，信息化程度高，數(shù)據(jù)商業(yè)應用較早。金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)商業(yè)應用較為成熟，一直是傳統(tǒng)行業(yè)中走在大數(shù)據(jù)商業(yè)應用前列的行業(yè)。傳統(tǒng)金融行業(yè)的數(shù)據(jù)源非常豐富，以銀行為例，銀行的交易系統(tǒng)每天產(chǎn)生數(shù)億筆交易信息，這些數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。在其業(yè)務處理過程中，產(chǎn)生了大量日志數(shù)據(jù)，網(wǎng)上銀行業(yè)務的頻繁使得消費者的金融消費行為數(shù)據(jù)變得豐富，還有越來越多的移動端和社交媒體數(shù)據(jù)等。金融業(yè)是傳統(tǒng)軟硬件的重度用戶，越來越多的銀行業(yè)用戶開始引入開源平臺，不少銀行已經(jīng)采用Hadoop平臺建立的大數(shù)據(jù)應用主要用于查詢歷史記錄類應用。

金融業(yè)的應用場景變得更豐富多彩：從最受關注的反欺詐和風險控制類應用來看，金融業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的出現(xiàn)在為大家?guī)肀憷耐瑫r，也增加了出現(xiàn)風險的渠道。因此無論是傳統(tǒng)金融業(yè)還是新興的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，都在利用大數(shù)據(jù)搭建更加精準的信用風險評估模型，以降低金融服務的風險，同時對一些不合規(guī)行為提前進行預警；金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)營銷應用方面開始把社交和移動端數(shù)據(jù)結(jié)合進營銷類應用，對消費者進行更為精準地分析，為后續(xù)的新產(chǎn)品服務開發(fā)奠定基礎；在客戶關系管理領域，金融企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)刻畫消費者的行為，進行客戶流失率分析、客戶體驗分析以及客戶分類優(yōu)化分析等細分類應用。

2.4 運營商大數(shù)據(jù)應用從自身發(fā)展到跨行業(yè)

運營商的大數(shù)據(jù)應用場景主要還是圍繞著自己的傳統(tǒng)業(yè)務，在網(wǎng)絡運營、精準營銷以及客戶服務等方面開展應用，提高運營效率，比如根據(jù)用戶的使用習慣進行用戶群體劃分，從而對用戶個性化推薦合理的套餐等營銷類應用；比如根據(jù)網(wǎng)絡故障以及網(wǎng)絡擁堵的狀況所積累下來的日志數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡優(yōu)化，合理部署網(wǎng)絡資源，提高網(wǎng)絡效率，為客戶提供差異化服務；根據(jù)用戶投訴或者客戶服務水平的評估，分析離網(wǎng)客戶的特征，制定挽留潛在離網(wǎng)用戶的措施。

最近兩年的變化在于，第一是運營商擁有大量的用戶移動互聯(lián)網(wǎng)使用數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)以及GPS數(shù)據(jù)等，開始通過將經(jīng)過脫敏后的數(shù)據(jù)資源開放給數(shù)據(jù)需求方或者通過交換的方式獲取自己所需的數(shù)據(jù)；第二是開始將依據(jù)已有數(shù)據(jù)的分析服務對外輸出給其他行業(yè)客戶，比如有交通行業(yè)用戶利用運營商信令數(shù)據(jù)進行交通狀況的預測。

2.5 交通大數(shù)據(jù)應用突破：從交通管理發(fā)展到智慧交通

作為直接為市民提供公共服務的管理部門，交通狀況的好壞是一個城市或區(qū)域城市管理水平的直接體現(xiàn)。交通大數(shù)據(jù)的應用從以往的交通數(shù)據(jù)收集和管理，朝智慧交通的方向發(fā)展。開始利用物聯(lián)網(wǎng)技術全面感知交通狀況，實現(xiàn)不同來源數(shù)據(jù)的融合，用云計算和大數(shù)據(jù)來服務和決策，通過數(shù)據(jù)的實時、科學分析和建模做出預測和預判，通過多元化的服務渠道主動傳遞。

