2017大數據產業鏈的大變化：數據應用仍在奮鬥 淘金路上見曙光

文 | 中關村老李 （本文為作者獨家投稿36大數據）

2017年已過去大半，是時候該回顧一下大數據在半年中的發展了。只有清楚了現在的位置，清楚行業發展的環境，才好對未來的決策做出準確的判斷。(本文是針對一月份所寫的2017年的展望做出的進一步細化和調整，相關內容可以參見大浪淘沙，一文)。

如年初所料，大數據的高潮並未到來。就在剛剛結束的一次大數據峰會上，恆泰證券的牛總也坦承，線上數據還遠未達到線下數據的成熟度。一個客戶去線下的券商櫃檯辦業務，簡單幾分鐘的行為，如果用線上去刻畫，則需要很大量的數據去支持，而目前的數據成熟度顯然沒有達到。

大數據的真正高潮，一定首先是數據極大地豐富和成熟。

為了有比較，我還是拿一月份那篇文章的幾個維度來作對比，說明過去半年中大數據產業都有了哪些變化。

1

產業鏈

在年初的時候，根據產業的發展我將去年認為的產業鏈中四個環節壓縮至了兩個，即數據服務平台提供商和數據解決方案提供商。

通過上半年進一步觀察發現，雖然市場上確實以這兩種角色為主體，但在具體項目中，這二者基本沒有形成上下游產業鏈的局面，取而代之的卻是單獨的行為。比方說，在一些行業市場中，數據服務平台提供商向前跨越，直接面對行業客戶，向他們提供其所擁有的外部數據(往往本身就擁有海量的2C數據入口，可以源源不斷地生產2C數據)、數據處理服務;而在另一部分行業市場中，數據解決方案提供商(缺乏2C數據，可能擁有部分2B數據)，使用行業用戶自身的數據，部分外部公開的數據以及自己強大的數據處理服務能力，為行業客戶提供某個方向的解決方案。上面兩個角色之間基本沒有合作，沒有交集，很少在市場上直接競爭。

究其原因，個人認為有兩個方面，一個是市場的成熟度決定的，還有一個就是由法律或者說政策環境決定的。

首先，這是由市場的成熟度決定的。目前的行業應用市場還處於早期，一部分行業用戶的需求還集中在直接用外部數據的簡單加工，與其內部數據打通，為其提供服務，因而還不需要在本行業更為專業的解決方案提供商的存在;而另一種情況，由客戶自身提供數據，結合自身掌握的公開的數據，提供數據集成服務的解決方案提供商，也是由於客戶自身的技術實力還不足而出現的市場。這都從不同程度，反映了市場發展的成熟度不足的問題。

其次，數據的交易目前在我國還是一個敏感的話題。雖然數據服務平台提供商擁有海量的2C數據，可如何與第三方合作，為行業客戶提供他們所需要的解決方案，還是個無法觸碰的禁區。

6月1日生效的個人隱私安全法(下面簡稱隱私法)，只說明了「幹什麼」不行，但並沒有規定「如何做」才是可以的。而這個「如何做」才行的體系，需要經過幾年時間的建立才可能完成。法律環境的滯後，也限制了行業的進一步發展，資源將進一步向掌握數據的巨頭集中。雖然這樣做便於管理，數據集中在幾個巨頭手裡好監管，不會產生隱私數據滿天飛的亂象。但缺點也是顯而易見的，數據無法打通，就會形成一個個信息孤島;數據無法流動，就使數據應用受到很大局限。這一點，恐怕是監管部門最應該儘快解決的問題。

2

模式

在業務模式方面，基本也由掌握數據資源的情況決定了採取的業務模式。

如果你本來擁有海量2C的入口，一般多會採取B2B2C的業務模式(數據服務平台提供商多以此模式);

如果你沒有2C入口，基本多以採取2B的模式居多(數據解決方案提供商多為此)。

業務模式確定了，其實所做的市場也就確定了。這就是我在上面說的，這二者之間並無直接的衝突，因為覆蓋的市場不同。

也由於二者的資源不同，起點不同，服務的對象不同，所以，所擁有的技術優勢也截然不同。相對而言，數據服務提供商一般會更多地覆蓋精準營銷、個人風控等領域的技術;

