□ 張 虹，肖 強(qiáng)

(1.南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 南京 210023；2.中國電信江蘇分公司，江蘇 南京 210000)

1 引言

2008年8月，全球聞名的咨詢公司麥肯錫，首次提出了“大數(shù)據(jù)”(big data)的定義，大數(shù)據(jù)又稱巨量數(shù)據(jù)或海量數(shù)據(jù)，從字面意思來看，其大小非常的龐大，從功能上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了典型數(shù)據(jù)庫軟件的收集、存儲、管理分析等能力。大數(shù)據(jù)作為一種新型的生產(chǎn)要素，具有規(guī)模大、流通快、類型多和價(jià)值密度低這四個(gè)顯著的特征。運(yùn)用在物理、生物、環(huán)境生態(tài)、軍事、金融和通信領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)早已存在，人們也逐漸習(xí)慣大數(shù)據(jù)常規(guī)的使用方式，但在2013年移動互聯(lián)網(wǎng)變革的大爆發(fā)使得云計(jì)算技術(shù)與大數(shù)據(jù)充分結(jié)合起來，擦出了不一樣的火花，引起了各行各業(yè)人們的關(guān)注和研究。時(shí)間的巨輪還在遠(yuǎn)航，科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步還在繼續(xù)推進(jìn)，2017年，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能逐漸深入到社會的各個(gè)角落，大數(shù)據(jù)時(shí)代終于登上了歷史舞臺。大數(shù)據(jù)時(shí)代主要以信息時(shí)代為根本的，透過互聯(lián)網(wǎng)途徑，大量收集數(shù)據(jù)資源，進(jìn)而存儲和提取可以有效地為人們管理多量的數(shù)據(jù)，讓所有人都可以從數(shù)據(jù)中獲取所需要的信息，包括事物內(nèi)部的規(guī)律信息以及數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的知識價(jià)值。在瘋狂的大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不僅僅是單純的數(shù)據(jù)，而是一種思維和方法，即以海量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)挖掘、分析和應(yīng)用等方法來獲取事物的價(jià)值，從而達(dá)到智能化水平或?qū)崿F(xiàn)智慧化。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)是公開的，信息是可知的，所有的事物趨于透明化的狀態(tài)，極大改變了人類的思維方式，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，對社會各個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)的進(jìn)步產(chǎn)生了深刻的影響。

2 后摩爾時(shí)代的賽道思維

1965年,英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登摩爾提出著名的“摩爾定律”:集成電路上可容納的元器件的數(shù)量每隔18個(gè)月就會增加一倍,性能也將提升一倍,價(jià)格會下降一半。這一定律準(zhǔn)確的預(yù)期了我們科技進(jìn)步的速度,揭示了信息技術(shù)進(jìn)步的速度。在2013年前，整個(gè)IT界遵照定律控制硬件研發(fā)周期，如果沒有跟上技術(shù)革新的速度，必將因?yàn)樾詢r(jià)比不足被市場淘汰，18個(gè)月成為IT產(chǎn)品的市場競爭窗口期。但是近幾年，因?yàn)楣獾牟ㄩL限制，集成電路工藝已接近性能極限，摩爾定律逐漸不再適用當(dāng)下的場景，而讓我們略感安慰的是，雖然硬件的制造發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)瓶頸，但是我們的軟件發(fā)展依舊日新月異，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)市場的爆發(fā)式增長，業(yè)界提出了所謂的“新摩爾定律”，即立足于技術(shù)產(chǎn)品的生命周定律，通過使用人工智能操作處理的數(shù)據(jù)幾乎每24個(gè)月翻一番，構(gòu)建模型的性能也增加五倍，同時(shí)需要十倍的計(jì)算機(jī)性能作為支持。這一定律為更多的高科技公司提供了新時(shí)代的策略，指導(dǎo)了高科技公司的發(fā)展。如今，大數(shù)據(jù)的掌握分析將為我們社會生活迎來下一次變革的動力，這雖然不是徹底的革新，但足夠讓我們期待。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年全球的數(shù)據(jù)存量達(dá)到21.6ZB(1個(gè)ZB等于十萬億億字節(jié))，目前我們每天大約創(chuàng)造2.3萬億GB的數(shù)據(jù)，全球數(shù)據(jù)的增長速度在每年40%左右，預(yù)計(jì)到2020年或?qū)⒊^40ZB以上，2025年或高達(dá)160ZB。據(jù)Wikibon與Statista預(yù)測，全球大數(shù)據(jù)市場軟件與服務(wù)收入預(yù)計(jì)將由2018年的420億美元增長至2027年的1030億美元。中國市場將承載最主要的增量，預(yù)計(jì)2018-2020年中國大數(shù)據(jù)市場增速將保持30%以上。

