再读《智能时代》(四)

 二、大数据对商业的影响

     大数据思维将难题变成数据问题,给问题解决带来新办法。怎样应用大数据解决问题?用大数据的数据相关性总结一般性规律,然后将规律与单case行对比,发现“异类 ”,实现精准定位。

     大数据思维不仅用在解决问题上,在商业上的应用会产生巨大的商业利好,电商会通过多维数据之间的相关性完成对分类人群的画像(比如说准备当妈妈的人群,她们在每个阶段的购物清单的相似性),然后再根据个体的消费行为进行分类定位(如果个体符合这个群体的画像,就可以进行人群定位,然后进行相关产品推荐),从而进行精准营销。

     这个过程体现在数据流上,数据从个体流向整体,看宏观性,再从整体流向个体,实现精准定位。大数据思维在商业上应用的影响启发是建立并保持与用户之间的在线连接(想到王坚的在线),有连接就会有数据,基于数据做分析,从而产生再次销售。通过连接,商业行为由产品销售转变为服务销售,但是这种连接不是靠人而是靠技术,对于toC或者toB的企业都适用。对于传统的行业信息化厂商,是通过销售及售后服务群体(而非产品)与客户建立连接,通过人再去了解产品的使用情况,有人就有很多的主观性,这种靠人的连接而掌握产品使用情况会造成对客户不是真正了解,不是真正的了解,就不可能真正生产出有针对性的懂用户的产品。

     大数据的另一特点是完备性,在一个领域(或者方向上)掌握足够的数据(全集),机器就会知道所有可能发生的情况,再遇到任何一种情况的出现,机器都能从全集中快速找到一个响应措施。这就是Google的机器智能,包括自动驾驶和Alpha Go。Google自动驾驶车只能去Googel扫过的街。AlphaGo的智能是通过对几十万盘高手对弈的数据训练出来的。

     作者总结了历次技术革命对社会的影响都遵循一个规律,新技术+原有产业=新产业,从两次工业革命到信息时代的摩尔定律都是如此,预言大数据对当前社会的作用也会如此。一项新的技术革命对商业的影响:

     1、导致新的商业模式的产生

     2、技术革命导致生产力提升,生产过剩,供大于求,靠产品需求拉动消费的方式不灵了(怎么消耗掉大产能,第一次工业革命的英国是殖民;第二次工业革命时期的美国是西部开发;联想到信息革命时代,一带一路?)。同时消费者对服务的需求越来越高,商业公司从产品销售转型IT服务型公司。

     3、商业模式的创新有继承性。

#365写作挑战Day136

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