智慧交通成為很多智慧城市重要的切入點。我們看到有不少城市在利用大數(shù)據(jù)進行交通狀況預測和統(tǒng)籌管理方面有了實際的進展，比如，浙江交通利用來自運營商的信令數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)了對未來1個小時路況的預測，準確率達到90%以上，使得交通管理部門可以依此進行決策；貴州交警則對海量交通數(shù)據(jù)進行全庫關聯(lián)，通過對車輛圖片進行結(jié)構(gòu)化處理并與原有真實車輛圖片進行對比，實現(xiàn)了對套牌車的精準識別，并依此開始建立重點駕駛?cè)苏餍畔到y(tǒng)。以高德交通大數(shù)據(jù)應用為例，高德通過交通大數(shù)據(jù)云平臺支撐使得交通數(shù)據(jù)的采集、生產(chǎn)、發(fā)布到用戶反饋形成了完整閉環(huán)，不僅為用戶提供實時路況查詢，還可以根據(jù)信息在導航過程中調(diào)整路線規(guī)劃躲避擁堵路段。

2.6 政府重視數(shù)據(jù)共享和開放 推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展

中央政府以及地方政府都深刻認識到，政府數(shù)據(jù)共享和開放，對于提升政府治理水平以及促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的深刻價值。尤其是，不同政府部門之間打破信息孤島是政府機構(gòu)搭建大數(shù)據(jù)應用的一個基石和關鍵。我們看到，不同區(qū)域政府都已經(jīng)在省或市一級成立大數(shù)據(jù)辦公室或大數(shù)據(jù)處，以推動當?shù)卣髷?shù)據(jù)應用和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，尤其在推動政府數(shù)據(jù)開放領域也起到了重要的推動作用。

以北京、上海為代表的城市級政府數(shù)據(jù)開放領域，從2012年就開始了有益的探索，并取得了初步的成果。2015年，上海開放數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用大賽（Shanghai Open Data Apps - SODA）的舉辦，顯示了上海市在政府數(shù)據(jù)開放領域的前瞻性。該比賽旨在發(fā)掘城市數(shù)據(jù)中的價值，以數(shù)據(jù)開放為切入口，集大眾智慧，為城市交通系統(tǒng)建設出謀劃策，為數(shù)據(jù)產(chǎn)品的創(chuàng)新提供競技平臺。而2012年6月在國內(nèi)率先上線“上海市政府數(shù)據(jù)服務網(wǎng)（www.datashanghai.gov.cn）”，網(wǎng)站目前已經(jīng)開放近500個可機讀數(shù)據(jù)集，涵蓋經(jīng)濟建設、資源環(huán)境、教育科技、道路交通、社會發(fā)展、公共安全等11個領域。

北京市政務數(shù)據(jù)資源網(wǎng)（bjdata.gov.cn），自2012年10月試運行以來，網(wǎng)站已上線發(fā)布了36個政府部門306類400余個數(shù)據(jù)包，覆蓋旅游、教育、交通、醫(yī)療等領域，多達36萬條地理空間等原始數(shù)據(jù)資源，以及軟件與信息服務業(yè)、文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)相關政策文件1475件。此外，各地也都在積極為政府數(shù)據(jù)開放做準備。

隨著云計算基礎設施的廣泛應用，數(shù)據(jù)之間的互聯(lián)互通可以以云計算為基礎平臺，企業(yè)、行業(yè)以及科學領域的數(shù)據(jù)開放受到關注。以氣象數(shù)據(jù)為例，美國每年有1/3GDP的產(chǎn)值與天氣有關，也就是說天氣對其他產(chǎn)業(yè)（如旅游、交通等行業(yè)）的影響非常大。氣象數(shù)據(jù)與其他行業(yè)數(shù)據(jù)的融合將會產(chǎn)生非常有價值的行業(yè)解決方案，通過吸引大量創(chuàng)業(yè)者基于氣象數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務，氣象產(chǎn)業(yè)也就能夠產(chǎn)生更大的社會經(jīng)濟價值。2015年正式上線的中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)成為中國氣象局對社會開放基本氣象數(shù)據(jù)和產(chǎn)品的共享門戶。目前，用戶可以通過中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)官方網(wǎng)頁（http：//data.cma.cn）訪問和下載各類氣象數(shù)據(jù)。