麥肯錫于2018年1月發(fā)布《Analytics Comes of Age》中指出分析與大數(shù)據(jù)在基礎(chǔ)材料與高科技行業(yè)當(dāng)中作出巨大貢獻(xiàn)，它在經(jīng)濟(jì)社會逐漸發(fā)揮著新興中流砥柱的作用，給人類帶來幾點(diǎn)核心價(jià)值:①技術(shù)價(jià)值：大數(shù)據(jù)根本上與數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)、數(shù)據(jù)學(xué)等基本理論知識無法分割，技術(shù)水平突飛猛進(jìn)給數(shù)字領(lǐng)域帶來最直接的躍進(jìn)，它不僅創(chuàng)造了新的計(jì)算方式、技術(shù)處理方式，更加為其他技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用和落地提供基礎(chǔ)；②商業(yè)價(jià)值，在實(shí)際的升級運(yùn)行中，企業(yè)也許會產(chǎn)生以下一些困惑：如何提升運(yùn)營現(xiàn)狀？目標(biāo)客群是誰？有哪些特點(diǎn)？與競品相比競爭優(yōu)勢在哪？現(xiàn)有經(jīng)營問題又是什么？這些問題都可以從海量數(shù)據(jù)中獲知，但是，想要完全的揭開這些問題的謎底，不可避免地要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，利用分析數(shù)據(jù)得來的答案指導(dǎo)企業(yè)日常經(jīng)營行為，提高運(yùn)營能力，促進(jìn)產(chǎn)品的輸出，甚至企業(yè)決策者也可以憑借大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來推動項(xiàng)目的實(shí)施，指導(dǎo)業(yè)務(wù)實(shí)踐，更好的管理公司，制定企業(yè)規(guī)則；③行業(yè)價(jià)值，客戶在一個(gè)開放市場中產(chǎn)生的各種行為數(shù)據(jù)，雖然大部分不能與特定的企業(yè)產(chǎn)生直接的關(guān)聯(lián)，但是它能夠很大程度上引導(dǎo)企業(yè)各種業(yè)務(wù)的開展方向，為整個(gè)行業(yè)的走向提供社會趨向指導(dǎo)，例如微信微博流量、區(qū)域偏好、移動數(shù)據(jù)、娛樂項(xiàng)目偏好等數(shù)據(jù)，它能夠勾勒客戶的個(gè)人心理畫像，展現(xiàn)行業(yè)發(fā)展在市場反饋中體現(xiàn)的影響和人們的態(tài)度趨向；④社會價(jià)值，大數(shù)據(jù)為人的生活帶來的不僅只是便利，還有緊密的生活服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，我們利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造了時(shí)代價(jià)值，最終它也要進(jìn)步，甚至?xí)恍屡d的驅(qū)動力淘汰。

