设为首页收藏本站

知讯网-财务分析、股票分析-专注管理、经营、创业、科技等资讯

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

扫一扫,访问微社区

搜索
查看: 926|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

一本万利,谁将构建人类的未来?

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2014-10-12 18:13:56 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
车品觉  阿里巴巴集团副总裁,数据委员会会长
2014年10月11日

假如你是谷歌汽车创始人,眼下你最头疼的是什么问题?
我猜,应该是数据的缺乏。
无人车能在川流不息的大街小巷如入无人之境,关键在于对于数据的实时分析和判断。但所有一切的前提是,数据是否足够?你怎么知道这个路口的红绿灯其实今天坏了,而隔壁那条街因为修缮下水道而临时限行?
数据缺乏将导致产品破产,这是未来美丽新世界最脆弱的弱点。未来,数据作为一个产品(Data as Product),将成为一切英雄的阿喀琉斯之踵,也将成为一切英雄所向披靡的黄金战器。
数据将是所有的起点,也将是所有的终点。专注于提供“数据”这种产品(Data as product)的企业,做的将是“一本万利”的生意。
我曾经提到“遍地黄金”(《眼下正是遍地黄金》)的生意模式。德国教练收集球员运动数据,统计分析后夺取了世界杯冠军,大众点评收集用户数据,统计分析后推选更适合的团购信息给你…这些都是传统使用数据的推荐方式。
而在“一本万利”的生意里,数据成为了所有商业模式的根本。如何做到这一点?让我们问自己四个问题:
l在你的当下的业务中,有什么数据?
l你目前如何运用这些数据来优化产品、业务流程、战略决策?
l未来这些数据是否够用?缺什么数据?
l如何获取这些数据?
如果你能够通过这四个问题,来解决你所面临的困难,说明你正在实践“一本万利”的模式。如果你觉得这四个问题与你的业务并无太大相关,说明你还处在互联网的青铜时代,你还是在用数据做产品优化。
“遍地黄金”与“一本万利”并非截然分开的商业模式,这两种模式之间相辅相成。
现实商业中,正在亟需用数据优化商业决策和产品。这些需求导致了现实社会中的很多业务都“数字化”了。购物中心出现在了天猫,街边餐饮小店出现在了大众点评。如果我们将这些从实体经济中获取的数据关联互通,从中发现新关系,就可以进而创造新的数据价值。
如果用一句话总结,我们可以说,数据创新提供数据,产品创新消费数据。
比如,智能手环正在统计我们每个人的健康数据,当这个数据足够庞大,我们就可以构建个人和中国人的健康数据地图,这样的数据库就是“Data as product”数据产品的基础。
进一步,耐克可以购买这些数据产品,用来研发中国人需要什么样的健康用品。连锁药店也可以购买这些数据产品,用来决策何时何地如何铺货。
在初始阶段DAP只能由类似于谷歌,这样的数据大户者产生。因为,首先我们需要庞大的数据作为基础,其次,我们需要梳理分析这些数据,将这些数据转化为可以满足各种商业需求的数据产品。
刚开始可能是为了解决某个产品的数据缺口,公司收集数据,创造数据。但很快,由此生成的大数据被发现可以满足外部组织的数据需求。当这种服务规模越来越大的时候,就有机会形成数据服务的平台。
举个例子,为了构建无人汽车,谷歌需要融合大量数据:地图数据,交通流量数据,天气数据等等。也因此,谷歌成为无比巨大的数据收集者。如果有一天,谷歌将这个“大数据地图”构建完成,这个地图的价值将不仅仅可以被无人汽车使用,而是将有可能成为一个开放的数据服务平台。
更多的企业,比如打车软件,餐饮软件等等服务公司都可以从中消费数据,创造新服务。
数据平台构建并非轻而易举。其中最大的障碍在于数据质量。
尤其在中国,我们过去的线下数据基础薄弱,政府已经了解到开放数据的必要性,但是开放数据的标准和时机仍在顾虑重重之中。
另外,我们还要警惕数据从何而来?脏数据的存在和数据标准无法统一都将成为这一进程中的重重障碍。
最终我们或许将采取一种将“数据所有权”和“数据使用权”剥离的方式来解决问题。数据将通过授权,开放给更多市场使用,完成大数据的融合。
在中国市场,谁将拥有海量数据?谁将成为数据的垄断者?他们将有权力构建数据标准,设定数据流通和交换的规则。
也因此,他们将成为这个数据“新世界”的底层,在公共服务与企业服务之下,通过数据重现与重构这个社会。
最终,他们将可以通过数据创造和计划人类的未来。

分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友 微信微信
收藏收藏 分享分享
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|小黑屋|手机版|知讯网    

GMT+8, 2024-6-17 20:00 , Processed in 0.059369 second(s), 21 queries .

Powered by Discuz! X3.2

© 2001-2013 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表