大数据时代的思维，你具备了吗？

如果亨利福特创造的汽车制造流水线使大规模制造成为可能，第三次工业革命将是一个从大规模制造向大规模定制演变的过程。数据是定制服务的关键。大数据时代的作者维克托迈尔舍恩伯格认为，大量的数据可以让传统行业更好地了解客户需求，提供个性化的服务。以美国几家创新型企业为例，舍恩伯格讲述了大数据是如何从量变到质变的，给服务业带来了实质性的变化。以下是舍恩伯格在福布斯·静安南京路论坛上的演讲记录。一百多年前，汽车工业是第一个真正引入大规模生产理念的行业。以前买不起车的美国工薪阶层，突然买得起富人的专属玩具。成千上万的美国家庭拥有福特T型车。然而，大规模制造也有其局限性。福特先生说，你可以买到各种颜色的汽车，但红色和绿色是不可能的，只能是黑色。大规模生产让数百人买得起商品，但商品本身却完全一样。我们面临着这样一个矛盾：手工制作的产品非常漂亮，但非常昂贵；同时，大规模生产的商品价格很低，但不能完全满足消费者的需求。我认为下一波改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低，个性化。例如，消费者希望他买的车是红色和绿色的，制造商有能力满足要求，但价格不会像手工制作那样难以承受。因此，在制造商能够负担得起大规模定制带来的高成本的前提下，要真正实现个性化的产品和服务，我们必须对客户需求有良好的了解，这背后需要依靠大数据技术。数据可以告诉我们，每个客户的消费倾向，他们想要什么，他们喜欢什么，每个人的需求有什么区别，哪些可以聚集在一起进行分类。大数据是数据数量的增加，使我们能够实现从量变到质变的过程。例如，这里有一张照片，照片中的人在骑马。这张照片每分钟每秒拍一张，但随着处理速度的加快，电影从1分钟到1秒，突然到1秒10张。当数量增长实现质变时，一张照片变成了一部电影。让我告诉你，美国有一家创新型企业Decidee。.com。它可以帮助人们做出购买决定，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜的产品。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力是大数据。他们在世界各地的主要网站上收集数十亿的数据，然后帮助数十万用户省钱，为他们的采购找到最佳时间，提高生产率，降低交易成本，为终端消费者带来更多的价值。在这种模式下，虽然一些零售商的利润会被进一步挤压，但本质上，他们可以把更多的钱放回消费者的口袋里，使购物更加理性。这是一个依靠大数据产生的全新产业。这家为数十万客户省钱的公司，在几周前就被ebay以高价收购。再举一个例子，SWIFT是世界上最大的支付平台，大数据可以分析平台上的每一笔交易。它们可以预测一个经济体的健康和增长。例如，该公司现在为全球客户提供经济指数，这是另一项大数据服务。大数据有三个特点:越来越乱，但内部关系可循。如果我拍一张照片，我需要面对一个人，比如陈部长的照片。如果焦点只针对他，照片中的其他角色就会模糊。我会得到陈部长的所有信息，但其他观众的信息会被过滤掉。当我们收集信息时，我们也应该做出决定，回答什么问题，收集什么数据，因为一旦数据收集完成，我们就不能再问其他问题。但是今天我们有了全新的摄影技术，一张照片可以拍摄对角的一切，包括所有的数据和光线。这样，我可以随意点击一个地方，它就会变得清晰。为什么要这样做？方便决策。在照片生成后，我可以决定我想要什么，因为这些数据包含了所有的答案。不要把自己局限于眼前的问题，要有前瞻性，包括其他可能出现的问题。这是一种非常创新的方法，它清楚地告诉我们大数据能做什么。我可以和你分享一个秘密。如果你拿出相机仔细看，你可以看到它是中国制造的。在拥有了这么多的数据之后，我们将面临数据质量问题。为了避免混乱，我们需要找到数据之间的相关性。例如，在现实生活中，大约20年前，当亚马逊成立时，杰夫·贝索斯要求50名书评家为他出售书籍。他意识到，他不仅可以邀请人们写书评，还可以使用数据技术提供书籍推荐。起初，他使用小数据，而不是大数据来分类客户。例如，如果有人对中国旅游或园艺感兴趣，系统会自动提供建议。他的同事告诉他，当他第一次使用这个数据推荐时，他的经验并不好；经过进一步分析，亚马逊决定对用户的需求进行分类，而不是对人进行分类。