當(dāng)下這20年稱為IT的“后摩爾時(shí)代”，它預(yù)示著要有IT市場的競爭力，就必須有強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)處理能力適配，否則就會被時(shí)代淘汰。數(shù)據(jù)處理能力會催生新的社會需求，只有踩上了大數(shù)據(jù)這一高速賽道，才能不被AI時(shí)代所淘汰。在IT由T到I的大數(shù)據(jù)時(shí)代，一切事物的背后都是一種算法，數(shù)據(jù)處理即創(chuàng)造財(cái)富。我們來看看大數(shù)據(jù)整體解決方案是如何與農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、金融業(yè)、健康醫(yī)療、零售業(yè)等領(lǐng)域相結(jié)合，產(chǎn)生了哪些巨變?！按髷?shù)據(jù)+農(nóng)業(yè)”中將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到基因圖譜與測序，更好地指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；“大數(shù)據(jù)+制造業(yè)”將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到流程精準(zhǔn)分析、自我調(diào)整，實(shí)現(xiàn)的IT化智能制造；“大數(shù)據(jù)+服務(wù)業(yè)”利用大數(shù)據(jù)提供針對性、差異化解決方案，如交通擁堵問題、醫(yī)療欺詐問題，促使公共服務(wù)快速向IT服務(wù)轉(zhuǎn)型。亞馬遜CEO貝索斯是在賣書的時(shí)候，借助平臺獲取海量數(shù)據(jù)和利用大數(shù)據(jù)分析，悄然成就了三大支柱性業(yè)務(wù)：云計(jì)算能力、物流能力和會員管理體系?；趯Υ髷?shù)據(jù)時(shí)代對不同用戶行為的準(zhǔn)確分析和理解，小米品牌緊跟用戶的需求，不斷修正自己的產(chǎn)品，推出新產(chǎn)品，立足于用戶的角度，深度把握與用戶的“共性”，持續(xù)優(yōu)化用戶喜愛的“個(gè)性”，向用戶營銷自己的品牌和價(jià)值，形成自己獨(dú)特的高集中區(qū)的至上法寶。

眾所周知，國內(nèi)中小企業(yè)因?yàn)闆]有擔(dān)保，所以很難獲得貸款，這成為制約中小企業(yè)發(fā)展的重要因素。阿里巴巴就充分利用了大數(shù)據(jù)技術(shù)，對淘寶網(wǎng)上中小企業(yè)的經(jīng)營狀態(tài)等海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選擇一些財(cái)務(wù)健康、誠信良好的企業(yè)提供不需要擔(dān)保的貸款服務(wù)，幫助阿里巴巴穩(wěn)定用戶池，拓展新產(chǎn)業(yè)。這些都說明了大數(shù)據(jù)賽道對各行業(yè)引領(lǐng)的強(qiáng)大牽引力，選對賽道，瞄準(zhǔn)破局點(diǎn)。

3 另辟蹊徑的數(shù)據(jù)驅(qū)動思維

3.1 人工智能發(fā)展與啟示

人工智能就是通過認(rèn)識、模擬和擴(kuò)展人的自然智能，目的是為人類服務(wù)?，F(xiàn)如今隨著科學(xué)技術(shù)的日新月異，人工智能技術(shù)也得到了進(jìn)一步的升華，邁進(jìn)了嶄新的發(fā)展階段，給科技的進(jìn)步和人們的生活都帶來了翻天覆地的變化，改變我們的社會和生活，使人類進(jìn)入到一個(gè)更加高度發(fā)達(dá)和繁榮的智能時(shí)代。截至2019年6月，我國人工智能企業(yè)數(shù)量超過1200家。我國進(jìn)入了大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的階段，國家層面要求充分開發(fā)人工智能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級的潛能，圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)構(gòu)建生態(tài)圈，打造大數(shù)據(jù)時(shí)代的智能產(chǎn)業(yè)。根據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2020年我國人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。目前人工智能發(fā)展到了新的階段，呈現(xiàn)出專業(yè)性、專用性和普惠性的特點(diǎn)。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，2018年我國人工智能市場規(guī)模為161.9億元，預(yù)計(jì)到2022年市場規(guī)模將接近700億元，年復(fù)合增長率超過50%。

