参透数据本质 破局称王

2017-10-31 03:34:01
来源: 时代在线网
我经常遇到一些企业的管理者询问,如何才能利用大数据提高公司的盈利?我很难回答这样的问题。

时代周报记者 王心昊 发自广州

作为国内电商界著名的数据“教父级”人物,车品觉是国内最早把大数据运营与管理思想引入电商运营领域的人之一。凭借十几年丰富的数据实战经验,车品觉形成了独特的数据化思考及管理方式。

2010年加入阿里巴巴之后,车品觉出任集团副总裁和首任阿里巴巴数据委员会会长,带领阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果,包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架,开发智能化的数据产品,成立了驱动集团数据化的运营团队,成功发起了公共与专有数据资产管理体系,发布了数据安全规范等。

2016年4月,车品觉离开阿里巴巴,加入红杉资本中国基金成为专家合伙人。车品觉向时代周报记者解释自己离开的原因:“从阿里到红杉,最主要是想多看一些大数据创新公司,有机会的话,也会投资一些有潜力的大数据公司。”

车品觉是李小龙的粉丝。在《决战大数据》一书中,车品觉曾讲述自己如何从李小龙的格斗中引发对数据的思考:在习武或做数据分析时,我们首先会思考有没有杀手锏,一招制服对方,可实际往往并没有这样的杀手锏,即使开始有,到后面被更多的人掌握了,也就不是杀手锏了。而且在两个人的打斗中,如果直接出重招,反倒可能表现出破绽,被对方利用。不如像做数据分析那样互相试招,拿出点新的数据再说,这就是破局。

车品觉说,《决战大数据》是他在 2014 年之前对数据的认识,而这本《数据的本质》则是他近几年对数据的认识,前一本偏向于报表层面,而这一本的重点在数字经济引擎。

大数据的“硬”与“软”

时代周报:书名叫做《数据的本质》,在你看来,数据的本质究竟是什么?

车品觉:数据的本质其实是通过量化的方式去还原一件事情。生活中,包括我们去数钱包里面的钱,包括考察房子的面积和朝向,其实都是通过量化的方式去增加我们对事情的理解。但在今天为什么我们还要讨论数据?因为现在的数据分析方式和过去有了巨大的差别。通过互联网,我们能够收集到巨大的信息量。在这样的情况下,数据处理实现了从量变到质变的过程,过去很多难以解释的事情,也因为数据量的不断丰富而得到解释。例如,以前人们的相遇都归结于“缘分”,而在今天看来,相遇似乎并不能够单单用缘分去解释了。如果两个人每天都走同一条路,他们的相遇就可称为一件大概率的事情。当我们能够还原到越来越多事情的时候,就可以做到“以古鉴今”。

时代周报:书中提到,数据的相关性比数据自身更有价值。对于众多中小企业而言,如何能够把这些系统整合并完成量化分析的过程?

车品觉:东方思想强调知己知彼,方能百战不殆。所以很多公司与其去羡慕别的公司利用大数据得以发展时,他们首先应该要了解自己的实际,建立起一个数据处理的能力。而在数据处理当中,又分硬能力和软能力。所谓硬能力是能够通过金钱买到的,包括数据处理系统、数据处理的人员,硬能力的获得其实并不会成为太大的问题。但是一个公司对于数据运用的思维,甚至是公司决策层对大数据的重视程度,这些软能力反而会限制公司的数据发展。如果公司连自己需要什么类型的数据体系都没有认识,就片面地去羡慕别人的大数据体系,我觉得是本末倒置了。

自律机构消解隐私风险

时代周报:现实中数据的流通仍然存在诸多障碍,如何才能够降低数据流通成本?

车品觉:如果机构的核心决策层已经认识到数据的重要性,接下来才应该考虑到如何降低数据流通成本。而在这一个层面上,企业既可以选择自己组建团队,也能够依靠外部力量来建设。对于区域而言,如果在当地能够建立起一套完善的大数据产业链,将会有效降低数据流通成本。以我考察过的地方来说,不少地方政府其实已经做得挺好了。反而是香港,暂时来说还是没有建立起完善的大数据产业链。

时代周报:对于像BAT这样的大型互联网公司,他们在大数据上的布局是怎样的?

车品觉:BAT的产品方向不同,收集数据的方式也是有区别的。百度拥有庞大的搜索数据,腾讯拥有社交数据,阿里巴巴拥有交易数据。这些数据的共同点是它们都会涉及各个方面,而且体量都非常巨大,因此BAT在数据上基本是不需要外求的。而在数据的运用战略上,目前BAT基本上都是往两方面去延伸:一方面是如何保住自己在取得领先的领域中继续保持先发优势;另一方面则是如何通过提升算法的能力,在后发市场当中分得一杯羹。

时代周报:大数据会把一切个人隐私暴露在大数据系统之下,你是否担心由此所带来的巨大的道德风险?

车品觉:其实这个问题在美国已经有一套比较完善的解决方案了,他们会通过公司建立自律机构,明确大数据公司所承担的道德和社会责任。我认为未来在中国国内也会建立起相似的自律机构,通过自律机构实现对信息安全性的保护。但值得注意的是,这些对于信息的保护措施,其实很大程度上会因为一些不合理的揣测而变得不合理。如果大家都认为收集数据的目的是为了为非作歹,反而会失去数据造福人类的可能性。

大数据只能解决实际问题

时代周报:在书中,你提到行为数据比结果数据更加重要,为何会有这样的一个论断?

车品觉:举个简单的例子,结果数据就是我在一个购物网站上买了一件衣服,行为数据则是我在这个网站上挑选这件衣服款式和颜色的过程。结果数据只能够反映出决策的最终结果,而行为数据所反映出的是整个决策的过程。通过消费者购买时的行为数据,能够更好地去预测他未来可能的消费需求。例如通过大数据分析我们能够发现,许多新婚的、准备要小朋友的家庭都希望买一台新的婴儿车,而他们准备要小朋友的一个标志就是他们会在购物网站上浏览婴儿车,虽然他们最终未必在购物网站上选购婴儿车,但是可以就此预测他们买车的可能性是高于普通人的。

时代周报:大数据的核心是通过以往行为预测未来,针对于当下出现的新零售模式,大数据将如何重塑零售业务?

车品觉:其实所谓的新零售,就是针对传统零售业作出的改变。过去,运气成分在旧零售的交易里占一个很大的比重。在一家传统的商店里面,你无法预测一天到底会有多少顾客走进你的商店,也无法推测顾客进商店之后希望选购怎样的货物,更难预防商品缺货情况的出现。这些情景所隐含的“运气”,都会大幅度降低交易完成的可能性。但通过射频技术、图像识别技术以及现代物联网的技术,我们能够收集到在货物运输以至销售中每一个过程所产生的数据,这些数据可以让零售业务的成交量率得到显著的提高。虽然现在很多新零售的技术仍然处于一个实验阶段,但我相信未来,不论线上还是线下的零售业务,都会因为大数据和其他相关科技的发展而彻底改变。

时代周报:大数据要落到实处,关键是什么?

车品觉:大数据能够解决的事情,必须是实际的问题,大数据没有办法去改变一个空泛的问题。我经常遇到一些企业的管理者询问,如何才能利用大数据提高公司的盈利?我很难回答这样的问题。大数据能够为公司找到客户,大数据能够为公司更好地安排生产,大数据能够为公司解决许多实质性问题,但如果公司的管理者不能够清楚理解公司经营中究竟哪一方面能够利用大数据,那大数据是不可能帮到他们的。找出需要大数据解决的实质性问题,就是大数据利用落到实处的关键。

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