大数据时代的三大发展趋势和投资方向

大数据时代的三大发展趋势和投资方向(2012-03-27 14:01:49) 赵国栋应约写一篇介绍大数据的文章，发表在某公司的内刊上。

阅读对象多为非IT行业的咨询顾问和投资人。

因此，必须做到深入浅出，言之有物。

IT本身枯燥，大数据这个概念又过于时髦，业界亦是众说纷纭。

不用技术词汇说明白这件事情，还是蛮有挑战的，因此写成博文，先请方家、网友们批驳。

1993年《纽约客》刊登了一副漫画：标题是：“互联网上，没有人知道你是一条狗”。

据说作者彼得·施泰纳因为此漫画的重印而赚取了超过5万美元。

彼时关注互联网社会学的一些专家，甚至担忧“计算机异性扮装”而引发的社会问题。

譬如同性恋和恋童癖，可能会借助互联网而大行其道。

20年后互联网发生的巨大的变化，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。

我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。

现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物、几点出去遛弯，几点回窝睡觉。

我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。

在物理世界中，许多行为是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”。

但在互联网上却是“处处行迹处处痕”。

任何行为，皆有前兆。

要买商品，必先浏览，对比，询价；要搞活动，必先征集、讨论、策划；互联网上恰恰保留了大量的前兆性的数据，通过对这些数据的收集和分析，互联网企业具备了预判物理世界中，人类未来行为的能力。

收集分析海量的各种类型的数据，并快速获取影响未来的信息的能力，这就是大数据技术的魅力。

事实上大数据的来源非常广泛，天上的卫星、地上汽车、埋在土壤里面的各类传感器，无时无刻不在生成大量的数据。

这些数据如果综合利用，产生的社会价值和经济价值将是难以估量的。

第一篇报告——《大数据时代即将到来》，之所以用时代这个词作为标题，是因为大数据是历史上首个可以预测人类短期行为的技术。

未来的不确定性，是人类产生恐惧的根源之一，也是各类组织最为头痛的问题。

大数据技术技术让我们看到解决未来预测问题的一丝曙光。

“08年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。

海关是卖了货,出去以后再获得数据；而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。

”通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值。

统计历史上所有买家、卖家的询价和成交的数据，可以形成询盘指数和成交指数。

这两个指数是强相关的。

询盘指数是前兆性的，前期询盘指数活跃，就会保证后期一定的成交量。

所以当马云观察到询盘指数异乎寻常的下降，自然就可以推测未来成交量的萎缩。

这种统计和分析，如果缺少大数据技术的支持，是难以完成的。

这次事件，马云提前呼吁、帮助成千上万的中小制造商准备过冬粮，从而赢得了崇高的声誉。

推动大数据技术在各行业普及的原动力，来自于企业改善自身经营水平、提升经营效率的需要。

长期以来，困扰企业最大的难题就是“如何更加了解他的客户”。

索尼公司的创始人出井伸之解释索尼衰落的根本原因时，说了一段发人深省的话：“新一代基于互联网DNA 企业的核心能力在于利用新模式和新技术更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并做出预判，所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。

互联网的魅力就是‘the power of low end’”。

这句话有两层含义。

第一，传统企业衰落的根本原因在于难以贴近消费者，难以了解消费者的真正的需求。

第二，互联网公司强项恰恰是天然的贴近消费者，了解消费者。

传统企业必然嫁接互联网企业的DNA，否则必将沦为互联网企业的附庸。

这一轮的变革，事关绝大多数企业的命运。

可以看到，用大数据这个视角，可以察企业的兴衰。

第一，对大数据不关心，不了解。

必步索尼的后尘；第二，拥有大量的数据，并善加运用的公司，必将赢得未来。

时代变了，判断企业价值的标准、判断软件价值的标准也变了。

我们判断软件价值的标准是它所协助管理的数据的规模和活性。

我们判断公司价值的标准是其拥有数据的规模、活性，以及收集、运用数据的能力。

围绕数据和最终用户，我们观察到计算机行业的发展有三大趋势：第一应用软件一定会泛互联网化。

第二，行业会垂直整合。

越靠近终端用户的公司，在产业链上将拥有更大的发言权。

第三，数据将成为资产。

泛互联网化是收集数据的重要渠道，没有泛互联网化的应用软件，公司就难以获得用户的行为数据；行业垂直整合趋势在数据运用层面，通过搜集大量的用户数据，更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务；数据成为资产更强调数据的战略意义。