人工智能的發(fā)展總體分為兩個(gè)方向，分別是人工仿真和數(shù)據(jù)驅(qū)動。人工仿真主要是讓計(jì)算機(jī)模擬人的某種功能，對人的思維或行為進(jìn)行模擬，近些年來，人工智能已經(jīng)在感知智能上取得了長足的進(jìn)步，甚至在許多領(lǐng)域達(dá)到或超出了人類的水準(zhǔn)，解決了“聽、說、看”的問題。數(shù)據(jù)驅(qū)動主要是對周圍信息的感知，然后模擬人的智能思維過程去解決問題。如今人工仿真的技術(shù)研究暫時(shí)已處于瓶頸，更多專家提出了另一種解決問題的觀點(diǎn)：與其花時(shí)間去研究技術(shù)方法的改進(jìn)，不如花時(shí)間大量積累數(shù)據(jù)，可以有效減少解決問題的時(shí)間。如語音識別技術(shù)，原來的識別頻率、適配詞匯、語義解釋的模式匹配識別技術(shù)遭到瓶頸，利用大規(guī)模語料資源的積累和訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型的完備，智能語音識別率提升到了97%，有效解決了噪音、方言和專業(yè)語境等問題。一個(gè)看似復(fù)雜的技術(shù)難題，在引入大數(shù)據(jù)之后輕松化解，隨著語音識別的精準(zhǔn)和普及，相信很快自動化翻譯工具也會快速突破，大數(shù)據(jù)將引領(lǐng)未來的語音服務(wù)行業(yè)。目前，人工智能的工作范式是大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)+計(jì)算能力，其中，大數(shù)據(jù)為人工智能提供豐富的數(shù)據(jù)與信息結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)提供自動學(xué)習(xí)方法與學(xué)習(xí)框架，計(jì)算能力為計(jì)算過程提速以支撐這種大數(shù)據(jù)的深度模型學(xué)習(xí)。

未來的五到十年將是人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展時(shí)期，人工智能將大大改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、社會服務(wù)、社會生活，加速智能社會的來臨。智能時(shí)代，數(shù)據(jù)不再是簡單的排列，有研究分析認(rèn)為，基礎(chǔ)設(shè)備的建設(shè)為大數(shù)據(jù)的運(yùn)用創(chuàng)造了良好的環(huán)境，到2020年，將有超過500億臺機(jī)器、設(shè)備進(jìn)行互聯(lián)，超過2000億個(gè)聯(lián)網(wǎng)傳感器產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，服務(wù)于社會的方方面面。這將帶來更大的數(shù)字化“魔力”，因此，如何科學(xué)、高效利用數(shù)據(jù)，對產(chǎn)業(yè)與社會發(fā)展至關(guān)重要，工信部提出，將推進(jìn)行業(yè)數(shù)據(jù)資源的采集、整合、共享和利用，創(chuàng)新合作模式，支持電信、互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)等領(lǐng)域率先開展跨行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，輔助人類的生存和生活，為人類帶來極大的變力。

3.2 憑借大數(shù)據(jù)驅(qū)動來解決實(shí)際問題的三種能力

憑借大數(shù)據(jù)驅(qū)動來解決實(shí)際問題具有三種能力：首先是數(shù)學(xué)模型的有效性。概率論中的“大數(shù)定律”，指出在試驗(yàn)不變的條件下，重復(fù)試驗(yàn)多次，隨機(jī)事件的頻率近似于它的概率，偶然中包含著某種必然。從另一個(gè)方面理解就是當(dāng)數(shù)據(jù)量積累足夠大后，預(yù)測才有意義。例如，2008年，淘寶推出CPI(消費(fèi)者價(jià)格指數(shù))指標(biāo)，與國家統(tǒng)計(jì)局應(yīng)用采樣分析不同，淘寶的CPI所使用的數(shù)據(jù)是來自整個(gè)網(wǎng)站的全部交易數(shù)據(jù)，樣本量的基數(shù)相當(dāng)龐大，相比國家統(tǒng)計(jì)局的CPI數(shù)據(jù)，淘寶CPI對商品價(jià)格變化反應(yīng)更為敏感和全面；其次是計(jì)算能力的匹配性。利用互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)10萬臺量級的普通計(jì)算機(jī)進(jìn)行海量計(jì)算，為大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理提供了廉價(jià)、可靠、有效的技術(shù)支撐，這才使得大數(shù)據(jù)驅(qū)動得以展露手腳；最后是采集能力的普適效應(yīng)。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和云存儲技術(shù)的發(fā)展，可穿戴設(shè)備、傳感設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，數(shù)據(jù)采集可以源源不斷地傳輸并保存，為大數(shù)據(jù)驅(qū)動奠定可持續(xù)數(shù)據(jù)來源基礎(chǔ)。