中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)所公開的數(shù)據(jù)內(nèi)容，基于《基本氣象資料和產(chǎn)品共享目錄》（2015年），涵蓋地面、高空、氣象衛(wèi)星、天氣雷達、數(shù)值模式天氣預報5類17種基本氣象資料和產(chǎn)品。網(wǎng)站全面向社會各類用戶提供便捷的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務、多維度目錄導航服務、靈活的數(shù)據(jù)檢索服務、可視化數(shù)據(jù)顯示服務、開放的數(shù)據(jù)接口服務以及個性化數(shù)據(jù)定制服務。

3. 大數(shù)據(jù)未來七大發(fā)展趨勢

3.1 新技術為大數(shù)據(jù)發(fā)展奠定基石

在谷歌的AlphaGo與李世石的人機大戰(zhàn)中，不僅體現(xiàn)的是谷歌的人工智能水平，更重要的是谷歌后端的云計算基礎設施以及云分析技術實力。云計算技術的日臻成熟奠定了大數(shù)據(jù)發(fā)展的技術基礎，人工智能、深度學習、分布式數(shù)據(jù)處理、大規(guī)模計算、認知計算等技術的發(fā)展帶動著云端數(shù)據(jù)處理和分析能力的提升。

從最早2005年的云計算概念出現(xiàn)，到今年10年間，云計算技術發(fā)生了翻天覆地的變化。云計算技術的成熟使得更多用戶從互聯(lián)網(wǎng)相關的邊緣業(yè)務上云，已經(jīng)逐漸把云計算作為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應用的平臺甚至是關鍵交易類應用平臺。

以2016年阿里巴巴“雙十一”1207億元交易額的大場景為例，再次驗證了云計算對于大規(guī)模并發(fā)用戶交易場景的能力，而OceanBase這種自主研發(fā)的數(shù)據(jù)庫支持支付寶峰值高達14萬次/秒的能力也驗證了其所具備的金融級交易數(shù)據(jù)庫的技術水平。

以Hadoop、Spark等為代表的開源大數(shù)據(jù)技術不僅應用在互聯(lián)網(wǎng)公司，在傳統(tǒng)的行業(yè)用戶中應用愈發(fā)廣泛。深度學習、自然語言處理、模式識別等人工智能技術的發(fā)展，使得計算機的智慧化水平獲得快速提升，從而開始進入到更多應用場景之中，比如人臉識別技術已在新版支付寶錢包中成為身份識別的一種方式。

3.2 數(shù)據(jù)+算法+計算能力，驅(qū)動人工智能無處不在

人工智能產(chǎn)業(yè)的火爆，核心就是三大基石：數(shù)據(jù)、算法和計算能力。伴隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，多來源、實時、大量、多類型的數(shù)據(jù)可以從不同的角度對現(xiàn)實進行更為逼近真實的描述，而利用深度學習算法可以挖掘數(shù)據(jù)之間的多層次關聯(lián)關系，為人工智能應用奠定數(shù)據(jù)源基礎。目前的人工智能應用場景都是以大數(shù)據(jù)作為基礎的，比如在搜索、推薦、語音交互等場景中已經(jīng)有了不少成功實踐。

3.3 大數(shù)據(jù)新模式為“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)注入新力量

“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)據(jù)”的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)模式成為“互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的主要方向之一，為經(jīng)濟創(chuàng)新帶來新增量。目前在大數(shù)據(jù)營銷、大數(shù)據(jù)信用與風險控制類應用方向有了不少成功的實踐。

