技術(shù)不是大數(shù)據(jù)第一生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)交易才能帶來應(yīng)用爆發(fā)

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)交易技術(shù) 數(shù)據(jù)源

江穎 | 2016-07-27 16:53

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】大數(shù)據(jù)行業(yè)很多新人，甚至業(yè)內(nèi)多年從業(yè)者都有這個誤區(qū)：認(rèn)為算法、模型很重要。而帷策智能、原力大數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO江穎則認(rèn)為，即使技術(shù)達(dá)到世界頂級水平，它依舊不是大數(shù)據(jù)價值引擎，高質(zhì)量數(shù)據(jù)源永遠(yuǎn)是最重要的價值來源

技術(shù)不是大數(shù)據(jù)第一生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)交易才能帶來應(yīng)用爆發(fā)

我從事大數(shù)據(jù)工作10余年，很多時候和圈內(nèi)朋友談及大數(shù)據(jù)，大家首先談到的都是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能算法，或是hadoop的架構(gòu)。我也曾深陷這樣的誤區(qū)，認(rèn)為“只要會寫算法、實現(xiàn)架構(gòu)就是大數(shù)據(jù)的全部”；但我這些年的應(yīng)用實踐中，越來越發(fā)現(xiàn)，阻礙大數(shù)據(jù)發(fā)展的最大瓶頸不是技術(shù)，而是高質(zhì)量數(shù)據(jù)源的獲取、提供和交易環(huán)節(jié)沒有被打通。

技術(shù)不是關(guān)鍵，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源永遠(yuǎn)是第一位

大數(shù)據(jù)行業(yè)很多新人，甚至業(yè)內(nèi)多年從業(yè)者都有這個誤區(qū)：認(rèn)為算法、模型很重要。而我認(rèn)為，即使技術(shù)達(dá)到世界頂級水平，它依舊不是大數(shù)據(jù)價值引擎，高質(zhì)量數(shù)據(jù)源永遠(yuǎn)是最重要的價值來源。

模型的成功必須依賴于高質(zhì)量數(shù)據(jù)源和對商業(yè)的理解能力。有沒有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量如何，這是最為前置的條件。要有數(shù)據(jù)才能夠建模；模型也必須經(jīng)過數(shù)據(jù)應(yīng)用，才能促進(jìn)其完善。其次，模型往往是要基于商業(yè)目標(biāo)的，要思考如何用既定的數(shù)據(jù)解決現(xiàn)實商業(yè)問題，不是為建模而建模。一個模型質(zhì)量和效果，從某種意義來講，取決于數(shù)據(jù)源的運用、宏觀的架構(gòu)能力以及對于商業(yè)的理解，并不是技術(shù)本身。

生產(chǎn)大數(shù)據(jù)價值的原料是數(shù)據(jù)源本身，模型是工具。脫離了工具，數(shù)據(jù)源不會因此而失去價值，但脫離了數(shù)據(jù)源，模型的價值蕩然無存。這就是為什么在黑市里面交易的是購房者、貸款者和企業(yè)主的個人資料，而不是數(shù)據(jù)挖掘模型。

沒有數(shù)據(jù)交易，高質(zhì)量數(shù)據(jù)源的潛能被禁錮

目前能夠做大數(shù)據(jù)實踐的，都是自身擁有大數(shù)據(jù)的部門或企業(yè)。最優(yōu)質(zhì)、最有價值的數(shù)據(jù)源往往掌握在政府、運營商、銀行以及像BAT這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)公司。高質(zhì)量數(shù)據(jù)源擁有者總是缺乏開放的必要性和動力，甚至希望對數(shù)據(jù)進(jìn)行壟斷。但由于內(nèi)部大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求和場景往往較為單一，數(shù)據(jù)擁有者往往也沒有很好的變現(xiàn)產(chǎn)品和手段。

再加上數(shù)據(jù)獲取困難、缺少數(shù)據(jù)采集意識造成的數(shù)據(jù)缺失，以及信息安全、信息歸屬權(quán)等敏感性問題，大數(shù)據(jù)仍然非常小眾，看起來很高深，對于絕大多數(shù)人來說很陌生的。

但是，高質(zhì)量數(shù)據(jù)源偏偏是需要流動和使用，才能激發(fā)其巨大的價值潛能。在封閉環(huán)境下，數(shù)據(jù)的價值并沒有完全地發(fā)揮出來。以運營商數(shù)據(jù)為例，運營商數(shù)據(jù)不僅可以用于解決其自身的生產(chǎn)運營、精確營銷等問題，在商業(yè)選址、城市商圈規(guī)劃、制定企業(yè)營銷策略等很多領(lǐng)域都大有可為。