如今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮正在不斷向前推進(jìn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)也有愈發(fā)的彰顯優(yōu)勢，驅(qū)動大數(shù)據(jù)解決問題的能力，能夠有效提升公司生產(chǎn)、經(jīng)營和管理的效率。我們來看一個(gè)名片識別技術(shù)變革的小案例。以前專家們一直致力于提高文字圖形識別技術(shù)、解析技術(shù)，但是識別錯(cuò)誤率一直高居40%以上，后來獲取海量電子名片數(shù)據(jù)、公司數(shù)據(jù)后，由大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對照匹配，現(xiàn)在只要能識別公司logo和姓名等個(gè)別文字后，就能將識別錯(cuò)誤率降低到10%以內(nèi)，文字識別瓶頸就這樣被輕松解決。

3.3 三類數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司的崛起

隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動思維的運(yùn)用，全新的商業(yè)邏輯變革悄然到來。目前傳統(tǒng)公司競爭不過互聯(lián)網(wǎng)公司的比比皆是，AT&T比不過亞馬遜、谷歌公司，電信移動運(yùn)營商比不過阿里、騰訊公司，國有銀行比不過支付寶、微信支付，其根源就在于對大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能商業(yè)的敏感性和適應(yīng)性。這些企業(yè)對大數(shù)據(jù)給予了足夠的重視，充分使用大數(shù)據(jù)來為自己創(chuàng)造更大的收益，他們能夠快速地分析出大數(shù)據(jù)表達(dá)出來的深層含義，形成自己獨(dú)特的市場洞察，利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果合理分配自己的資源和能力，率先占據(jù)市場，打造自己的差異化競爭力，從而超越競爭對手。有數(shù)據(jù)不代表會用數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)不代表可以用好數(shù)據(jù)，在未來的五年內(nèi)將會有三類數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司崛起：基于數(shù)據(jù)本身的公司、基于數(shù)據(jù)分析技能的公司、基于創(chuàng)新數(shù)據(jù)用途思維的公司?；跀?shù)據(jù)本身的公司一般擁有收集大量數(shù)據(jù)的平臺，但不一定能從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值而盈利，如Twitter、VISA信用卡發(fā)行商會把自己擁有的數(shù)據(jù)授權(quán)給其他公司使用?；跀?shù)據(jù)分析技能的公司通常是咨詢公司或技術(shù)提供商，掌握專業(yè)的分析能力，能夠分析現(xiàn)有形勢，但不一定能從數(shù)據(jù)中創(chuàng)新應(yīng)用。只有基于創(chuàng)新數(shù)據(jù)用途思維的公司最具生命力，因?yàn)樗麄兌萌绾瓮诰虺鰯?shù)據(jù)潛在的價(jià)值，具有創(chuàng)新數(shù)據(jù)價(jià)值的思維方式，能夠利用創(chuàng)新想法來挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

如伏特公司自己就具備專業(yè)技術(shù)獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，同時(shí)也向?qū)Ｗ⒂诖髷?shù)據(jù)挖掘的公司Pivota深度合作，沃爾瑪就是靠天睿公司合作分析來挖掘營銷創(chuàng)新點(diǎn)。再如谷歌、亞馬遜就是同時(shí)具備三項(xiàng)基礎(chǔ)的公司，谷歌的全景地圖服務(wù)就催生了自動智能駕駛汽車技術(shù)，亞馬遜的kindle筆記功能實(shí)現(xiàn)了購書偏好與銷售價(jià)值鏈反饋機(jī)制。相信很多用戶體驗(yàn)過京東提供的211的物流配送服務(wù)：上午11：00前下單，當(dāng)日送達(dá)；晚上11：00前下單，次日送達(dá)，其物流系統(tǒng)青龍就是利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行訂單預(yù)測，打造智慧物流，大幅提升配送效率，從而提升用戶獨(dú)特體驗(yàn)。

