洞悉融合之道释放数据价值

当前，大数据市场表现十分火热，但究竟大数据的定义是什么？什么样的企业是真正的大数据企业？数据的真正价值如何挖掘？传统行业又将何去何从？另外，从资本层面看，大数据市场发展已进入何种阶段？投资方如何布道？可以说，大数据行业存在这一系列的问题，都值得企业高管和行业用户共同探讨，并给出属于自己的答案。

Q：如何定义大数据，真正做大数据的企业是什么样子？

徐斌：大数据不是单纯的一个点，它是一个体系，包含三个方面，一是有大量的数据来源，其来源包括企业原有的传统数据、移动互联网的数据以及工业互联网的数据等；二是实现数据价值需要有效的工具和方法，否则很难真正为企业所用；三是大数据应用需要法律法规的规范，只有法律法规的存在，才能使整个社会和企业层面更好地利用数据、保护好数据，防止侵犯隐私。而具备以上三方面的企业，都可以称为大数据企业。

梁培明：我比较坚持最早的定义方法：“四个V”，包括大量化、多样化、快速化和大价值。理论上具备这四要素或者说具备这四要素中的三个，都可定义为大数据。那什么样企业可以界定为大数据企业？核心是，企业是否有能力把数据以显性的方式获取价值，因为大数据企业的核心，还是在价值的发现和创造上。

Q：未来所有的企业都会成为大数据企业吗？

徐斌：我认为这个观点并不合适，未来所有的企业都应该是数据驱动的企业，而不是大数据企业。未来的企业发展有三个方向或者叫三个驱动：第一是资本。一个企业未来不能很好地利用资本，他就很难快速发展，很难拥有更好的发展优势和竞争力。所以资本的应用非常重要；第二是打造价值链。包括两个方面：一是供应链打造。梳理自己产品所在的供应链上下游，让自己的企业能够在供应链中发挥更大优势、更强控制力，包括对供应链上下游更高效的组合；二是以客户为中心打造生态链。寻找潜在合作伙伴，为客户打造更多元化、更多渠道的服务方式和应用场景，增强客户粘性；三是有创新的思维和技术。这主要是互联网思考方式里强调的开放、协作、分享、共赢，包括互联网技术应用。这几方面，是未来企业成功不可缺少的因素。

窦勇：如果未来所有企业都是大数据企业，作为投资人来说赚钱的机会多，但我个人认为这个观念过于乐观。未来企业状态是以数据为驱动，数据驱动决策、数据驱动应用、数据驱动生产的整个环节，数据会贯穿整个企业发展过程中的每一个环节，但不是所有企业都是大数据企业，此看法太笼统。对于投资人来看，现在国内整个大数据行业还处于一个发展初期，前途是美好的，但道路是曲折的。

Q：企业如何通过大数据挖掘价值？

梁培明：我们作为服务商，通过大量调研发现：很多传统企业都认为，数据制约了企业的发展，比如对外部数据的获取能力制约了企业管理者去思考、重构、应用。不少传统企业找不到如何有效切入大数据，不少企业因为获取数据成本高、代价大、有难度，让整个过程变得更加复杂，这也会造成在企业启动大数据相关项目时，缺乏可控能力，或者出现确定了一个虚拟但又难以实现的大目标，反而为自己制造出更多困难。作为服务商，我们要先帮他们认清这种观点的片面性，然后辅助他们从一个点切入，实现整体的目标。

徐斌：我们自己也在思考，企业要真正把大数据用好，需要满足很多要求：数据文化的建设很重要，在这点上中国企业对比西方企业相对较滞后，西方企业本来是分工协作的组织文化，长期以来形成标准化、数字化的管理方式，中国企业都是以认知为主，本身没有经验把每个环节都数字化、流程标准化。

所以要让中国企业实现大数据的应用价值，首先就要做数据文化建设。第二是数据战略和数据框架建设，建立一个统一内部的数据管理的系统。企业的数据大多分布在各个不同部门，不同系统里，数据之间的关联怎么去建设，怎样保证质量等，这一系列需要企业进行制度建设、能力建设，组织团队建设，以及使用怎样的工具和方法等。

另外大数据本质上是一个工具，他是帮助我们解决我们的业务问题，所以最核心点是企业如何去定义自身的业务问题，如你到底想解决什么问题？达到怎样的目标，实现怎样的效果等？众所周知，数据的收集、存储、分析、管理是有成本的，企业内部的任何决策都是商业决策，应该有投入和产出的比较。我们的企业管理者或是CIO都应该很清楚知道，我们想解决什么问题，把问题定义清楚后再思考什么样的数据能够帮我们，什么数据可以获得，再找什么工具帮助我们去分析，帮助我们把价值体现出来，所以从总体来看，企业内部大数据最基本的出发点不是数据而是商业问题。先定义好商业问题之后，才能围绕商业问题的解决，去寻找适合企业的各种工具和方法。

Q：如何看国内大数据生态体系发展？

梁培明：大数据技术、大数据创业和商业转化，是依赖于研发技术的持续投入，所以从事大数据的企业基本上都是一个资本消耗的企业，所以无论是企业的发展还是整个生态体系的发展，资本投资都很重要。此外，还需要对整个生态各个环节，提供一些以逐利为目的的资本投资引导、运营引导，包括最终的支持，这样促使产业生态发展更快。

窦勇：达晨理解的大数据生态圈是什么概念？我们作为资本方，在大数据领域从数据源开启，解决数据存储、场景化应用，到数据的可视化、数据的安全，整个生态形成了大概有22家的投资布局，这里面每个领域都有一些具有代表性的企业。为什么建立这个生态？作为投资人对这个行业是最敏感的，我们的目的是共享，实现生态链企业数据源的信息流通、技术交流、市场资源整合，包括整个生态的协同。但整个生态建立光靠这些企业是不够的，这些企业会面临很多用户，我们也想通过这样的生态拥抱大数据企业，让生态圈内的企业充分接触到这个产业。因为只有流通才有价值，只有共享才能共赢，数据生态体系的良好状态是实现共享、共建、共赢的局面。

Q：对大数据产业联盟发展有何建议？

徐斌：中国目前整个大数据产业里有两点特别强：第一是数据很强，依赖于中国人口多，中国消费互联网发展迅速，所以数据积累相对较强。第二是应用很强，不管是互联网公司“BAT”，还是大数据创业公司，不管做风控也好、做营销也好，应用层面做的都非常强。但同时还有两弱，一是在技术层面投入不够，没有一些技术层面大的创新，也没有构建出基于大数据的技术框架和技术生态，大部分公司在沿用国外开源的框架，在此基础上只是做了一些优化，这可能是未来的瓶颈，这方面急需补强。另外，中国最缺的是大数据战略人才。在企业里谁能真正帮助企业规划大数据战略？如何利用大数据获得业务价值？如何把大数据和商业、流程结合？如何做到局部规划和未来长期发展的设计等等，这种人才极度缺乏。

总的来说，从企业角度分析，特别缺乏战略层面有数据思维的、有企业IT背景的、能帮助企业规划的人才。

我对大数据生态联盟的期望有三点：

第一，在社会层面帮助各方去减少对大数据技术应用的不合理期望和认知。第二，未来引入更多企业的IT从业者，如CIO、CDO，丰富整个联盟的组织构成，吸纳用户放的宝贵经验。第三，推动人才建设，特别是像CEO或者中高端的具有战略规划的大数据人才建设，培养有商业和数据思维，有技术背景的人才。这几个方面建设好，中国大数据会有大发展。（根据现场对话内容整理，未经本人审核）