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2015-03-27

科技的进步很多时候总会超出我们的想象,对于未来,你想象到什么了?

科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象,如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和,一个人产生的数据量超过现在全球数据 量的总和,甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和,世界会发生什么呢?阅读本文,大数据(Big Data)会告诉你一个充满奇幻色彩的世界。


一、详解时髦词汇:大数据

似乎一夜之间,大数据(Big Data)变成一个IT行业中最时髦的词汇。

首先,大数据不是什么完完全全的新生事物,Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用,根据客户的需求,Google实时从全球海量的数字资产 (或数字垃圾)中快速找出最可能的答案,呈现给你,就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少,在IT行业没有 形成成型的概念。

现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业,累积的数据量越来越大,越来越多企业、行业和国家发现,可以利用类似的技术更好 地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率,才逐步形成大数据这个概念。

有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA 在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间,RFID会被自动识别。同时,数据会传至PRADA总部。每一件衣 服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间,数据都被存储起来加以分析。

如果有一件衣服销量很低,以往的作法是直接干掉。但如果RFID传 回的数据显示这件衣服虽然销量低,但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同,也许在某个细节的微小改变就会重新创造 出一件非常流行的产品。

从这个案例来看,大数据并不是很神奇的事情。就如同电影《永无止境》提出的问题:人类通常只使用了20%的大脑,如果剩余80%大脑潜能被激发出来,世 界会变得怎样?在企业、行业和国家的管理中,通常只有效使用了不到20%的数据(甚至更少),如果剩余80%数据的价值激发起来,世界会变得怎么样呢?特 别是随着海量数据的新摩尔定律,数据爆发式增长,然后数据又得到更有效应用,世界会怎么样呢?

单个的数据并没有价值,但越来越多的数据累加,量变就会引起质变,就好像一个人的意见并不重要,但1千人、1万人的意见就比较重要,上百万人就足以掀起巨大的波澜,上亿人足以改变一切。

中 国的航班晚点非常多,相比之下美国航班准点情况好很多。这其中,美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用,说起来也非常简单,就是美国会公布每个航 空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间,这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班,从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准 点率。这个简单的方法比任何管理手段都直接和有效。

没有整合和挖掘的数据,价值也呈现不出来。《永无止境》中的库珀如果不能把海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来,这些信息就没有价值。

因此,海量数据的产生、获取、挖掘及整合,使之展现出巨大的商业价值,这就是我理解的大数据。在互联网对一切重构的今天,这些问题都不是问题。因为,大数据是互联网深入发展的下一波应用,是互联网发展的自然延伸。目前,可以说大数据的发展到了一个临界点,因此才成为IT行业中最热门的词汇之一。


二、大数据将重构很多行业的商业思维商业模式

我想以对未来汽车行业的狂野想象来展开这个题目。

在人的一生中,汽车是一项巨大的投资。以一部30万车、7年换车周期来算,每年折旧费4万多(这里还不算资金成本),加上停车、保险、油、维修、保养等各项费用,每年耗费应在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业,这个方面只有房地产可以媲美。

但同时,汽车产业链是一个低效率、变化慢的产业。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘、两排沙发(李书福语)。这么一个昂贵的东西,围绕车产生的数据却少的可怜,行业产业链之间几无任何数据传递。

我们在这里狂野地想象一番,如果将汽车全面数字化,都大数据了,会产生什么结果?

有些人说,汽车数字化,不就是加个MBB模块吗?不,这太小儿科了。在我理想中,数字化意味着汽车可以随时联上互联网,意味着汽车是一个大型计算系统加 上传统的轮子、方向盘和沙发,意味着可以数字化导航、自动驾驶,意味着你和汽车相关的每一个行动都数字化,包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故的 录像、每一天汽车关键部件的状态,甚至你的每一个驾驶习惯(如每一次的刹车和加速)都记录在案。这样,你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据。

好了,我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的ZF、行业和企业。这里不讨论隐私问题带来的影响,假设在隐私保护的前提下,数据可以自由分享。

那么,保险公司会怎么做呢?保险公司把你的所有数据拿过去建模分析,发现几个重要的事实:一是你开车主要只是上下班,南山到坂田这条线路是非繁华路线, 红绿灯很少,这条路线过去一年统计的事故率很低;你的车况(车的使用年限、车型)好,此车型在全深圳也是车祸率较低;甚至统计你的驾驶习惯,加油平均,临 时刹车少,超车少,和周围车保持了应有的车距,驾驶习惯好。

