【大数据联盟】智能大数据，重塑传统行业

HCD合得大数据联盟深入的大数据科研与商业化探讨。...



大数据是高科技时代的产物，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代。

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周：如今拥有海量客户数据的互联网巨头纷纷涉足其他领域，您认为BAT冲击传统行业的核心优势是什么？

李：大数据。互联网公司，如BAT将是许多传统行业的终结者。例如，阿里大举进入金融业，随着余额宝和招财宝的启动，阿里的良苦用心终于明示，它进一步要做的其实是银行。对于银行金融行业而言，他们已经掌握了最核心的东西，那就是大数据。目前为止，BAT拥有传统银行业没有的更丰富的交易及社交数据。

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周：大数据是如何冲击传统行业，如金融业的？

李：在信息技术高速发展的今天，在大数据分析技术的辅助下，有些问题，已经不是高复杂度的技术了。比如行业分析，行业调查员，通常是从各种途径搜集资料，但是调查面仍然很窄，样本小，调查反馈有效率，一个项目，可能两个调查员的结论都会截然不同，只是行业分析最大的困境，调查更深入，样本更多，那么结果就是成本更高，周期更长，这是比较困扰的事情。



对于像阿里这样的公司，它有大量的供应商数据，也有大量的消费者数据，一个产品，或者一类产品，在淘宝有效销量的，可以有比较详实的消费数据，有比较准确的市场变化，有比较明确的市场定位，那么用这样的数据去分析行业，只能说是从前的行业分析员做梦都想不到的精确。

更可怕的是对于阿里这些宝贵的信息几乎是没有成本的。阿里通过一个大行业的基本数据可以推测一类产品的大致竞争状态，从而判断出某些投资项目的回报大致是多少。在很多金融类公司纷纷倒闭的今天，阿里手里这些数据，就是它最核心的竞争力，并且是制胜的法宝。

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周：中国还有哪些互联网公司利用大数据跨界成功的例子么？

李： 互联网公司360 推出儿童手表的时候，国内还没有类似产品，刚好是赵薇《亲爱的》的电影档期，360 通过多种方式向网络投放和《亲爱的》相关的宣传材料，并通过他们的数据收集平台第一时间获得了数据反馈，在大数据分析的指导下，及时更新了产品投放计划，一炮打响。

面对山寨的压力，360很快实现了两代以上的产品迭代。在这些厂商里面，有几家是不能不提的，360 创造了儿童手表市场，搜狗做出了比较吸引孩子的外观，小米则是最新进入的竞争者。



这三家的共同特点是：都是互联网公司，都拥有这方面产品的大数据优势，对于其他竞争对手，他们是打明牌，对手只能被动应付。360 通过大数据定义产品，搜狗用大数据研究产品痛点，小米用大数据切入价格甜区，他们都在网络有强大的数据采集和营销能力，和这样的对手竞争，是很危险的。在互联网发达的时代，大数据的技术和应用，就是战斗力。

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周：西方成熟市场是如何利用大数据的呢？

李：华尔街很早就展开了关于不良资产和投资风险评估的数据分析，首先是行业的分析判断，其次是对竞争者进入的预估，这包含各种限制条件，然后模拟一下未来六个月到三年时间内的投资收益率波动，从而得出一个相对可靠的回报预期，也比较容易和客户就信贷或者债券做方案和谈判。评估所需的数据比较复杂，包括行业数据，竞争对手数据，也包括资本门槛，技术门槛等项目，是一个比较综合的评估，这导致华尔街在分析技术上，非常倚重数学家和行业调查分析人员。

从另一个角度，从前靠人工搜集数据的工作，现在通过大数据的技术，在互联网公司可以获得很多有效数据，大大降低了调查的复杂度。比如传统调查中，问卷只能看到既定的结果分析，而不需要考虑过程，大数据调查，不仅仅要得到结果，还记录每个问题的思考时间，这样在问卷中，会插入比较多的探测题，从而可以避免调查对象刻意制造某种类型的答案。大大提高了调查的准确性。和传统调查相比，所谓大数据调查，就是从用户每个人，每个具体操作中，寻找包含的信息，帮助最终分析得到最有效的结果。

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周：大数据的未来趋势是什么呢

李：智能大数据。目前的大数据分析，已经进入了智能分析的时代。不是说分析的方式更智能，而是人工智能能够从历史上人类分析的一般规律中学习。机器从人类分析的案例学习，从人类判断的一般情况学习，得到一个更有内容的分析方法，从而越来越接近于人类的分析思维方式，得到更精准的数据分析结果。这是未来人工智能的最重要方向。

举个简单的例子，目前数据分析数学家会有多种统计模型综合使用，比如类似的案例，用什么样的模型，如何分析。这是比较有技术含量的工作。但是，像学会下围棋的AlphaGo一样，如果机器学了足够多的案例，通过学习案例，它就知道用什么样的模型去分析，可以迅速纵览大量的原始数据，从而发现初步的规律，这是人类分析很难做到的。



大数据分析中，人类一般用的是减法，把几百MB 的数据，减少到几MB 甚至几十KB 然后从数据的特征来分析问题，而机器可以迅速纵览几GB 甚至几TB 的数据。类似于从外太空看地球，人类先找到目标，比如珠穆朗玛峰，然后扩展。而机器可以处理整个地球的数据，然后分析看到了什么内容，从这样的角度看，机器的处理能力如果发挥出来，可以获得人类永远也无法企及的分析能力。

从目前丰富的大数据应用展开，未来的智能大数据很有可能从调查分析的精度，深度，新数据规律的发现等几个方面大幅度提高分析的性能，获得前所未有的分析效果。这也是为什么大数据一定要结合人工智能技术的主要原因。

现今AlphoGo 已经证明了人工智能的能力，产业应用中展现实力也会在不远的未来。

李波

Li Bo

北京航空航天大学副教授

英国埃塞克斯大学计算机科学博士

西安交通大学计算机系统硕士

西安交通大学计算机科学与技术学士

十多年的行业经验，主持和参与多项863 高性能计算方面的项目，为多个企业的信息系统建设，升级，改造，提供咨询服务。

周国元

Joseph ZhouHCD合得合伙人兼首席财务官

北大经济法学士、中国文学辅修学位

爱荷华大学MIS信息管理硕士

芝加哥Booth商学院MBA工商管理硕士

曾任大型央企投资公司海外并购董事总经理，具有１５年高科技及战略咨询经验，曾就职于美国凯捷，美国安永，香港麦肯锡等国际顶尖咨询公司，曾为十余家世界５００强企业提供大数据咨询服务。

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