大數據的戰略選擇：是「賺大錢」，還是「掙小錢」

四個月前，《網路安全法》以及最新刑事司法解釋正式施行，信息安全尤其是個人隱私保護問題被上升到了一個新高度，當時寫了《分水嶺：6月1號起，大數據進入下半場！》。

幾個月過去了，據媒體報道，有數十家做大數據的公司因涉嫌數據信息安全被約談或者協助調查，很多數據查詢訪問介面關停，有人驚呼"大數據行業進入冰封時代"。

但更多的大數據從業人士認為那些倒賣數據的企業是掛羊頭賣狗肉，對大數據的名聲和產業空間傷害非常大，對整頓拍手稱快，認為唯有如此，才能讓大數據產業走得更遠。

喧鬧過後，要冷靜思考。不做倒賣數據出售隱私信息，生意應該如何做呢？這不是簡單的問題，而是大數據產業的戰略選擇。

首先要想明白的，是去「賺大錢」，還是「掙小錢」。

做平台是要賺大錢

透過大量的多維度的數據分析，可以洞察以前看不到的世界，可以挖掘出事件的真相；誰擁有了海量數據，就擁有了主宰未來世界的武器。數據越多，價值就越大，這是大數據產業的共識，不僅可以通過海量數據進行交叉分析，而且數據是可以重複利用的，一份數據可以同時為多個企業提供服務，因此可以呈現出更高的商業價值。

理論上，如果一個平台能提供足夠的基礎數據，那這個平台太有價值了。

然而，什麼才算是足夠的數據呢？舉個電信運營商的例子。

十六年前，中國移動集結了數據倉庫和應用分析領域的優質資源，開展兩級經營分析系統的規劃和建設。當時建設理念就是做個大平台，將所有的數據都放進去，為企業的經營管理提供數據和分析服務。

在系統里存放著基礎信息，比如數億的客戶資料、賬單；存放著擴展信息，比如這些客戶的行動軌跡、使用終端；後來還有客戶畫像，基於客戶的歷史信息打上各種標籤。

從規模來看，中國移動的經營分析系統曾經是全球數據量最大的數據倉庫體系。

然而如今看來，這些數據並不夠。

如今的數據分析多是圍繞流量進行的，這就需要將用戶的上網信息納入到數據倉庫里，要把用戶的每一條上網信息、每一次上網行為都記錄並保存下來，需要消耗的資源比話音業務大得多。但這樣做還不夠，從業務側來看，還應該記錄下用戶訪問過的網頁內容，還應該記錄下用戶的操作（比如在哪個電商那裡購買了什麼商品）；從網路側來看，還有信令、路由、質量、效率等數據需要採集；從企業管理角度，財務數據、供應鏈數據、人力資源管理等數據和信息也是必不可少的。

數據規模並不是平台建設唯一的挑戰。數據來自於各式各樣的IT系統，要納入到大數據平台里成為可用的數據，需要進行格式轉換和數據載入。數據的多樣性決定了ETL等工作的複雜度，有的數據量不大，但處理起來的工作量可真不小。

對大數據平台來說，要維持平台能有高價值的產出，就必須保證數據的完整性和有效性，沒有數據或者數據不全，平台的價值就會迅速下滑。然而要維持數據的完整性和有效性，不僅建設大數據平台需要前期投入巨大的資源，在後續的運營中，隨著數據規模和種類的不斷增長，也必須不斷補充新的資源。

所以說，做大數據平台是個砸錢的買賣。沒有足夠資源支撐的話，做不了大數據平台；而如果不能有效降低數據的獲取成本，大數據平台也難以維持。正因為如此，那些自己能產生數據的企業（如電信運營商、互聯網企業）做這門生意比獨立的第三方企業更有優勢；而從企業規模來看，大數據平台往往是大企業才能玩得起的遊戲。

相應的，大企業的組織成本高，對商業盈利的期望值也高——投入這麼多資源，如果難以帶來足夠的產出，大數據平台的經營壓力可想而知。想辦法多做項目，增加收入，做大數據平台不僅要考慮降低成本，還要體現價值，體現出高價值，可真沒那麼容易。

做應用可以掙小錢

從沃爾瑪的"啤酒和尿布"的故事，再到塗子沛書中描述的各種大數據場景，老百姓能看懂的都是具體的應用案例，同樣，打動決策者不是靠宏大的概念框架，而是要與具體業務相結合。

很多大數據從業者都善於利用場景案例來介紹利用數據可以做的事情。比如對企業來說，可以推行個性化客戶關懷、場景化精準營銷、精細化運營管理；對政府來說，可以進行城市安全管理、資源合理分配精準調度等。

企業的決策者對實實在在的應用認可度高，政府的管理者被實實在在的案例說服，不僅因為這些應用與行業和實踐結合得緊密，更容易體現出大數據分析的價值，也因為這種針對性的應用有明確的產出，看得見、摸得著。

比如精準營銷，先根據產品的特點，勾勒出其潛在客戶的特徵屬性；然後將這些屬性與客戶畫像里的標籤信息進行匹配，尋找目標客戶，選擇適當時機以適當方式向其推送產品。由於推送的客戶是事先篩選過的，因此營銷成功率得以提升，對客戶的騷擾程度也有所降低，經濟效益很容易做得非常贊。

因此那些圍繞具體業務做小應用的企業非常受歡迎，投入少，見效快，誰不希望找到這樣合作夥伴來玩時髦的大數據呢？

但是計算大數據應用的投入產出，往往會忽略這樣一個問題：應用的成本除了演算法、應用等顯性投入之外，還有數據獲取成本、試錯成本等，如果把這些都算上，應用還賺錢么？

分析應用所用到的數據只是大數據平台的一部分，計算成本時只考慮其所調用的數據成本，這不合理。演算法和模型往往是要花很大代價才能訓練出來的，大數據平台不能是應用所需要的數據的最小集，這就像不能因為吃第十個包子飽了，就只計算第十個包子的成本，而對前九個包子視而不見。

還有一種錯誤的計算投入產出比方式，就是把一個模型案例推廣到所有產品，比如某產品進行精準營銷節約成本20%，以此類推，可以節省公司營銷成本XXX萬元。實際上，如果將精準營銷拓展到其他產品時不能照搬原來的東西，需要重新建模，重新匹配數據，換句話說就是要再投一筆錢才能做到場景重現。所以這種計算方法也只是唬人，並不合理。

所以說，基於大數據平台做小應用，貌似某個應用賺錢了，但如果將整個成本進行分攤，就會發現經濟效益並非那麼理想。反之，如果僅僅基於應用去採集數據開展運營，其擴展性就非常差，難以實現更大價值。

有趣的是：如今很多大數據的案例，都是一邊要投入巨大資源建設大數據平台，一邊靠零散的小應用產出來講故事，總體看大數據產業入不敷出，難以持久發展。

無論是做大而全的大數據平台，還是做小而美的應用企業，適逢大數據發展的熱潮，都有成功的機會。但這是兩類不同的發展模式，筆者很難想像什麼樣的企業能將這兩個角色融為一體，換句話說，就是大數據產業的玩家要清楚自己的戰略定位，明確自己的選擇，知道什麼是應該放棄的，才能涅槃重生。

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