近日(rì)，中國(guó)管理(lǐ)科(kē)學學會大(dà)數據管理(lǐ)專委會、國(guó)務院發展研究中心産業互聯網課題組、社會科(kē)學文獻出版社共同舉辦的《大(dà)數據應用藍皮書(shū)：中國(guó)大(dà)數據應用發展報告No.1（2017）》發布會在北京舉行。本書(shū)是國(guó)内首本研究大(dà)數據應用的藍皮書(shū)，龍信數據創始人(rén)李钰全程參與了總報告的研究和撰寫。

藍皮書(shū)旨在描述當前中國(guó)大(dà)數據在相(xiàng)關行業及典型代表企業應用的狀況，分(fēn)析當前大(dà)數據應用中存在的問(wèn)題和制約其發展的因素，并根據當前大(dà)數據應用的實際情況，對其未來(lái)發展趨勢做出研判。

藍皮書(shū)認爲，從(cóng)應用的角度看(kàn)，大(dà)數據并非一個全新的産業，而是與已有産業融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大(dà)數據發展的往往并不是大(dà)數據本身(shēn)，而是大(dà)數據所應用的行業和領域原本存在的問(wèn)題，如(rú)行業管制、行政壟斷、要素不能自(zì)由流動，等等。因此，推動大(dà)數據應用的發展，需對不當的行業管理(lǐ)模式進行改革，對既有利益格局進行調整。即便在企業内部，大(dà)數據應用也不僅僅是個技術(shù)問(wèn)題，而且是涉及業務流程重組和管理(lǐ)模式變革的問(wèn)題，是對企業管理(lǐ)能力的一個考驗。

大(dà)數據應用的三個關鍵點

大(dà)數據應用的三個關鍵點是數據從(cóng)哪裡(lǐ)來(lái)？數據怎麽用？成果誰買單？

數據從(cóng)哪裡(lǐ)來(lái)？

關于數據來(lái)源，普遍認爲互聯網及物聯網是産生(shēng)并承載大(dà)數據的基地。互聯網公司是天生(shēng)的大(dà)數據公司，在搜索、社交、媒體(tǐ)、交易等各自(zì)核心業務領域，積累并持續産生(shēng)海量數據。物聯網設備每時每刻都(dōu)在采集數據，設備數量和數據量都(dōu)與日(rì)俱增。這兩類數據資源作(zuò)爲大(dà)數據金礦，正在不斷産生(shēng)各類應用。國(guó)外關于大(dà)數據的成功經驗介紹，大(dà)多是這類數據資源應用的經典案例。還(hái)有一些企業，在業務中也積累了許多數據，如(rú)房(fáng)地産交易、大(dà)宗商品價格、特定群體(tǐ)消費信息，等等。從(cóng)嚴格意義上說(shuō)，這些數據資源還(hái)算不上大(dà)數據，但(dàn)對商業應用而言，卻是最易獲得(de)和比較容易加工(gōng)處理(lǐ)的數據資源，也是當前在國(guó)内比較常見(jiàn)的應用資源。

在國(guó)内還(hái)有一類是政府部門(mén)掌握的數據資源，普遍認爲質量好、價值高，但(dàn)開放(fàng)程度差。許多官方統計(jì)數據通過灰色渠道流通出來(lái)，經過加工(gōng)成爲各種數據産品。《大(dà)數據綱要》把公共數據互聯開放(fàng)共享作(zuò)爲努力方向，認爲大(dà)數據技術(shù)可(kě)以實現這個目标。實際上，長期以來(lái)政府部門(mén)間信息數據相(xiàng)互封閉割裂是治理(lǐ)問(wèn)題而不是技術(shù)問(wèn)題。面向社會的公共數據開放(fàng)願望雖十分(fēn)美好，但(dàn)恐怕一段時間内可(kě)望而不可(kě)即。在數據資源方面，國(guó)内“小數據”、“中數據”應用并不充分(fēn)，試圖一步跨入大(dà)數據時代，借機(jī)一并解決前期信息化過程中沒能解決的問(wèn)題，前景并不樂觀。另外，由于中國(guó)互聯網公司業務主要在國(guó)内，其大(dà)數據資源也不是全球性的。

藍皮書(shū)分(fēn)析指出，數據從(cóng)哪裡(lǐ)來(lái)是我們評價大(dà)數據應用的第一個關注點。一是要看(kàn)這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可(kě)持續，來(lái)源渠道是否可(kě)控，數據安全和隐私保護方面是否有隐患。二是要看(kàn)這個應用的數據資源質量如(rú)何，是“富礦”還(hái)是“貧礦”，能否保障這個應用的實效。對于來(lái)自(zì)自(zì)身(shēn)業務的數據資源，具有較好的可(kě)控性，數據質量一般也有保證，但(dàn)數據覆蓋範圍可(kě)能有限，需要借助其他(tā)資源渠道。對于從(cóng)互聯網抓取的數據，技術(shù)能力是關鍵，既要有能力獲得(de)足夠大(dà)的量，又要有能力篩選出有用的内容。對于從(cóng)第三方獲取的數據，需要特别關注數據交易的穩定性。數據從(cóng)哪裡(lǐ)來(lái)是分(fēn)析大(dà)數據應用的起點，如(rú)果一個應用沒有可(kě)靠的數據來(lái)源，再好、再高超的數據分(fēn)析技術(shù)都(dōu)是無本之木。