4 感知毛細(xì)的商業(yè)智能思維

傳統(tǒng)制造業(yè)的信息流通模式下，源頭廠家基本無法掌握其生產(chǎn)產(chǎn)品的最終使用用戶、使用感知甚至售后滿意度，需要通過調(diào)查問卷或由經(jīng)銷商間接反饋，而這些都已經(jīng)是加工過的信息，很難做到還原真相?，F(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)就能為生產(chǎn)商打通每件產(chǎn)品和用戶的體驗(yàn)關(guān)聯(lián)，信息流通的成本透明化，真正做到與每個(gè)用戶“零距離”接觸，我們稱之為大數(shù)據(jù)時(shí)代的“感知毛細(xì)智能化”。

4.1 什么是接近真相的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源要求是去結(jié)構(gòu)化、無目的性的“雜亂數(shù)據(jù)”，只有多維度、無偏向、完備性的數(shù)據(jù)，才能使得各種認(rèn)知偏見、數(shù)據(jù)誤差在海量數(shù)據(jù)匯集后得到糾正，因果關(guān)系不再重要，探索數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系才是貼近事實(shí)真相的有效方向。這與統(tǒng)計(jì)學(xué)的精準(zhǔn)性恰恰相反，由于人腦傾向于理解確定、無誤、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)學(xué)為我們?nèi)シ本秃?，指?dǎo)如何獲取盡量少的精確樣本進(jìn)行問題分析。同時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)家們也發(fā)現(xiàn)：采樣分析的精準(zhǔn)性是隨著采樣的隨機(jī)性的增加大幅提升的，即樣本的隨機(jī)性比樣本的數(shù)量更重要。多年來統(tǒng)計(jì)學(xué)研究各種分析模型來提高分析精準(zhǔn)性，固有的缺陷逐漸顯現(xiàn)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的完備性可以更好的解決這個(gè)隨機(jī)性采樣問題，因?yàn)樗恍枰獏⒖既魏尾蓸幼宇?，只要總體無誤差的數(shù)據(jù)量占比足夠大，完備性就可以得到保障。

4.2 如何獲取海量末梢行為數(shù)據(jù)

面對海量的數(shù)據(jù)，如何準(zhǔn)確獲取所需要的用戶行為數(shù)據(jù)，其實(shí)現(xiàn)途徑總體來說有四類，分別是建立收集平臺、轉(zhuǎn)型商業(yè)服務(wù)模式、專業(yè)數(shù)據(jù)公司或開發(fā)輕量級收集工具。建立數(shù)據(jù)收集平臺的特點(diǎn)是耗時(shí)長、具有頭部效應(yīng)，像阿里巴巴的淘寶平臺、騰訊的微信平臺等。目前國內(nèi)和國際上已有多家公司提供大數(shù)據(jù)平臺搭建服務(wù)，國外有名的公司有Cloudera，Hortonworks，MapR等，國內(nèi)也有華為、明略數(shù)據(jù)、星環(huán)等。通過服務(wù)模式創(chuàng)新來收集數(shù)據(jù)具有成本低、見效快的特點(diǎn)，將一次性的消費(fèi)變成售后多次消費(fèi)，將買變成租的方式，都是為了能夠?qū)⒌皖l產(chǎn)品變成高頻服務(wù)后獲取海量用戶數(shù)據(jù)。專業(yè)數(shù)據(jù)公司像阿里巴巴、百度、騰訊等以幾十年的用戶行為數(shù)據(jù)沉淀為基礎(chǔ)，在政府、醫(yī)療、金融、零售、教育、電商等傳統(tǒng)領(lǐng)域開展對外大數(shù)據(jù)應(yīng)用合作。開發(fā)輕量級收集工具可以快速獲取特定人群的相關(guān)數(shù)據(jù)，比如開發(fā)微信小程序、互動小游戲或APP等方式，可以精準(zhǔn)鎖定某類用戶群體，通過線上娛樂、互動、分享等方式采集用戶行為數(shù)據(jù)。在企業(yè)體量較小，沒有足夠?qū)嵙Υ罱ù髷?shù)據(jù)平臺的情況下，這種獲取用戶行為數(shù)據(jù)的方式是相當(dāng)可取的。當(dāng)然用戶數(shù)據(jù)的獲取不能逃避用戶的隱私問題，我認(rèn)為這個(gè)隱私侵害的界定原則就是：不能通過數(shù)據(jù)標(biāo)簽回溯到特定個(gè)人，但可以回溯到特定人群，滿足這條就算合理合規(guī)的隱私數(shù)據(jù)運(yùn)用，可以放心使用、大膽使用、方便使用。

