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大数据重构商业

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发表于 2014-10-10 15:01:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
       2014年,在移动互联网技术和智能终端的普及下,移动用户数、移动广告数均成井喷之势。"移动营销"、"互联网金融"、"大数据"、O2O等成为年度最炙手可热的词汇。近日,经济观察报发起"V Time.群英汇-走进微时代营销"系列活动,邀请了多位在移动营销领域卓有建树的专家学者、技术新贵和企业代表,希望通过经验的分享和思想的碰撞,共同构建起"微时代"营销领域的新格局和新趋势.V Time 群英汇走进微时代营销北京。

       近日由经济观察报、经济观察研究院、经观新媒体群主办的2014年VTime·群英汇—走进微时代营销·北京站拉开序幕,本次活动以"技术驱动的社会化商业"为主题,力邀人大教授喻国明、《微信,这么玩才赚钱》作者王易、《罗辑思维》联合创始人吴声、中国先锋金融集团有限公司首席市场官何珊,EMC大中国区售前及系统工程部总经理梁放等数位专家学者、技术新贵和企业代表等,一同来解读移动营销、数字营销、O2O、大数据、电商等新媒体领域的热点议题,活动通过主题演讲和互动论坛的形式全方位解构和探讨了这些领域的产业格局和发展趋势。

       在移动化浪潮冲击之下的大数据是如何重构商业的生态和整个社会的?大数据究竟是什么,我们该用怎样通俗易懂的话语来解释大数据呢?与会嘉宾从他们从事的行业角度出发给出了他们的答案。

同期声:从我们的角度,因为我刚才有一个演讲,花了20分钟,从我们的认识,大数据定义的角度是4个V,第一是有价值,第二是很大的,第三是速度很快的,快数据,最后是数据是变化多端的,这是从广义的角度来定义大数据的。大数据在发展到当今,对整个人类社会的物质文明的发展已经起到了一些帮助,我们认为大数据从今后的角度,也会给这个文明提供更多的帮助。这是从我们的角度出发考虑的。

逛逛创始人陈晖

我想谈一下我们对传统商业和大数据的结合,现在我们做的是逛逛商场APP,有淘宝和京东,淘宝是把线下的批发市场放到网上,京东是把中关村放到网上了,市场是银行知道你花了多少钱,商场知道你买了什么品牌,品牌知道你买了什么款式,我们希望现在想做的逛逛商场是把大数据放给消费者,怎么放给消费者呢?有点像大众点评,什么样的服装,什么样的美食,什么样的电影是大家讨论最热烈的,最喜欢的,比如说发了一件衣服,上面大家都很喜欢,肯定是销量最好的,我们希望通过APP的形式把这些大数据呈现给实体购物的消费者。这是我们的一种方式。

乐钱CEO王炜:

我是做互联网金融的,刚才大家说大数据金融有什么用,不用多讲,这么当年讲来讲去的,坦白的讲,对每一个商家手里掌握的数据都是自己的大数据,现在的时代是应该大考虑怎么把数据实现互联互通,商家是特别注重自己的数据的,一般不愿意互联互通的,银行知道你花了多少钱,商家知道你买了什么颜色,什么款式,但是对不起,服装厂商是拿不到这些数据的。我最近一直在讲一个话题,我说在我们这个时代,大数据不稀奇,一方面要剔除嘈杂的数据,因为是快数据,不是慢数据,是足够大。刚才梁放提到,但要是有效数据,怎么去实现这个数据的有效性,现在提大是一方面,我最近提自己的数据,我们叫做小数据,大数据和小数据是有冲突的,希望知道每个人的,在座的每个漂亮的女孩的胸围,腰围,臀围,我都希望知道,但是我不希望别人知道,人同此心,心同此理,怎么在隐私的保护和大数据的获得中间有个平衡,目前这方面考虑得比较少,目前的倾向是暴力的使用数据,尤其是广告营销端,对个人的隐私侵犯,对个人的用户体验的提升是非常糟糕的。我觉得这应该是大家考虑的一个问题。我就讲这些。

疯狂电影创始人彭强:

因为我们是做疯狂电影APP的,跟电影人谈大数据,我认为有点鸡同鸭讲,做电影的人自认为是艺术人,很多人因为数学不好才学艺术,数学不好学文科,文科里面英语不好的学导演、学表演,跟学艺术的人谈数据是羞辱了艺术和艺术本身。田壮壮说过一句话,我的电影别跟我谈票房,看得懂看不懂没有关系,我的电影是拍给50年之后的人看的。姜文的翻身之作是《子弹在飞》,之前他所有的电影都上不了院线,这几年电影慢慢成为了大家关注的点,大数据成为大家孜孜以求,尤其是电影人孜孜以求的点,第一是因为微博的普及,每个电影不论是导演到演员,初期追求粉丝数,粉丝成为电影明星,电影导演的一个象征,随着微博粉丝数的增加,所谓的现在的最初期的电影的社会化营销,社会化大数据的研讨是来自于粉丝的互动,很多人现在在分析,还有QQ空间数据的互动,会分析一条韩寒分享出来的微博有多少次转发,最近两个比较经典的数据,一个是《小时代3》,第一支预告片发出来之后分享数据好像是50万,后来韩寒,是郭敬明此生永远的对手,一周之后《后悔无期》预告片发出来据说是100多万,做了一个转发,一次转发相当多少的票房数据。我总结而言电影人从当年的只谈艺术不谈数据,到现在数据成为他们不可避免,也不能不谈的一个话题的本身,因为一部没有票房的电影简直就是在耍流氓。这是我的观点,所以电影和数据本身,尤其是和大数据截然分不开的。

天使街联合创始人刘思宇

我在做互联网金融,这些年听到N多人讲什么是大数据,什么是大数据金融,我们讲大数据的同一段时间,网上出现了一段话,一个教授在课堂上讲的一段话,意思是说大数据有点像青少年的青年人的性,是怎么样呢,很多人谈论他,很多青年人在谈论这个事情,但是并没有真正的发生过,也就是说今天很多人在谈论着大数据,其挖掘的程度,以及发生的程度,以及改变我们生活的程度,可能还没有我们想象的那么广泛,虽然说我们举出无数被大数据所干扰的例子,前段时间在微博上,因为我老说我是单身,后来发现经常淘宝会在微博的页面上推荐一些广告,经常是一些什么充气的玩具,我从来没有搜索过这些东西,我很奇怪从哪里提取到这些信息进行推荐的,后来搞明白了,如果发一些单身类似的内容会推送类似的内容。大数据在金融行业的拓展,前段时间我见了一个银行总行的行长,我跟他聊怎么看待大数据在金融领域发生的变化。他说我们也觉得大数据,互联网能够改变一切,但是怎么改变呢,当时我们讨论的时候,在五道口讨论的时候,他说我们可不可以这样,他在邯郸的地方银行,我在邯郸这个市内,这个市的市民基本用邯郸银行的,掌握了这个市很多市民的银行数据,他的资产,流水,信贷情况,通过银行卡大概的进出,工资收入也好,说我掌握了这些内容,可不可以通过数据的方式来批量授信,以前的贷款方式,银行要在各地方进行网点的建设,其成本很高的,还有信贷员的成本,平均贷出去,比如给彭总做信用贷款,信贷员还要从中提成,加上银行网点的费用,这个成本对银行来说是比较高的成本,如果通过对于用户数据的把控,进行批量的授信,像淘宝一样进行的诚信通给用户进行批量的授信,你需要钱的这段时间有比较高的额度,通过这样的适配,就能够带来那么多的钱,减去了中间的很多成本。我说既然已经想得那么好了,为什么不做呢?两个问题,第一个可能是来源于银行本身的一个体制的问题,那个不讲了,很多企业可能都存在。第二个问题,他说我找谁来做呢,谁来做这个数据的挖掘,谁来做这个东西,这暴露出了一个问题,中国的做数据挖掘的,做这方面的人还不足以支撑我银行想要就有这样的人,哪个企业想要就有这样的人,其实现在是没有这样的人做这个事情,是否还在一个概念阶段,还需要跟大家探讨。

与会嘉宾们从不同的角度给大数据得定义给出了不同的答案,在讨论中嘉宾们也谈到大数据首先面临和遭遇的问题就是数据量非常的庞大甚至庞杂,当面对突然之间涌现出来的呈几何数量级增长的数据,究竟该如何去判别、甄别,筛选所谓有价值的数据呢?

