印刷包装企业们：有关大数据，看这一篇就够了

         先说一个关于中国粮食统计的故事。
  
  中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是最不信的。
  
  在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源向我们讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算（或者说估算）出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得最终的结果。
  
  单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变，就好像一个人的意见并不重要，但1千人、1万人的意见就比较重要，上百万人就足以掀起巨大的波澜，上亿人足以改变一切。
  
  数据再多，但如果被屏蔽或者没有被使用，也是没有价值的。
  
  中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中，美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用，说起来也非常简单，就是美国会公布每个航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间，这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段（如中国政府的宏观调控手段）都直接和有效。
  
  这里多说一两句，过去一个暴政国家对内的控制主要是物理上的暴力，就是强力机构权力无限大，搞国家恐怖主义；而现在一个暴政国家，主要是就靠垄断信息、封锁信息，让民众难以获得广泛而真实的信息，从而实现国家的控制。这个信息封锁，就是对大数据的封锁。
  
  没有整合和挖掘的数据，价值也呈现不出来。
  因此，海量数据的产生、获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值，这就是我理解的大数据。在互联网对一切重构的今天，这些问题都不是问题。因为，我认为大数据是互联网深入发展的下一波应用，是互联网发展的自然延伸。
  
  大数据将重构很多行业的商业思维和商业模式
  
  我想以对未来汽车行业的狂野想象来展开这个题目。在人的一生中，汽车是一项巨大的投资。以一部30万车、七年换车周期来算，每年折旧费4万多（这里还不算资金成本），加上停车、保险、油、维修、保养等各项费用，每年耗费应在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业，这个方面只有房地产可以媲美。
  
  但同时，汽车产业链是一个低效率、变化慢的产业。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘、两排沙发（李书福语）。这么一个昂贵的东西，围绕车产生的数据却少的可怜，行业产业链之间几无任何数据传递。
  
  我们在这里狂野地想象一番，如果将汽车全面数字化，都大数据了，会产生什么结果？
  
  有些人说，汽车数字化，不就是加个MBB模块吗？不，这太小儿科了。在我理想中，数字化意味着汽车可以随时联上互联网，意味着汽车是一个大型计算系统加上传统的轮子、方向盘和沙发，意味着可以数字化导航、自动驾驶，意味着你和汽车相关的每一个行动都数字化，包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故的录像、每一天汽车关键部件的状态，甚至你的每一个驾驶习惯（如每一次的刹车和加速）都记录在案。这样，你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据。
  
  好了，我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的政府、行业和企业。这里不讨论隐私问题带来的影响，假设在隐私保护的前提下，数据可以自由分享。
  
  那么，保险公司会怎么做呢？保险公司把你的所有数据拿过去建模分析，发现几个重要的事实：
  
  一是你开车主要只是上下班，南山到坂田这条线路是非繁华路线，红绿灯很少，这条路线过去一年统计的事故率很低；你的车况（车的使用年限、车型）好，此车型在全深圳也是车祸率较低；甚至统计你的驾驶习惯，加油平均，临时刹车少，超车少，和周围车保持了应有的车距，驾驶习惯好。最后结论是你车型好，车况好，驾驶习惯好，常走的线路事故率低，过去一年也没有出过车祸，因此可以给予更大幅度的优惠折扣。这样保险公司就完全重构了它的商业模式了
  
  在没有大数据支撑之前，保险公司只把车险客户做了简单的分类，一共分为四种客户，第一种是连续两年没有出车祸的，第二种过去一年没有出车祸，第三种过去一年出了一次车祸，第四种是过去一年出了两次及以上车祸的，就四种类型。这种简单粗暴的分类，就好像女人找老公，仅把男人分为没有结过婚的、结过一次婚的、结过二次婚的、结过三次及以上婚的四种男人，就敢嫁人一样。
  在大数据的支持下，保险公司可以真正以客户为中心，把客户分为成千上万种，每个客户都有个性化的解决方案，这样保险公司经营就完全不同，对于风险低的客户敢于大胆折扣，对于风险高的客户报高价甚至拒绝，一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了。拥有大数据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势，大数据将成为保险公司最核心的竞争力，因为保险就是一个基于概率评估的生意，大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器，而且简直是量身定做的武器。
  
  在大数据的支持下，4S店的服务也完全不同了。
  
  车况信息会定期传递到4S店，4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修，特别是对于可能危及安全的问题，在客户同意下甚至会采取远程干预措施，同时还可以提前备货，车主一到4S店就可以维修而不用等待。
  