大數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)新如何盈利？數(shù)據(jù)能夠告訴我們，每一個(gè)客戶的行為特征，他們的消費(fèi)偏好，簡單來說就是他們想要什么，喜歡什么，每個(gè)人的需求有哪些區(qū)別，哪些又可以被集合到一起來進(jìn)行分類。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)數(shù)量上的增加，增加了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的普適性，提高了企業(yè)的盈利能力。舉例來說，咖啡機(jī)不是易耗品，買賣一次可以用好幾年不壞，如何創(chuàng)新服務(wù)模式來獲取用戶使用數(shù)據(jù)呢？可以在咖啡機(jī)上加入RFID標(biāo)簽和紅外感應(yīng)或壓敏感應(yīng)裝置，將咖啡機(jī)使用頻次、時(shí)間長短、時(shí)間間隔等信息通過家庭wifi上傳至大數(shù)據(jù)平臺，進(jìn)而得到個(gè)性化消費(fèi)習(xí)慣偏好數(shù)據(jù)，然后就可以嘗試不同口味的咖啡原料進(jìn)行高頻精準(zhǔn)投放，再進(jìn)入大數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)完備性數(shù)據(jù)獲取。這樣一來低頻的咖啡機(jī)可以超低價(jià)購買或者贈送給客戶，靠后期的咖啡原料、咖啡伴侶、甚至是咖啡調(diào)味服務(wù)來獲取真正盈利。

4.3 將來會有哪些商業(yè)智能變革

商業(yè)智能究竟給企業(yè)帶來怎樣的價(jià)值機(jī)會，在新興技術(shù)與渠道不斷更替的同時(shí)，數(shù)據(jù)的應(yīng)運(yùn)而生將企業(yè)與社會步入一個(gè)多元化的時(shí)代，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來促進(jìn)了市場的活力，給不同需求的公司以及競爭伙伴帶來了更多的商業(yè)競爭機(jī)會，對促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級產(chǎn)生了毋庸置疑的影響，感知毛細(xì)的大數(shù)據(jù)，能夠?qū)⒂脩魝€(gè)體Who 與行為細(xì)節(jié) When、Where、Why和How一一對應(yīng)，這將完全顛覆傳統(tǒng)商業(yè)思維模式。首先，從企業(yè)層面來看，商業(yè)智能變革是通過大數(shù)據(jù)在企業(yè)各個(gè)流通環(huán)節(jié)中的充分運(yùn)用實(shí)現(xiàn)的，通過彰顯企業(yè)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新，構(gòu)建企業(yè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)；其次，從大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看，商業(yè)智能化變革是立體的，沿著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的橫向延伸，縮短產(chǎn)業(yè)鏈的長度，減少不確定性，降低成本損耗，同時(shí)，沿著產(chǎn)業(yè)鏈的縱向擴(kuò)展，根據(jù)縱向定位與整體行業(yè)外部環(huán)境結(jié)合起來，提供完整的解決方案，實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新；最后，立足于行業(yè)層面，商業(yè)智能化變革是平臺商業(yè)模式與數(shù)據(jù)驅(qū)動跨界模式的連接與融合，以大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，搭建平臺化商業(yè)模式，實(shí)現(xiàn)跨境經(jīng)營。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的逐漸深化，商業(yè)智能化變革的趨勢越發(fā)明顯，比如，大數(shù)據(jù)讓軟件變得更智能，更加符合人性化，典型的有手機(jī)輸入法可能通過分析我們?nèi)粘＝涣髦蓄l繁使用的詞語搭配，將這些詞語添加到手機(jī)詞典中，置頂出現(xiàn)，解決用戶打字交流的時(shí)間，為用戶帶來良好的交流體驗(yàn)。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)改變了我們生活的方方面面，大大提高了我們的生活工作的效率。