疯狂电影创始人彭强:

梁放谈到纸牌屋,影视是不一样的,电视剧可以在一个周期内连续的播出,通过大数据的筛选,分析,总结下一季,或者是下一集,或者是大结局怎么设计。但是电影本身有问题,电影现在把大数据的分析研究只是当作营销行为的一个步骤,还做不到产品这步。因为是电影要上映的时候,之间做与不做,都是必须去操作的,因为社会化营销是成为现在中国电影营销的最关键的一个环节,而且是必备不靠少的,可以不做电视广告,可以不做广播广告,肯定要做社会化营销,大数据分析的时候,电影进入社会化营销的时候离上映不远了,已经不能改变自己了。很多机构做分析的时候,我看到很多电影营销机构的PPT里面会谈到,这部片子在上映之前,或者某个阶段,一个月前的提及率多少,第一次发布会之后明星的转发是多少,这其实还不叫大数据,还是小数据。在国内,我个人认为,电影未来要用大数据去改造的话,还会涉及到几个方面的一个因素,一个就是有可能像这种《小时代》,有一季、二季、三季,单部片子用大数据去改造还是有一些不现实。第二,我认识一个朋友做大数据,我认为还是在电影行业做得不错的,在中国整个电影大数据产业坚持了很长的时间,前几年很冷淡,电影人对大数据不是很关心,除了票房比较关心之外,现在尝到了甜头,中国的电影数据有两块,传统的票房的数据,被广电总局控制着,每个地区产生了多少票房,以及票房的分布,因为有一些数据不是完全的公开的。现在电影谈大数据还是建立在微博,微信,QQ空间这样可获取数据的整理当中。这些我认为对电影人真的是隔得很远,肯定是有一些专业的机构来做,这些机构可能是社会化营销的公司,估计他们没有这样的能力,我觉得有一些事拍脑袋,看一下转发量多少,评论有多少,点赞有多少,还不到大数据的清洗,筛选的阶段,我认为大数据未来是大有可为的,现在众人皆谈大数据,电影行业怎么用,在线选做市场的进入,这个数据会反过来,最近一个新的案例,猫眼电影,在新华路放还没有上映的时候有1亿的票房,这会左右到中国电影未来院线的排片,影院的排片,大数据是刚刚在影院界起步,谈不到清洗。

缔元信总裁梅涛:

嘉宾谈到大数据行业有一个流行的说法,一提到大数据,很多人谈,但是真正的体验过,使用过大数据的人和机构是凤毛麟角。刚才说的未成年人谈性的问题一样,但是今天台上的五位嘉宾有一位是例外的,梁总,EMC是至少在将近20年前,十几年前,业务和当时的条件之下的大数据是相关的,而且也的确是与时俱进的,在推进一些新的产品和服务,所以我想请您跟大家分享一下。

EMC 大中国区售前及系统工程部总经理梁放:

我们公司最早专注于数据的存储,保护,复制等技术,发展的历程讲,除了最早的针对企业客户以外,更多的是针对第三平台,也就是说大数据,云计算平,从EMC整个的发展的历程大家可以看到,近十几年,我们进行了一些不断的收购,这些收购从今天角度来看,是很有方向性的,比如刚才我在我的演讲里面讲了,收购了很多企业,包括VM2,大家知道云计算里面,VM2是标准,一个架构,相当于云计算一个操作系统,类似这样一个厂商,这是我们在大概六七年前进行的一个有效的收购。现在除了云以外,刚才很多嘉宾也谈了大数据,其实大数据本身更重要的,我们认为除了它,刚才我说的,数量比较大,更重要的是说快数据的表现,就是说这个数据量很大,但是同时,也希望我们的企业,我们的知识的系统能够在短时间之内提取出这些有效的数据,来进行分析,同时进行反证。举个例子,比如一些客户,银行客户使用某银行的信用卡,在一个影城看电影,刷卡买了电影票,可能银行就给一个反应,这种档次的人买了电影票,之后喜欢几件事,一个是喜欢去书店,另外可能是喜欢喝咖啡,所以就非常有效的反应,针对这个客户推销相应的产品。这是一方面。针对于咱们国家的这些比如安防系统也是一样的,很多的摄像头,平安城市也好,大家看到有很多的设备,24小时、7天不断的进行采集、收集这些数据,真正的有用的数据是不是很多,真正的有发生一些犯罪活动,我们能不能有效的、很快的进行反映,从浩如烟海的数据中抽取出来,交给有关部门进行处理,这是价值所在。这几方面我们公司做了一些,业界来讲是非常完整的解决方案。除了刚才说的海量数据的存储,有一个分析的平台,有一个开放的大数据处理的平台,这是一个公开的平台,以使IT的从业者在开放的平台中提供开发解决方案,满足各行各业的需求。

