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标题: 为什么说，大数据与行业专家是“共生”关系？ [打印本页]

作者: 自然，一炮 时间: 2019-12-2 18:38
标题: 为什么说，大数据与行业专家是“共生”关系？

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作者: 李北辰

最近一两年，在和冤家聊起大数据时，许多人都对一点深有体会：哪怕作为一个不算严谨的盛行词汇，大数据的概念已飘至街头巷尾，但它对传统产业的改变，照旧被局外人低估，由于当这些“旧产业”拿起“新工具”，对力道分寸的拿捏，往往比互联网企业更具“火候”。

这大概是由于，人们对一切事物的认知，都遵照金字塔结构：最底层是“数据”（各种浅表层次的现象）；再上一层是“信息”（结构化后的数据）；再上一层是“知识”（被组织起来的信息）；最下层是“智慧”（辨认和选择相关知识的才能）。

从数据到智慧，越往上越“客观”。而一些试图用大数据横扫一切的互联网企业，很多时分拥有的只是数据和信息，却误以为是知识和智慧。熟不知，想要真正驾驭数据，需求深沉的行业实际，而行业实际的载体，只能是详细的人。

就以近些年大热的新批发为例，其诞生背景就是线上电商扩张到一定程度后豁然发现，本人在很多方面都无法替代传统批发业，那些深扎在固定土壤里的“线下物种”虽然洋气，却因长年在激烈的市场环境中博弈，在供应链管理，控制成本等方面拥有坚实地基。线上电商这才收起傲慢与成见，转向谦逊与合作。

嗯，传统产业身上，那些被光阴雕刻出来的壁垒，不会被互联网新贵们随便击溃。而且由于对产业的了解更深，当他们顺势离开大数据时代，也就更懂得如何让数据为己所用。

我说个冷僻的例子：产业招商。五个月前，产业新城运营商华夏幸福发布了他们开发的产业大数据平台；五个月后，他们最近发布了平台3.0版本。在一切人都知道“大数据需求落地”的当下，经过这个案例，我想告诉你：传统产业积累的大数据，当然是一座亟待发掘的金矿，但前提是，“发掘机”必须掌握外行家手里。

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业内共识是，在任何企业（尤其传统企业），一个大数据项目成功的标志，无外乎以下几点。

第一，项目目的明白，一切人都知道用它来干嘛，且真正上手去用；第二，所选技术真正婚配项目功能需求，别被噪音“带跑偏”了；第三，项目疾速迭代，不断试错研发，构成“数据—认知—数据”的滚雪球效应；第四，项目团队拥有非常深沉的行业储备，这一点无比重要，通常状况下，它决议了前三点能否成立。

以上述产业大数据平台为例。据官方引见，它是基于17年产业招商阅历，结合人工智能与大数据技术研发的专业化平台，目前已聚焦10大产业，拥有2760万家企业11.5亿条动态数据。在从数据到知识决策的过程中，在产业专家的助力下，平台能以某种全局视角，还原出产业全貌。

自往年5月问世以来，平台也不断发展出更成熟的产品体系：移动端的“产业智囊APP”是国内首个以服务招商为核心，集企业查询，榜单检索，资讯速递，报告阅览于一体的专业化APP；除此之外，还包括能应用线上数据结合产业研讨逻辑定期自动生成行业研讨报告的产业在线研讨；可停止企业，数据，报告等全量数据查找的PC端产业数据服务端。这一版天分够基于不同场景和客户，输入不同产品和决策，为企业投资选址和区域产业发展提供服务。

举个例子，就在产业大数据平台晋级版亮相当天，显示行业规模最大的论坛中国·北京2019国际显示产业高峰论坛在京举行。理想上，大众消费者很难知道，在当今这条新显赛道，不但衍生出针对不同趋向判别的分岔道，且每条分岔道的产业链都绵密漫长，这些道路之间又时而平行，时而相交，通常令局外人（譬如希望引进相关产业的地方区域）摸不着头脑。