來看制造業(yè)售后服務(wù)，傳統(tǒng)模式對產(chǎn)品的使用壽命是按照平均使用情況來估算，一般會留有余量，比如汽車發(fā)動機(jī)、輪胎、凈化水濾芯等，當(dāng)這些產(chǎn)品裝上數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)后，可以回傳使用過程中的海量數(shù)據(jù)，不僅能實(shí)時(shí)掌握產(chǎn)品的正常運(yùn)轉(zhuǎn)情況，還可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱患，防范于未然，將來的大數(shù)據(jù)售后服務(wù)必定是個(gè)性化的、定制化的。

再看服裝行業(yè)的智能應(yīng)用，在模特身上的衣服怎么看都好，到了自己身上總覺得哪里不合適，這是因?yàn)榉b在設(shè)計(jì)時(shí)要不就是按模特身材，要不就是按大眾平均身材尺寸，現(xiàn)在我們在樣衣的拿放處、試衣間里放入感應(yīng)裝置，廠家就可以實(shí)時(shí)獲取哪些款式的衣服被試穿了多少次，這些數(shù)據(jù)就可以指導(dǎo)設(shè)計(jì)師調(diào)整設(shè)計(jì)思路，快速感知當(dāng)下市場時(shí)尚潮流走向。

大件消費(fèi)品應(yīng)用大數(shù)據(jù)后也會大不一樣，提供極其便利的個(gè)性化家庭服務(wù)，如智能電視的廣告可以做到按家庭的不同精準(zhǔn)推送，對有學(xué)齡兒童的家庭、中產(chǎn)階級家庭、老中青俱全家庭、兩口小家庭、單身家庭等精準(zhǔn)推送不一樣需求的廣告；智能冰箱可以做到水果、蔬菜、飲品優(yōu)惠券的定向推送，實(shí)現(xiàn)“你剛好用完，優(yōu)惠券剛好送達(dá)”；谷歌公司去年就收購了幾個(gè)家庭智能wifi項(xiàng)目公司，為的就是搶占家庭智能wifi入口，獲取海量wifi使用行為之后，可以準(zhǔn)確定位、細(xì)分市場，捕捉到平時(shí)無法獲取的細(xì)節(jié)，就能轉(zhuǎn)化無限商機(jī)和盈利機(jī)會。

5 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種工具，大數(shù)據(jù)思維是技術(shù)的進(jìn)步產(chǎn)生的新思維觀。從大數(shù)據(jù)思維方式來思考問題，解決問題是當(dāng)下企業(yè)的潮流。大數(shù)據(jù)思維開啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型。馬云說過：沒有人可以阻礙大數(shù)據(jù)時(shí)代。這將是一個(gè)劃時(shí)代的變遷，物質(zhì)資本、勞動力資本將不再重要，大數(shù)據(jù)和金融資本將越來越重要，未來商業(yè)競爭都將建立在取之不盡，用之不竭的數(shù)據(jù)創(chuàng)新上，大數(shù)據(jù)思維促使智能商業(yè)快速變革，整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系將重構(gòu)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式。