大数据商业模式创新三部曲.docx

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大数据商业模式创新三部曲

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周涛电子科技大学教授

中国的运营商每天要记录50亿通电话，百度每天要处理超过10亿次的访问请求，Facebook一个月仅照片就会更新10亿张。根据IBM最近的估算，每天我们新产生的数据量已经达到2.51018字节。这个数字有多大？如果一个汉字占据2个字节，把它写在一张纸上需要1平方匣米，那么我们每3秒钟产生的数据，若是打印出来，可以把钓鱼岛严严实实覆盖1000次。

数据量的爆炸性剧增，数据形态从结构化数据到非结构化数据，以及数据与数据之间从互为孤岛到开始产生千丝万缕的关联，这些变化预示着，大数据并不是数据量的简单刻画，也不是特定算法、技术或商业模式上的发展，而是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析，所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。

正因如此，大数据商业模式的创新也并非一蹴而就的事情。从进程上判断，这种创新将会经历分析、外化和集成三个阶段。

1.0时代：分析自身业务

大数据商业模式创新1.0时代的主要任务在于，通过深入分析企业自身业务所产生的海量数据，从中挖掘新的价值。

早在传统商务智能时代，企业已经开始利用数据仓库和数据挖掘的技术，对自身的数据进行存储、清理、索引和分析，并能够提供包括客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、市场需求评估等各种基于简单统计和关联挖掘的报表。这些统计结果，对于企业自身评估和决策起到了重要的作用。

而1.0时代追求的是，通过对企业自身产品和服务产生的大量数据进行深入挖掘和分析，改进自身业务，从而吸引更多用户或客户，再因此产生更多数据，形成这样一种正向循环。与传统商务智能相比，其逻辑上具有延续性，但技术更加先进。

以通过分析POS机交易记录，检测MCC非法套用者为例。商家使用POS机需要缴纳费用，但不同行业区别很大。比如“洗浴、按摩”的费率是1.25%，而“百货商店”的费率是0.78%，“报亭、报摊”只有0.38%。每一个POS机都有一个用来识别行业分类的编码，一般被称作MCC码。由于不同行业之间费率差异较大，假设某商家每天有10万元的POS机收款，如果费率相差0.5%，一年差额就接近20万元，一些不法商家往往通过套用低费率的MCC码，牟取非法利润。

要想查出非法商家的话，针对每一个MCC代码，我们可以把所有的交易记录叠加到一起，得到其24小时销售量的“标准分布”。不同行业的24小时“标准分布”特点各异，假设POS机的MCC代码是报刊亭，但是日销售超过10万元，就存在套用嫌疑。

当然，很多非法商家会选择一些费率较低，但是营业额类似的行业，比如“洗浴、按摩”可以套用“百货商店”的MCC代码（百货商店营业额千差万别）。不过，尽管每天的平均刷卡额度很接近，但如果观察商家POS机消费记录在一天24小时上的分布，很多MCC套用的行为还是无所遁形。

如图所示，最左边是某百货商店POS机消费记录的总体统计情况（对应消费时间为10的刷卡额度，是在一年内把每天10点到11点的刷卡消费额度累积在一起得到的结果，依此类推）。

通常来说，百货商店很少有早7点以前或者晚10点以后营业的，而且下午和傍晚是营业高峰，而像洗浴、按摩中心这些娱乐场所，节假日往往会在下午近来消费高峰，平时则是从晚上10点以后持续到凌晨2点，这也正是不同行业的特异性。

除此以外，油价上调前一天加油站销售的情况，儿童节对于玩具销售的影响，大雨雪天气对于餐饮业的影响等等，这些都可以帮助我们更精确判断一个POS机是否套用了MCC代码。

上面仅是大数据分析的一个典型例子，类似的问题还有很多，且不会拘泥于一种解决方案。也正因如此，大数据时代需要的人才，是了解各种各样数据、目标和模型之间优劣差异的人，同时对特征和模型的选择具有丰富的经验和敏锐的直觉。

换句话说，把降龙十八掌练到极致的郭靖，在大数据时代的价值，可能比不上精通各家功夫并知其长短的王语嫣。

2.0时代：重视外部应用

大数据商业模式创新1.0只是一个起步，它强调的仅仅是如何通过深入分析达到优化自身业务的目的。而大数据在商业上的精髓，还在于如何把自己的数据，创造性地应用到其他业务上去，或者是把其他外部的相关数据，应用到自己的业务中来。这就带来了2.0时代，它的关键词是“外部性”。

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