三大趋势的提出，拓展大数据主题的研究范围，开辟了新的视角和逻辑来观察软件公司成长路径和投资价值。

成为我们分析研究TMT公司的顶层逻辑的要素之一。

在详细说明三大发展趋势之前，我先强调一下，大数据对传统企业影响。

第一，文化的颠覆和组织的重构。

传统的金字塔式的组织结构一定是过时的，必须全面转向以客户和消费者为中心，重新梳理公司的战略、文化、组织。

期间有大量的咨询业务机会。

第二，对信息系统的冲击。

传统架构的信息系统无法应对海量数据，首先存不了，其次也无法在多种数据间建立联系，也就无从分析，更谈不上快速有效。

我原来给运营商做商业智能的项目，运行一天出结果，就不错了。

但大数据要求是1秒有答案。

这种差别是巨大的。

所以信息系统面临升级换代的要求。

第三，企业管理经营必须和信息系统完美对接。

管理要标准化、标准要流程化、流程要信息化、信息要智能化。

而且我们还观察到一些咨询公司收购软件企业，为客户提供包括战略咨询到信息化建设的完整服务。

首先来看看第一大趋势，应用软件泛互联网化。

所谓泛互联网化，就是指应用软件都会和互联网联通，成为用户接入互联网，享用网络服务的媒介。

一般而言，大家用浏览器上网。

现在几乎所有的应用软件都具备联网的功能。

比如我现在打字用的输入法，它不断的把我的常用词传到到网上；再如360安全卫士，不断的会收集电脑上的一些隐患，也会传到网上。

泛互联网化解决两大难题，第一，猖獗的盗版。

盗版软件接入网络无异于自投罗网；第二，促使盈利模式从卖软件拷贝，走向多元化。

可以卖服务、可以卖流量、可以卖广告。

多元化了。

泛互联网化有三个显著的特征。

第一，跨平台，不管是PC、平板还是手机，给客户的体验应是相近和相互关联的；第二，门户化，用户无需启用其他软件即可完成绝大多数的工作和沟通需求。

对于个性化的用户需求，可以直接调用第三方应用或者插件完成；譬如从新浪微博的发展轨迹从，可以清晰的观察到，门户的特点。

某个软件一旦具备了门户的特征，那他就基本走在赢者通吃的路上，甚至给第二名都留不下多少机会。

第三，碎片化。

把原来大型臃肿的软件，拆分成多个独立的功能组件，用户可以按需下载使用。

最典型的例子就是苹果的APP store。

每个“碎片”完成一个小功能，聚合起来，就可以满足人们方方面面的需要。

到今年3月份，苹果应用商店的下载量已经超过250亿次。

碎片化衍生出微支付，用户可以花几元钱买到很好玩的东西。

如果一些大型应用软件，通过碎片化方式提供，还可以显著降低用户的总体拥有成本。

这个话题还有很多方面可以讲，限于篇幅，就此打住。

一旦我发现在企业市场运用泛互联网化思想的软件，我就非常兴奋，意味着这家公司的具备爆发式增长的基本条件。

用友的几款软件就是这样。

不过他们的步子需要再加快一点。

慢慢腾腾的可不行。

我看到有些给企业服务在线小应用，如人力资源测评等，完全可以再延伸一步，采取泛互联网化的模式。

第二大趋势是行业应用的垂直整合。

了解这个趋势，可以解释非常多的公司成长逻辑。

真真是三十年河东，三十年河西。

在这个趋势下，越靠近终端用户公司，在产业链中拥有越大的发言权。

微软的股价十年横盘，IBM却受到巴菲特的青睐，两大巨头之间的恩恩怨怨、此起彼伏是这个趋势最好的注脚。

过去大家买电脑，关注的是CPU主频、内存、操作系统等，现在入手IPAD，直观感受是酷不酷。

没有人问IPAD的CPU是几核的。

这标志消费者的关注重点已经迁移到电脑能否满足我的个性化需求。

在企业级市场也一样有相同的趋势，客户更多会问，你们能不能满足我业务的需要？不要讲你的数据库、主机又出了什么新功能。

这个趋势的出现有两大原因，第一，通用的平台型软件逐渐同质化；第二，用户对自身业务关注，超过对计算能力的追求。

软件同质化其实很多人都没有意识到，前两天有人在微博上大肆贬低用友、金蝶等软件公司的商业模式和功能。

其实，在大多数客户眼里，这些软件没有本质的区别。

另外，我们观察到，几乎每个大型的商业软件，都有对应的开源软件，而且这些开源软件的功能和性能，也已经可以满足大量客户的需求。

在我们正式的报告中列了一张开源软件和商用软件的对比表，和开源软件的统计数据。

这里就不说了。

需要提醒的是，Goolge、Facebook这种世界级的平台，其核心技术架构都是开源软件唱主角。

开源软件的兴起和繁荣客观上也加剧了软件的同质化。

在这个趋势下，拥有大量的客户，了解客户业务需求的公司，将会迎来一波大的发展机遇。

第三大趋势是数据将成为资产。

最近神州数码的董事长郭为在政协提案，呼吁立法保护个人信息，部分原因就在于此。

未来企业的竞争，将是拥有数据规模和活性的竞争，将是对数据解释和运用的竞争。

在这个领域，将产生下一个千亿级别的大公司，幸运的是，我们发现了两个千亿级公司的胚子。

围绕数据，可以演绎出六种新的商业模式。

租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式、大数据技术提供商。

最后一类是提供大数据的处理技术。

对这些模式的详细描述，是第三篇大数据报告的重点内容。

这里简单描述每种商业模式要点，略去上市公司的名称。

租售数据模式：简单来说，就是卖广泛收集、精心过滤、时效性强的数据。

这也是数据就是资产的最经典的诠释。

租售信息模式：一般聚焦某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用传播渠道，也可成一方霸主。

顺便说一下，数字、数据、信息这三个词在本文中，未加区分，为了行文方便而交叉使用。

但在这里，信息指的是经过加工处理，承载一定行业特征数据集合。

数字媒体模式：这个模式最性感，因为全球广告市场空间是5000亿美元。

具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。

这类公司的核心资源是获得实时、海量、有效的数据，立身之本是大数据分析技术，盈利来源是精准营销。

数据使能模式：这类业务令人着迷之处在于，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些公司的业务其实难以开展。

譬如阿里金融为代表的小额信贷公司。

通过在线分析小微企业的交易数据、财务数据，甚至可以计算出应提供多少贷款，多长时间可以收回等关键问题。