而基于新型显示产业的这种特性，大数据平台推出了新型显示产业热点招商赛道预测功能，依托专业的产业研讨团队，将组件材料，消费设备，面板模组，激光显示四大产业链重点范畴细分为72个赛道。与此同时，他们还将这72个赛道抽丝剥茧至最小颗粒度，对他们的产业规模，市场增速，技术含量，融资活跃度等10大目的20余个细分维度的数据停止监测，结合智能算法归类出招商机遇强中弱3大类赛道，最终可完成疾速寻觅高潜赛道，精准锁定与触达高价值企业，提高招商效能。

当然，如前所述，效能的大幅提高，表面上看，是人们仰仗了大数据，但归根结底，大数据平台仰仗的，其实是背后的人——那些不同范畴的行业专家们。

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理想上，此时此刻，“行业专家”与大数据的共生关系，正发生在几乎任何范畴。

说个我昨天刚读到的范畴。你知道，当前个人行为的数据，正越来越多地被搜集，人类学家也末尾与数据迷信家一同，研讨不同的人类行为，由于数据迷信家发现，只要他们本人参与的大数据项目，往往缺乏对人类行为的真正了解。

举个例子，格拉德威尔的名著《引爆点》被全球营销人士奉为圭臬。他在书中提到，从人类学视角，想要引爆传播，最重要的一条心法就是个别人物法则：一件事情想要在人群中盛行开来，需求特别有影响力的“关键人物”在网络中引爆言论。比如，一个关键人物足以影响周围人的购买行为——但如何从海量数据中找到一个相关性标签，去真正定义“关键”？

投资人王煜全提出过一个洞见：可以去统计一个人每月与多少个不同的手机号经过话。由于遵照社交网络迷信里的“无尺度网络”准绳，评判一个人影响力的关键，是TA与周围各节点间的衔接状况，这个数据标签也就变得格外重要。所以，“假如没有人类学家的介入，我们就会错失对数据含义的更深层次，更有意义的发掘。数据是客观的，但解读数据需求对数据背后行为的了解，需求有态度。”

相似的逻辑，异样适用于产业大数据平台。理想上，从数据标签到算法婚配，他们从不缺乏解读数据的“态度”。

譬如他们有一支产业研讨团队，外面很多人都是在一个产业里浸润15年以上的专家，他们是产业大数据平台的“关键人物”。我仍以新型显示举例，你知道，许多时分，若单看一家企业自我标榜的运营范围，它有能够把一切沾边的运营范围都列出来，假如仅凭此判别它是不是能做偏光片或者PCB电路板等产业核心环节，往往有一定风险。这时就需求人工判别企业现状，这个过程非常单调，却是大数据平台的重要养料。而在这支产业研讨团队中，就有原来的中科院博士生导师来做这个事，他甚至情愿花整整一周工夫，协助产品经理一个一个地做数据标签——你知道，在很多公司，这种事都交由阅历匮乏者完成，但只要真正懂产业的人才知道：没内行业里待十年以上，这些标签你打不了。

而过去十七年的深耕细作，让华夏幸福成为名副其实的产业发展专家：对于一个地方合适什么产业；这个产业发展的过去、现状和将来；这个地区合适什么样的企业；应该给企业什么样的支持等一系列成绩，他们本就拥有令人服气的发言权——而此时，大数据平台的技术加持，其实是为这种信任镀上了一层光环。

我记得好像是伯特兰•罗素说过，知识是一个有许多房间的迷宫，有两种人在为之探求：一种人，打开了一个个从来没有人开过的房间，去探求那些未知范畴；另一种人，把这些已打开房间的信息搜集起来，描画出了迷宫的全体图景。

对应在产业界，假如说在复杂市场环境中独自探索的企业，属于第一种，那么明天，我们看到了第二种人的价值。

作者：李北辰，独立撰稿人，国内数十家媒体专栏作家，曾供职《南都周刊》《华夏时报》《财经》等媒体

李北辰

知名科技自媒体人，国内四十余家科技媒体专栏作者，努力于持续贡献文字优雅的科技文章

作者: 荻哥的小窝 时间: 2019-12-3 08:15
非常好，顶一下

作者: 小莎莉 时间: 2019-12-4 11:54
没写完吧，等楼主更新哦~

作者: shin5jj 时间: 2019-12-5 09:53
very good

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