數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、采集、存儲、處理、分析到展現(xiàn)整個生命周期會產(chǎn)生各種新的商業(yè)模式，目前是數(shù)據(jù)相關技術領域的業(yè)務模式比較清楚，基于開源大數(shù)據(jù)技術的創(chuàng)新和服務是主線，但圍繞著數(shù)據(jù)本身如何提供服務，產(chǎn)生商業(yè)價值的模式依然還處在初步探索階段。

“大數(shù)據(jù)+營銷”或“大數(shù)據(jù)+信用風險控制類服務”，有不少有益的探索，比如阿里媽媽的營銷服務通過利用消費者大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供精準營銷閉環(huán)服務，提高品牌商家到消費者觸達效果，而芝麻信用是基于大數(shù)據(jù)的個人信用評估，將服務場景從線上延伸到線下，從商業(yè)和城市服務跨越到政府治理創(chuàng)新，探索了大數(shù)據(jù)創(chuàng)新業(yè)務模式。

我們相信未來的創(chuàng)新模式，將會圍繞著數(shù)據(jù)的跨界融合衍生出數(shù)據(jù)服務新產(chǎn)業(yè)，企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)、線上線下數(shù)據(jù)融合產(chǎn)生化學反應，基于數(shù)據(jù)的創(chuàng)新模式給我們無限想象空間。

3.4 大數(shù)據(jù)帶來新問題值得關注

目前基于數(shù)據(jù)的全新商業(yè)模式依然還處在探索的初級階段，數(shù)據(jù)交易、交換及服務的商業(yè)化面臨諸多挑戰(zhàn)，比如應用場景和價值不易標準化，數(shù)據(jù)定價及資產(chǎn)評估問題，安全和隱私的問題，政府數(shù)據(jù)開放和商業(yè)化問題等。

由于數(shù)據(jù)的應用場景和價值不容易標準化，就如同挖金子的初期一樣，真正賺錢的還是賣鐵鍬的，如今還沒有到真正賣金子的時候。數(shù)據(jù)與工業(yè)時代的商品有截然不同的屬性，工業(yè)時代商品是實體物品為主，基于一定成本的原料生產(chǎn)后，基于工廠相對標準化的大規(guī)模生產(chǎn)模式生產(chǎn)出來；而目前的數(shù)據(jù)應用水平和程度有限，數(shù)據(jù)標準化程度很低，無法按照傳統(tǒng)的商品銷售模式進行銷售。同樣的數(shù)據(jù)，在不同的應用場景下也體現(xiàn)出不同的價值。

工業(yè)時代的商品經(jīng)歷了上百年的發(fā)展之后，已經(jīng)形成了大家都認同的標準化定價模式，比如基于物權的定價模式，基本上是成本加上品牌定價；而數(shù)據(jù)產(chǎn)生的邊界成本基本為零，顯然這種模式不太適用，但從數(shù)據(jù)加工的成本出發(fā)，針對源數(shù)據(jù)進行加工后再以API或數(shù)據(jù)集的方式銷售給用戶，比如以數(shù)據(jù)堂為代表的第三方數(shù)據(jù)服務公司正在嘗試這樣的模式。

3.5 大數(shù)據(jù)帶動傳統(tǒng)制造業(yè)變革新趨勢

大數(shù)據(jù)開始帶動存量變革，傳統(tǒng)企業(yè)和行業(yè)用戶開始圍繞著數(shù)據(jù)進行業(yè)務流程重構(gòu)和再造，以數(shù)據(jù)為核心開始嘗試業(yè)務創(chuàng)新模式，比如C2B/C2M模式實質(zhì)是以消費者數(shù)據(jù)為核心倒逼傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。

大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的影響與互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的影響很類似，目前數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的角色依然還是輔助角色，大部分傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)還處在以自己部署實施ERP、CRM、SCM等應用的階段，對數(shù)據(jù)的沉淀還有限，數(shù)據(jù)還無法真正貫穿到整理業(yè)務流程之中，但有些先進的制造企業(yè)已經(jīng)開始進行了有益嘗試。