而數據解決方案提供商一般會更多地運用行業客戶自身的數據，利用強大的數據處理能力，向行業的縱深走，解決某一行業的特定問題，形成初步的行業解決方案。

從發展的角度講，B2B2C的模式顯然要快於純2B的節奏。這是行業市場發展的階段決定的。直接用外部數據，經過簡單處理，就可以幫助部分用戶解決他們已有的問題;而純2B的市場，不是數據的簡單集成能形成的解決方案或者產品，需要經過數據的深層次加工，所以目前還多以項目的形式出現，還處於行業產品的第一輪迭代當中，要滯後於B2B2C市場的發展速度。這並不是說2B市場不好，而是市場發展階段不同。一旦行業市場成熟，數據市場也成熟的話，簡單的數據產品很快就會貶值;複雜的數據加工產品，就會凸顯其價值。只有2B才可能會產生深入行業的複雜的數據加工產品，只是先後體現的問題，都有其自身的價值。

3

用戶需要什麼樣的數據夥伴

我們經常都想賣給客戶產品，希望客戶接受我們的理念，可反過來想，客戶需要什麼樣的數據合作夥伴?要保持一個什麼樣的關係?

在剛剛過去的一次大數據峰會上，驚喜地發現，很多行業客戶已經意識到這個問題，大數據不同於以往的IT項目，不能單純地以甲乙方的形式存在，已經超出了傳統的建設和被建設的關係。取而代之的，是一個合作共贏，長期共存的生態鏈。客戶是在清楚了整個體系的全貌才做出這樣的取捨，顯然是理性的，成熟的。

由於資源(外部數據)的局限，客戶不可能通過服務提供商的一次建設，就能夠完全掌握並獨立運營。時代的發展也不允許客戶有時間去慢慢消化，學習，獨立運營所有的系統，他們必須要引入數據服務合作夥伴，整合雙方的資源，而迅速地形成生產力。社會的成熟，分工進一步細化。TIME to Market決定了你沒必要每一件事兒都自己去做。行業客戶將注意力更好地聚焦在起主業上，而數據部分，會依賴數據合作夥伴來一起參與，共同經營。

由這一目標就決定了，這部分客戶對外部數據服務提供商的訴求，是「外部數據」+數據處理」(包括數據處理系統以及數據處理能力)+「數據融合」(這並不等同於數據處理，主要側重於數據應用;不但需要數據服務提供商具有豐富的數據應用經驗，還需要數據服務提供商具有豐富的行業經驗)。

4

方向

我依然堅持年初的觀點，我們正在經歷一個從IT到DT的跨越的時代。大數據，機器學習，人工智慧，都是這一跨越中的工具。

在過去的一年多的時間裡，不管2B也好，B2B2C也好，不可否認的是，客戶的數據思維正在建立。雖然市場上很多人分不清楚什麼是典型的傳統數據業務，什麼是典型的大數據業務。但起碼，現在越來越多的人開始拿數據來說話。

這一點在剛剛結束的大數據峰會上得到了印證。這絕非一句空話。在我們感嘆德勤財務機器人的時候，其實數據思維遠不止於此!

我所知道的一個銀行客戶，僅僅利用大數據技術，對存量客戶進行了挖掘，並且用數據思維重構、優化了原有的流程。在幾個支行的試點中，僅用了3-6個月，在經濟下滑的今天，就取得了平均增速提高30%-100%的耀眼業績!用數據去提升生產力，用數據思維去重構你原有的業務流程。你理解的越深，意識的越早，你在這次變革中，就越可能佔據先機。這絕不是一個簡單的戰術行為，而是一次戰略的轉折!

數據技術是戰術，而數據思維是戰略。

無論是數據服務平台提供商，還是數據解決方案提供商，都在各自的方向上走出了堅實的一步，其價值已經得到了各自市場的認可，進入了良性的循環。雖然，短時間內還處於投入大於產出的局面，但曙光在前，已經在一個量變到質變的積累過程當中。隨著技術和數據的進一步成熟，隨著行業的深入，相信不遠的未來(可能是2-3年)將會迎來數據時代的真正高潮！

關於作者：

中關村老李，前海航雲商大數據業務總裁，目前就職於BBD出任助理總裁。老李既有二十餘年多行業系統集成的經驗，又有十多年開拓新市場新業務的經驗，做事沉穩紮實，對新市場和新業務有著敏銳的感知和深入的洞察力。老李於2012年加入百分點，負責移動端個性化推薦業務； 2015年加入海航，組建大數據業務部，在很短的時間內就在出行行業反欺詐、金融科技等領域取得突破，並完成了商業閉環。2017年加入BBD，繼續在大數據應用領域探索踐行。

End

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