最后结论是你车型好,车况好,驾驶习惯好,常走的线路事故率低,过去一年也没有出过车祸,因此 可以给予更大幅度的优惠折扣。这样保险公司就完全重构了它的商业模式了。

在没有大数据支撑之前,保险公司只把车险客户做了简单的分类,一共分为四种客户, 第一种是连续两年没有出车祸的,第二种过去一年没有出车祸,第三种过去一年出了一次车祸,第四种是过去一年出了两次及以上车祸的,就四种类型。

在大数据的 支持下,保险公司可以真正以客户为中心,把客户分为成千上万种,每个客户都有个性化的解决方案,这 样保险公司经营就完全不同,对于风险低的客户敢于大胆折扣,对于风险高的客户报高价甚至拒绝,一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了。

拥有大数 据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势,大数据将成为保险公司最核心的竞争力,因为保险就是一个基于概率评估的生意,大数据对于准确 评估概率毫无疑问是最有利的武器,而且简直是量身定做的武器。

在大数据的支持下,4S店的服务也完全不同了。车况信息会定期传递到4S店,4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修,特别是对于可能危及安全的问题,在客户同意下甚至会采取远程干预措施,同时还可以提前备货,车主一到4S店就可以维修而不用等待。

对于驾驶者来说,不想开车的时候,在大数据和人工智能的支持下,车辆可以自动驾驶,并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车,为了 对周围环境作出预测,每秒钟要收集差不多1GB的数据,没有大数据的支持,自动驾驶是不可想象的;在和周围车辆过近的时候,会及时提醒车主避让;上下班的 时候,会根据实时大数据情况,对于你经常开车的线路予以提醒,绕开拥堵点,帮你选择最合适的线路;到城市中心,寻找车位是一件很麻烦的事情,但未来你可以 到了商场门口后,让汽车自己去找停车位,等想要回程的时候,提前通知让汽车自己开过来接。

车辆是城市最大最活跃的移动物体,是拥堵的来源,也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化,根据不同道 路的拥堵情况自动进行调整,甚至在很多地方可以取消红绿灯;城市停车场也可以大幅度优化,根据大数据的情况优化城市停车位的设计,如果配合车辆的自动驾驶 功能,停车场可以革命性演变,可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼,地下、地上楼层可以高达几十层,停车楼层可以更矮,只要能高于车高度即可(或者把车竖 起来停),这样将对城市规划产生巨大的影响;ZF还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标,鼓励民众买更节能、更安全的车。

电子商务和快递业也可能发生巨大的变化。运快递的车都可以自动驾驶,不用赶白天的拥堵的道路,晚上半夜开,在你家门口设计自动接收箱,通过密码开启自动投递进去,就好像过去报童投报一样。

这么想象下来,我认为,汽车数字化、互联网化、大数据应用、人工智能,将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命,具有无限的想 象空间,可能完全被重构。当然,要实现我所描述的场景,估计至少50年、100年之后的事情了,估计我这辈子是看不到的。


在这个章节的最后,我想总结一下自己对大数据的看法。

第一,大数据使企业真正有能力从以自我为中心改变为以客户为中心。企业是为客户而生,目的是为股东获得利润。只有服务好客户,才能获得利润。大数据的使用能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳(就是所谓提炼归纳的“客户群”)还原成一个个活生生的客户,这样经营就有针对性,对客户的服务就更好,投资效率就更高。

第二,大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式。现代企业的管理方式是来源于对军队的模仿,依赖于层层级级的组织和严格的流程,依赖信息的层层汇集、收敛来制定正确的决策,再通过决策在组织的传递与分解,以及流程的规范,确保决策得到贯彻,确保每一次经营活动都有质量保证,也确保一定程度上对风险的规避。

第三,大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑,提供了从其他视角直达答案的可能性。现 在人的思考或者是企业的决策,事实上都是一种逻辑的力量在主导起作用。大数据给了我们其他的选择,就是利用数据的力量,直接获得答案。

就好像我们学习数 学,小时候学九九乘法表,中学学几何,大学还学微积分,碰到一道难题,我们是利用了多年学习沉淀的经验来努力求解,但我们还有一种方法,在网上直接搜索是 不是有这样的题目,如果有,直接抄答案就好了。很多人就会批评说,这是抄袭,是作弊。但我们为什么要学习啊?不就是为了解决问题嘛。

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2015-3-27 17:10:58
内部资料啊
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2015-3-27 17:28:05
不错哦
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2015-4-1 11:41:51
文章很好,就是排版需要编辑一下
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2015-4-13 17:45:53
不错,学习了
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2015-5-24 14:12:13
好文章
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