缔元信总裁梅涛:

我把几位的发言归纳一下,包括我们自己做这个行业过程中的感受,我认为最深的一个感受,就是大数据首先要经历一个扑杀历经的过程,需要从海量的数据里面发现真正有价值的,有意义的数据单元,而且在这个过程之中,以我个人和我们公司的经历来看,最痛苦的一件事就是原来的小数据,其实都是天生就是一个结构化的数据,都是字节,都是数字,当我们进入到所谓的大数据时代,我们发现文字,图片,甚至于将来的影视,视频,音频的文件,以及刚才您提到的社会管理过程中的对大量的非结构化数据的存在,而对于非结构化数据,可能就面临着我们怎么去做结构化的转化和处理,然后才能进行高速的运算,我个人觉得这个行业之内做了七八年下来,可能觉得这是一个很痛苦的,也是很重要的过程。

       有数据显示,2014年中国互联网消费金融产业交易规模将突破160亿元,增速超过170%;,电商生态企业进入消费金融市场,市场将迎来急剧变化。在接下来的时间里互动论坛就围绕互联网金融和大数据之间的关系展开了话题。

天使街联合创始人刘思宇:

我们是做股权众筹平台的,先说我们平台本身,再分析一下我们平台所服务的客户,我们大概是这样的,创业企业到我们平台上来提交项目,帮助对接投资人,寻求众筹的融资,就有很多人来投资你的公司,但是我们平台在做的时候,就在调查中国的创业企业在哪里,因为我们要服务创业企业,也要找投资人在哪里,中国最多的投资人,以及有投资需求的人在哪,我们调查了一下中国的投资的分布,中国的天使投资的分布90%发生在北京,北90%发生在海淀,海淀90%发生中关村,我们现在搬到中关村,主要在那边服务那边的用户到那边之后的确有那么多的创业企业,集中在北京的那么一个地方。而上海、深圳、杭州这类的企业创业企业占多少呢?我们很不乐观的发现,在可搜集到的数据当中,只占了10%,总共加起来。所以在这样的过程当中,我们肯定重点开拓北京的领域做我们平台本身。这样对于我们一个企业来说,我们可能不会有什么数据分析的过程,我们只不过用了统计学的分析,对于我们的用户,来之前,主办方提出了一个要求,问我说中国的这些中小企业,创业企业怎么应用大数据,大家可能不知道大数据是什么东西,对他们有没有用处,有。有没有影响,有。昨天我在南京参加O2O的峰会,发现中国很多的线下企业并不知道,他们没有用户,只有客户,不知道他们的用户,这些客户是怎么样的消费的情况,他们不知道这个用户是男是女,有一个企业来说,我知道我的用户主要是女性,他们对于他的咖啡馆的布置就会更加温馨,还是基于一个基本的统计学的分析,而对于大数据的概念,他们还是不理解的。所以,这样的一个东西,这样的一个市场,同时催生了一个企业,或者说一个行业,就是未来一定会诞生越来越多的帮助中国的O2O的企业,以及线下企业进行分析,可能是平台性质的,通用软件的,CRM的系统帮助企业进行管理也好,或者说数据分析也好,我觉得一个总结,中国的中小企业需要有一个数据分析,以及统计方面的过程,但是现在并没有,在未来一定会诞生一个这样的通用软件,CRM软件来帮助这些企业进行数据分析。

乐钱 CEO王炜:

我们和传统的银行有什么区别,风险的认知和传统的金融业不一样,举个例子,创意公司的股权,银行认为是没有价值的,可能我们会认为这是有价值的,这是大家对这个风险和资产的认识不一样,我在多个场合说这个事情,每个人的数据都是我们的资产,银行不会认这个资产的,梅涛你的手机通讯录如果现在交给我,我马上可以给你不做任何犹豫,马上贷给你10万块钱,这个我认为是有价值的,但是银行拿着你的手机过去,对不起,这是什么鬼东西,不会贷钱给你的,这是我们和传统的金融机构在风险和资产的认知上的不一样。当然了,我觉得现在还有一端是我们在做数据清洗的时候,会做大量的采用大数据的技术,为什么呢,因为我们接触的是大量中小微企业,他们提供给我们的企业报表,多多少少我们认为都是有问题的。可信度很低,我们要通过一套数据清洗的技术,建模的技术,提取到相对可靠的,我们认为这个报表是可靠的,至少达到这个程度,这中间运用的结构化数据的技术会比较多,另外,我觉得给大家讲个真实的笑话,当作我的结束,还是我回到开始不要太迷信大数据,至少现在还没有到那么神奇的阶段。有一天我们的技术员很兴奋的,早上8点我去公司,告诉我说发现了一个规律,说大额用户的投资额是发生在什么时间点,然后对着地图给我画,是千亿的从东向西迁移,我看了以后,看了哥们儿半天,我说你学过地理吗?我说这个很简单,我们在东八区,新疆东六区,中间差两个时区,可不就是逐步的往那边迁移,这是常识,类似某个经济学家,我经常开玩笑,我当那个经济学家的面也开这个玩笑,就是我下楼买杯水,这个行为比我雇一个人买杯水更经济,这个经济学家写20页论文,最后的结论和我一样,这个更经济。


任何一个类似大数据也好,包括移动化浪潮也好,大家看着兴奋的事情背后必然有一定的风险,那么面对大数据浪潮、移动化浪潮又该注意些什么?在互动论坛中,嘉宾们也从风险和相对负面的角度提出了一些忠告。

EMC 大中国区售前及系统工程部总经理梁放:

风险是几方面看,我们接触企业的CIO和老总,比较关注的是说数据,核心数据,一定要掌握在自己的手里,这是非常关键的。所以,用到了私有云的概念,对于一些开发,测试的数据,认为不是太重要的数据,可以放到公有云上,这是一个平衡,也就是说对于企业,对于包括企业,包括个人来讲,怎么去平衡这些数据,根据不同的用处,放到不同的地方,这是比较好的一个方式。

逛逛创始人陈晖:

结合商场的业态讲一下,需要防范的风险是大家要拿好自己的手机,目前来讲商场还不能直接拿手机消费,更多的是拿卡消费,像微信支付,二维码支付,各商场都在做准备,我觉得预计在半年之内,一些比较大的商场都可以拿一个手机就可以逛街了。希望大家做好手机的保管,而且尽量把手机的防丢的功能打开,现在过一年半年之后,不用带这么多卡了,手机已经把这些卡都装里面了,保护好手机就好了。

乐钱 CE王炜:

如果说比较负面的看法,我认为大数据只是解决了定量的问题,定性的问题还没有解决,在企业做决策判断的时候,包括我刚才讲的真实的小故事,更多的定性的工作还得靠企业的管理层,企业的运营层下人工的判断数据肯定目前只是一个支撑,相信以后会逐步的走向主流。

疯狂电影创始人彭强:

我认为整个中国电影界谈大数据的话,风险在于,我用赵本山的一句话,一个厨师不看菜谱,改看兵法这是很可怕的事情,对电影人来说假如不研究内容,只专注大数据是很困难,很危险的问题,曾经在美国有一个很厉害的人,会用一套算法对大数据进行分析,哪个演员,男演员配女演员,用什么样的话题,做什么样的剧,最少的钱,200万美金拍出来一部电影,投放市场,两三千万美元的收入,这样还是艺术本身吗?我认为艺术,因为电影艺术有一百多年的历史,正因为是有很多的感性的东西,有很多不确定的因素,如果完全被大数据充斥的话,也就损失了电影本身的魅力。

天使街联合创始人刘思宇:

我认为科技可以改变我们的生活,有好的改变,不好的改变,我们担心科技和数据给我们带来了可能很难预料到的事情,U盘丢了,手机丢了会有什么样的问题,下一步每个个体是面对数据和科技的发展,是脆弱无力的,每个社会的个体都是脆弱无力的,而科技公司掌握着科技的公司,应该来注重这些风险,并且防范这些风险,我们的数据千万保护好了。

缔元信总裁梅涛:

我给大家的忠告,首先是要把做大数据和用大数据分清楚,这句话简单讲就是在我看来,可能真正的,今后能够做大数据服务的公司,或者是机构,可能如果是100%的份额,可能只占2%到5%,剩下的95%到98%的企业只是大数据的使用者,所以我认为这个是我给大家的一个忠告,不要因为大数据很热大家都做大数据,关键是大家怎么把大数据用好。

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