这种做法非常成功，到目前为止，推荐系统为亚马逊带来了30%的销售收入。这是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每本书都是交易，然后分析数据。但今天，我们不再满足于交易数据，而是收集通信数据。阅读书评和交流会给商家更多的信息和细节。同时，大数据也重构了传统零售业，是未来零售业变革的催化剂。比如用谷歌眼镜，消费者不需要屏幕，因为下一代眼镜会更好的了解消费者看到了什么，如何更好的把握人们的视线。对于零售商来说，消费者看到的信息是非常有价值的资产。卖家可以知道你在看什么样的广告，什么样的产品，路过橱窗时看到了什么。数据的生成和收集本身并没有直接生成服务。最有价值的部分是，当这些数据被收集时，它们将被用于不同的目的，数据将被重复使用。大数据的优点之一是数据可以重复使用。例如，该公司实时车辆交通数据采集商Inrix目前拥有1亿移动终端用户。Inrix可以帮助你开车，避免交通堵塞，向司机展示道路热量图，红色表面交通堵塞。如果只提供数据，本产品没有特点，但值得一提的是，Inrix没有使用交警数据。该软件的每个用户都会在使用过程中向服务器发送实时数据，比如走得多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。Inrix可以重复使用数据，这里还有更大的秘密。例如，当它知道周末交通堵塞时，他们可以向投资公司提供这些数据，投资公司可以根据这些数据重新投资零售业。这种服务以前从未存在过。那么，创新型企业如何使用大数据呢？你认为之前成立一家新公司需要很多钱，但事实并非如此。Inrix一开始并没有钱，如果你想在大数据时代取得成功，你就不再需要大的生产基地，大的仓库。你只需要数据，只要你有数据，就可以分析。如果有云存储，成本会更低。Inrix成立之初根本没有服务器和电脑。他们只是租用云服务，不需要很多启动资金。他们只是有这样的产品想法。大数据时代的思维方式是：每天早上起床，想想我能用这么多数据做什么，在哪里可以找到这些价值，找到别人以前从未做过的事情。你的想法和想法是最重要的资产。大数据的思维方式也可以帮助政府为每个人提供更好、更有效的服务，比如我们可以通过大数据来确定哪里会发生火灾。过去，防火检查员只有13%的时间准备预测。现在他们发现火灾隐患的概率达到了70%，是以前的6倍。提高6倍的效率是一个巨大的进步，未来的公共服务业可以获得更多的便利。Target是一家拥有大数据分析的美国大型零售公司。有一天，一个非常生气的客户打了一个电话，说公司给了他17岁的女儿一张优惠券，是尿布或避孕药，客户说：“我17岁的女孩根本不需要，我需要你道歉。几天后，客户来道歉，他说你说得很准确，我女儿真的怀孕了。因为怀孕的女性会有不同的生活习惯，会买不同的东西，我们有时不知道她们怀孕了，但他们知道。该公司利用这些信息向客户推荐产品，然后给予折扣券。为什么要讲这个例子？由于许多美国客户感到紧张，Target有能力了解他们的生活中发生了什么。这意味着大数据的另一个关键点是提高客户对你的信任。例如，在大数据时代，美国运通有这样一个功能。如果你打电话给他们，他们会知道你是谁，就像说你的电话号码与你的名字有关一样。假如在电话里说：你好吗？维克托先生，我能为你做些什么，这会吓到顾客，因为他不知道你为什么知道他的名字。建立信任是非常重要的。在相信你的过程中，我也希望你相信我，所以当我们进行大数据分析时，客户需要能够信任服务提供商，服务提供商也需要展示他们为什么值得信任。这样的信任也不应该被打破，企业应该知道什么能做，什么不能做，客户的信任将是最宝贵的资产。什么样的服务业会从大数据中受益？事实上，所有的服务业都可能从中受益，即使你认为这与大数据无关，比如医疗服务、教育和学习。我正在写一本新书，将于明年上半年出版，或大数据及相关服务业。明年你会知道，这本书将提到大数据对服务业非常重要，因为服务业将面临巨大的变化，这不仅是效率，而且大数据将给各行各业带来效率，大数据不仅是服务业的效率，我们将看到更多的创新。我们将有越来越多的创新想法来提供新的产品和服务，这样我们就可以更好地发展经济，我们以前从未见过。