  对于驾驶者来说，不想开车的时候，在大数据和人工智能的支持下，车辆可以自动驾驶，并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车，为了对周围环境作出预测，每秒钟要收集差不多1GB的数据，没有大数据的支持，自动驾驶是不可想象的；在和周围车辆过近的时候，会及时提醒车主避让；上下班的时候，会根据实时大数据情况，对于你经常开车的线路予以提醒，绕开拥堵点，帮你选择最合适的线路；在出现紧急状况的时候，比如爆胎，自动驾驶系统将自动接管，提高安全性（人一辈子可以难以碰到一次爆胎，人在紧急时的反应往往是灾难性的，只会更糟）；到城市中心，寻找车位是一件很麻烦的事情，但未来你可以到了商场门口后，让汽车自己去找停车位，等想要回程的时候，提前通知让汽车自己开过来接。
  
  车辆是城市最大最活跃的移动物体，是拥堵的来源，也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化，根据不同道路的拥堵情况自动进行调整，甚至在很多地方可以取消红绿灯；城市停车场也可以大幅度优化，根据大数据的情况优化城市停车位的设计，如果配合车辆的自动驾驶功能，停车场可以革命性演变，可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼，地下、地上楼层可以高达几十层，停车楼层可以更矮，只要能高于车高度即可（或者把车竖起来停），这样将对城市规划产生巨大的影响；
  
  在出现紧急情况，如前方塌方的时候，可以第一时间通知周围车辆（尤其是开往塌方道路的车辆）；现在的燃油税也可以发生革命性变化，可以真正根据车辆的行驶路程，甚至根据汽车的排污量来收费，排污量少的车甚至可以搞碳交易，卖排放量卖给高油耗的车；政府还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标，鼓励民众买更节能、更安全的车。
  
  这么想象下来，我认为，汽车数字化、互联网化、大数据应用、人工智能，将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命，具有无限的想象空间，可能完全被重构。当然，要实现我所描述的场景，估计至少50年、100年之后的事情了，估计我这辈子是看不到的。
  我想总结一下自己对大数据的看法。
  
  第一，大数据使企业真正有能力从以自我为中心改变为以客户为中心。
  
  企业是为客户而生，目的是为股东获得利润。只有服务好客户，才能获得利润。但过去，很多企业是没有能力做到以客户为中心的，原因就是相应客户的信息量不大，挖掘不够，系统也不支持，目前的保险业就是一个典型。大数据的使用能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳（就是所谓提炼归纳的“客户群”）还原成一个个活生生的客户，这样经营就有针对性，对客户的服务就更好，投资效率就更高。
  
  第二，大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式。
  
  现代企业的管理方式是来源于对军队的模仿，依赖于层层级级的组织和严格的流程，依赖信息的层层汇集、收敛来制定正确的决策，再通过决策在组织的传递与分解，以及流程的规范，确保决策得到贯彻，确保每一次经营活动都有质量保证，也确保一定程度上对风险的规避。过去这是一种有用而笨拙的方式。在大数据时代，我们可能重构企业的管理方式，通过大数据的分析与挖掘，大量的业务本身就可以自决策，不必要依靠膨大的组织和复杂的流程。大家都是基于大数据来决策，都是依赖于既定的规则来决策，是高高在上的CEO决策，还是一线人员决策，本身并无大的区别，那么企业是否还需要如此多层级的组织和复杂的流程呢？
  
  第三，大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑，提供了从其他视角直达答案的可能性。
  
  就好像我们学习数学，小时候学九九乘法表，中学学几何，大学还学微积分，碰到一道难题，我们是利用了多年学习沉淀的经验来努力求解，但我们还有一种方法，在网上直接搜索是不是有这样的题目，如果有，直接抄答案就好了。很多人就会批评说，这是抄袭，是作弊。但我们为什么要学习啊？不就是为了解决问题嘛。如果我任何时候都可以搜索到答案，都可以用最省力的方法找到最佳答案，这样的搜索难道不可以是一条光明大道吗？换句话说，为了得到“是什么”，我们不一定要理解“为什么”。我们不是否定逻辑的力量，但是至少我们有一种新的巨大力量可以依赖，这就是未来大数据的力量。
  
  第四，通过大数据，我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式。
  
  我们现在看这个世界，比如分析家中食品腐败，主要就是依赖于我们的眼睛再加上我们的经验，但如果我们有一台显微镜，我们一下就看到坏细菌，那么分析起来完全就不一样了。大数据就是我们的显微镜，它可以让我们从全新视角来发现新的商业机会，并可能重构商业模型。我们的产品设计可能不一样了，很多事情不用猜了，客户的习惯和偏好一目了然，我们的设计就能轻易命中客户的心窝；我们的营销也完全不同了，我们知道客户喜欢什么、讨厌什么，更有针对性。特别是显微镜再加上广角镜，我们就有更多全新的视野了。这个广角镜就是跨行业的数据流动，使我们过去看不到的东西都能看到了，比如前面所述的汽车案例，开车是开车，保险是保险，本来不相关，但当我们把开车的大数据传递到保险公司，那整个保险公司的商业模式就全变了，完全重构了。