數據怎麽用？

數據怎麽用是我們評價大(dà)數據應用的第二個關注點。《大(dà)數據綱要》規劃了許多大(dà)數據應用領域和方向，包括公共部門(mén)和産業領域，實際上是提出了許多需要大(dà)數據解決的問(wèn)題或期待大(dà)數據完成的任務。如(rú)何解決這些問(wèn)題，如(rú)何把數據資源轉化爲解決方案，實現産品化，這是我們特别關注的問(wèn)題。大(dà)數據隻是一種手段，并不能無所不包、無所不用。我們關注大(dà)數據能做什麽、不能做什麽，現在看(kàn)來(lái)，大(dà)數據主要有以下幾種較爲常用的功能。

追蹤。互聯網和物聯網無時無刻不在記錄，大(dà)數據可(kě)以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的曆史軌迹。追蹤是許多大(dà)數據應用的起點，包括消費者購(gòu)買行爲、購(gòu)買偏好、支付手段、搜索和浏覽曆史、位置信息，等等。

識别。在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可(kě)以實現精準識别，尤其是對語音、圖像、視頻進行識别，使可(kě)分(fēn)析内容大(dà)大(dà)豐富，得(de)到的結果更爲精準。

畫(huà)像。通過對同一主體(tǐ)不同數據源的追蹤、識别、匹配，形成更立體(tǐ)的刻畫(huà)和更全面的認識。對消費者畫(huà)像，可(kě)以精準推送廣告和産品；對企業畫(huà)像，可(kě)以準确判斷其信用及面臨的風(fēng)險。

提示。在曆史軌迹、識别和畫(huà)像基礎上，對未來(lái)趨勢及重複出現的可(kě)能性進行預測，當某些指标出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基于統計(jì)的預測，大(dà)數據大(dà)大(dà)豐富了預測手段，對建立風(fēng)險控制模型有深刻意義。

匹配。在海量信息中精準追蹤和識别，利用相(xiàng)關性、接近性等進行篩選比對，更有效率地實現産品搭售和供需匹配。大(dà)數據匹配功能是互聯網約車、租房(fáng)、金融等共享經濟新商業模式的基礎。

優化。按距離(lí)最短(duǎn)、成本最低等給定的原則，通過各種算法對路(lù)徑、資源等進行優化配置。對企業而言，提高服務水平、提升内部效率；對公共部門(mén)而言，節約公共資源、提升公共服務能力。

上述概括并不一定完備，大(dà)數據肯定還(hái)有其他(tā)更好的功能。當前許多貌似複雜的應用，大(dà)都(dōu)可(kě)以細分(fēn)成以上幾種類型。例如(rú)，貴州推行的“大(dà)數據精準扶貧項目”，從(cóng)大(dà)數據應用角度，通過識别、畫(huà)像，可(kě)以對貧困戶實現精準篩選和界定，找對扶貧對象；通過追蹤、提示，可(kě)以對扶貧資金、扶貧行爲和扶貧效果進行監控和評估；通過配對、優化，可(kě)以更好發揮扶貧資源的作(zuò)用。這些功能也并不都(dōu)是大(dà)數據所特有的，隻是大(dà)數據遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出以前的技術(shù)，可(kě)以做得(de)更精準、更快(kuài)、更好。當然，技術(shù)無法左右利益，貴州扶貧目标的完成，并不是有了大(dà)數據就(jiù)萬事(shì)大(dà)吉了。

成果誰買單？

成果誰買單是我們評價大(dà)數據應用的第三個也是最後一個關注點。道理(lǐ)很簡單，不創造價值的應用不是好應用。能不能創造價值，關鍵看(kàn)誰買單。我們不需要那些靡費公帑的“樣闆”工(gōng)程、“面子”工(gōng)程，也不需要那些炫耀神技、制造概念的創富故事(shì)。我們關注大(dà)數據的應用是否實實在在提升能力、改善績效。如(rú)果大(dà)數據用于自(zì)身(shēn)的産品設計(jì)、營銷推廣、資源配置，那就(jiù)看(kàn)企業競争力是不是提升了，看(kàn)企業最終是不是比以前更賺錢了。如(rú)果大(dà)數據用于爲第三方提供服務，那就(jiù)看(kàn)是不是有人(rén)願意付費、願意持續付費。但(dàn)如(rú)果是用于公共領域，還(hái)要看(kàn)政府或公共部門(mén)的付費值不值，不僅僅是從(cóng)出資方的視角看(kàn)值不值，還(hái)要從(cóng)老百姓的視角看(kàn)值不值。

【屈慶超，筆名李钰】