假設(shè)我們要為一家高級女裝店鋪進(jìn)行選址，現(xiàn)有的選址方法只能夠告訴你周邊的人流量，卻不知道你周圍到到底有多少真正的潛在客戶。當(dāng)我們借助運營商數(shù)據(jù)，把客戶畫像、位置信息等數(shù)據(jù)能力輸出到這個場景中，便能依據(jù)周邊人群的特征、年齡、消費力等數(shù)據(jù)，作出精準(zhǔn)決策。

但實際上現(xiàn)在的商業(yè)選址是很粗放的。問題在于數(shù)據(jù)的交易環(huán)節(jié)沒被打通，數(shù)據(jù)能力無法輸出，導(dǎo)致需要用數(shù)據(jù)的人沒有數(shù)據(jù)，甚至也不知道數(shù)據(jù)能帶來什么價值。只有實現(xiàn)數(shù)據(jù)拼接，才會帶來數(shù)據(jù)價值的裂變式增長。因此，未來的IT時代向DT時代的轉(zhuǎn)變，關(guān)鍵在于打通高質(zhì)量數(shù)據(jù)源的獲取、提供和交易環(huán)節(jié)。

打通交易環(huán)節(jié)，才能帶來應(yīng)用爆發(fā)

打通交易環(huán)節(jié)，一方面能讓沒有數(shù)據(jù)的人用上數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)在更多地方發(fā)揮價值；另一方面，數(shù)據(jù)擁有者有更多的途徑去輸出大數(shù)據(jù)能力，實現(xiàn)變現(xiàn)。數(shù)據(jù)的價值不會因為開放和應(yīng)用而減少，相反，應(yīng)用與數(shù)據(jù)的價值是相輔相成的，用得越多，數(shù)據(jù)越多；而所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，又會反哺更多的應(yīng)用。

再者，高質(zhì)量數(shù)據(jù)源的跨行業(yè)、跨領(lǐng)域流動，必定會帶來是帶來應(yīng)用創(chuàng)新。金融征信已經(jīng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)新。且看芝麻信用的數(shù)據(jù)來源，涵蓋了在線購物、與他人資金往來、還信用卡、資金理財、公用事業(yè)費繳納、房屋租賃或買賣、跳槽情況、婚姻狀態(tài)、社交關(guān)系等。

以往如果一個人沒有房產(chǎn)，沒有固定職業(yè)，會被認(rèn)為償還能力低。而現(xiàn)在把社交關(guān)系、與他人資金來往、跳槽情況等等不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)整合，可能會發(fā)現(xiàn)有的人雖然沒有房產(chǎn)，但租的是高檔住宅；雖然沒有固定的聘用方，但經(jīng)常出沒于CBD寫字樓和高端消費場合，顯然有相當(dāng)?shù)氖杖肱c償還能力。數(shù)據(jù)的跨領(lǐng)域應(yīng)用，對于拓展信貸、分期付款業(yè)務(wù)都有很高的價值。

國務(wù)院2015年印發(fā)的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》明確了要統(tǒng)籌國家大數(shù)據(jù)資源，推動共享開放，釋放數(shù)據(jù)紅利。這里釋放了一個積極的信號，表示數(shù)據(jù)資源將逐步放開，利好數(shù)據(jù)流動。

在保證信息安全的前提下，打通數(shù)據(jù)交易環(huán)節(jié)，會迎來數(shù)據(jù)應(yīng)用的爆發(fā)。而基于整合數(shù)據(jù)的跨行業(yè)、跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新，將會是大數(shù)據(jù)未來又一個風(fēng)口。

結(jié)語

我們雖然希望數(shù)據(jù)交易能夠帶來應(yīng)用的爆發(fā)，但是在現(xiàn)階段高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源仍普遍缺失。在現(xiàn)有情況下，我們并不是什么都不能做。大數(shù)據(jù)講究的是“量體裁衣”、“看菜吃飯”，即有什么樣的數(shù)據(jù)，就做什么樣的事。在信息安全敏感程度較低的領(lǐng)域，逐步試錯，去嘗試對接數(shù)據(jù)資源，才能在數(shù)據(jù)交易即將帶來的應(yīng)用爆發(fā)時代搶占先機。

作者簡介：

江穎，帷策智能、原力大數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO，大數(shù)據(jù)應(yīng)用實施領(lǐng)域資深專家，中國大數(shù)據(jù)商業(yè)實踐先行者。自2003年起，一直致力于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究及應(yīng)用實踐，深度涉入通信運營商、移動互聯(lián)網(wǎng)、零售、服裝、教育等多個行業(yè)，擁有大量的行業(yè)經(jīng)驗和研究成果。

注：本文由帷策智能授權(quán)數(shù)據(jù)猿發(fā)布。

來源：數(shù)據(jù)猿

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