比如，海爾、紅領等企業(yè)不僅在營銷領域利用大數(shù)據(jù)，開始嘗試利用消費者的需求和行為數(shù)據(jù)倒逼業(yè)務流程變革和再造，比如紅領以全程數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)為核心，人機結(jié)合作為輔助，充分發(fā)揮智能制造的威力，以工業(yè)化手段和效率生產(chǎn)個性化產(chǎn)品，實現(xiàn)個性化定制的大規(guī)模工業(yè)化生產(chǎn)。

我們認為未來大數(shù)據(jù)將會在某種程度上驅(qū)動主要傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的解構(gòu)、重構(gòu)和再造，基于數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變革成為主流。

3.6 大數(shù)據(jù)的共享開放助力政府治理新時代

政府部門以利他分享的DT思想，考慮政府數(shù)據(jù)共享開放的發(fā)展將會加速《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動綱要》的快速落地，為智慧城市、政府治理創(chuàng)新變革、大數(shù)據(jù)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)奠定基礎。

目前很多政府部門的數(shù)據(jù)實際上是信息孤島，數(shù)據(jù)由于沒有與其他部門進行共享，也沒有實現(xiàn)開放，使得數(shù)據(jù)的價值發(fā)掘非常有限。而很多政府部門的領導把自己部門的數(shù)據(jù)看做是部門利益的基礎，認為數(shù)據(jù)的共享開放輸出就意味著利益的輸出，這種現(xiàn)象在數(shù)據(jù)能力強的部門體現(xiàn)的尤為明顯。我們認為，政府各部門的數(shù)據(jù)如果不流動起來，不與其他的外部數(shù)據(jù)進行融合，就會成為死數(shù)據(jù)，而真正發(fā)揮價值的是活數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的外部性說明數(shù)據(jù)的價值不是只存在于內(nèi)部，站在更高的層次和角度考慮政府數(shù)據(jù)共享才能使數(shù)據(jù)的價值最大。

不少政府部門以數(shù)據(jù)安全為由，或多一事兒不如少一事兒的心理對政府數(shù)據(jù)開放持拒絕或者消極態(tài)度。但縱觀國外政府數(shù)據(jù)開放的歷程，基本是從信息公開起步，在數(shù)據(jù)開放方面本著開放為默認，不開放為特例的原則才使得數(shù)據(jù)開放成為建設智慧城市或智慧政府的重要基礎。我們認為政府的數(shù)據(jù)開放其實是在利用社會力量基于大數(shù)據(jù)實現(xiàn)政府治理現(xiàn)代化的目標，因此把與民生相關的經(jīng)過脫敏的政府數(shù)據(jù)開放給民眾以及企業(yè)會促進基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展，才能讓數(shù)據(jù)通過流動和融合發(fā)揮更大社會和經(jīng)濟價值。

3.7 大數(shù)據(jù)發(fā)展呼喚新政策新法規(guī)

數(shù)據(jù)安全相關政策與法規(guī)的不完善，是影響我國大數(shù)據(jù)發(fā)展的挑戰(zhàn)之一，尤其是我國個人信息保護相關法律規(guī)范以及跨境數(shù)據(jù)流動政策需要盡快完善才會推動我國大數(shù)據(jù)的健康順利發(fā)展。

隨著個人對隱私保護的關注和重視，個人信息保護相關的法律規(guī)范面臨我國針對個人信息隱私保護的法律規(guī)定尚不完善，目前只在一些法律中有零散規(guī)定，仍然存在效力層級低、法律法規(guī)協(xié)調(diào)性弱、保護內(nèi)容片面等立法不足，有待于更深層次的研究和改善才能對大數(shù)據(jù)的發(fā)展起到更有益的作用。

隨著我國越來越多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)走出國門，變成全球化企業(yè)，跨境數(shù)據(jù)流動的問題會日益凸顯。在這種背景下，我國企業(yè)在跨境業(yè)務上，面臨著國外數(shù)據(jù)流動政策法規(guī)的挑戰(zhàn)。