據(jù)介紹，數(shù)據(jù)決策力可細分為數(shù)據(jù)決策力建設和數(shù)據(jù)決策力釋放兩大部分，前者是持續(xù)強化數(shù)據(jù)決策力的過程，后者則是持續(xù)兌現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的過程。為了幫助企業(yè)用戶構筑數(shù)據(jù)決策體系，白皮書提出了數(shù)據(jù)決策力“恒星-行星”模型和BASIC理論、3D理論的“一個模型，兩個理論”。

“數(shù)據(jù)決策力可以喚醒和改變組織與企業(yè)管理者們原有的依賴智力、經(jīng)驗、知識為主的決策方法，通過運用大數(shù)據(jù)洞察隱藏在復雜性之下的潛在規(guī)律，為決策者提供構筑數(shù)據(jù)決策力的建議以及數(shù)據(jù)決策力評價指標體系，全方位地幫助企業(yè)構筑數(shù)據(jù)決策力?！绷号嗝髡f。

到底是什么樣的原因影響企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術應用和推進的進程？

表面上看，如何獲取數(shù)據(jù)、如何深度挖掘人與數(shù)據(jù)的關聯(lián)關系這兩個問題都是個技術問題。但是實際上都離不開企業(yè)的戰(zhàn)略層、技術架構層、團隊能力層等方面，技術只不過是一些表象而已。

在理解數(shù)據(jù)決策力并發(fā)揮其價值之前，需要澄清對數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)的一些基本認識。

數(shù)據(jù)在哪里？

普遍認為，金融（銀行、保險和證券等）、電信行業(yè)的資產(chǎn)就是數(shù)據(jù)，它們重視大數(shù)據(jù)無可厚非也具有特定優(yōu)勢，但對于其他眾多的行業(yè)而言，想用好大數(shù)據(jù)，需要解決哪些關鍵的問題？

“的確。眾多的企業(yè)都認為自己沒有數(shù)據(jù)。其實他們有數(shù)據(jù)，只是沒有發(fā)現(xiàn)而已?！绷号嗝魇紫瘸吻辶诉@樣的一個認識誤區(qū)。

以房地產(chǎn)行業(yè)為例，這個行業(yè)在外人眼里就是拿地、蓋高樓，銷售、掙大錢，它們最關注的就是營銷。隨著房價攀升和隨之而來的宏觀調控，資產(chǎn)變現(xiàn)越來越難，不少開發(fā)商不得不考慮以前誰都不愿意從事的物業(yè)管理和社區(qū)運營。然而在轉型和服務的過程中，他們堅持認為自己沒有數(shù)據(jù)，工作難以開展。

實際上，開發(fā)商所擁有的數(shù)據(jù)是所有從事社區(qū)O2O運營企業(yè)最想獲得的，包括最真實但又最為隱私的業(yè)主及家庭成員數(shù)據(jù)、資產(chǎn)、生活習慣與社會關系，有否二套房等；也包括小區(qū)的資產(chǎn)設備。這些數(shù)據(jù)信息對于二次營銷，或進行設備管理、物業(yè)改造都能帶來極大的便利。比如，設備運行數(shù)據(jù)可以幫助設備供應商更好地開展技術革新、提供更好的客戶服務。

顯然，開發(fā)商只需把現(xiàn)有數(shù)據(jù)匯聚起來，在營銷環(huán)節(jié)，在物業(yè)、酒店、旅游服務領域，都能直接創(chuàng)造新的價值，甚至無需外部的數(shù)據(jù)；開發(fā)商缺乏的無非是對技術的理解。

梁培明與眾多的裝備制造業(yè)關系密切。他認為，制造業(yè)同樣存在大量的數(shù)據(jù)，只需安裝傳感器，就可把生產(chǎn)環(huán)境變化數(shù)據(jù)，加工過程的設備運算數(shù)據(jù)等采集、匯總起來，甚至無需外部數(shù)據(jù)也可以達到工業(yè)4.0標準的40%。

誰來管理大數(shù)據(jù)？

雖然企業(yè)對大數(shù)據(jù)非常關注，但是很多企業(yè)并沒有專門的部門去管理和運營，大多數(shù)的職能都劃歸在CIO名下。梁培明表示這種現(xiàn)象很普遍。如果企業(yè)對數(shù)據(jù)自我控制的能力要求比較高的話，他們也會把部分服務和技術轉包給第三方。

他解釋說，現(xiàn)有很多大數(shù)據(jù)解決方案在資源投入產(chǎn)出方面未必是最合理的，另外，技術本身更新迭代太快，還有一個最本質的問題，即有些數(shù)據(jù)是靠自身永遠無法獲得，必須借助與第三方的合作。以百分點與智能手機廠商的合作為例，他們希望百分點提供品牌洞察服務和產(chǎn)品口碑結構來支持新手機的設計和發(fā)布時，該廠商的存量數(shù)據(jù)全部保存在本地。最近，智能手機廠商已經(jīng)提出，希望把數(shù)據(jù)的獲取和清潔能力放到云端。上升到云的環(huán)境，將是一個持續(xù)的生態(tài)建設過程。

從這個角度，未來企業(yè)的技術與應用架構更可能是一種混合云的狀態(tài)。

至于人人都關心的安全問題，梁培明認為，如果所有的數(shù)據(jù)都參與流通、實現(xiàn)共享，那么企業(yè)不但會降低成本，還有帶來額外的收入，數(shù)據(jù)的價值會變得更高，安全也不成為問題了。

“三江匯聚到一起，又各自流向遠方，是一個反哺的過程?！绷号嗝鞒姓J，在中國，這個時間會更漫長，因為立法還沒有跟上。

大數(shù)據(jù)前景廣闊的行業(yè)市場有哪些？

技術是為應用服務的。那么大數(shù)據(jù)技術正在哪些行業(yè)率先發(fā)力呢？

梁培明認為，最主流的應用當屬金融行業(yè)。為了實現(xiàn)精準營銷，銀行和保險需要對內部數(shù)據(jù)實現(xiàn)清晰加工并且實現(xiàn)標簽化，這也是為了解決風控、實時反欺詐的需要。

第二類主流市場與政府相關。首先是民生服務類，這些行業(yè)更多的是匯聚數(shù)據(jù)并提供一站式服務，期間沒有太多的數(shù)據(jù)加工過程，應用相對也簡單一些；其次是平安城市方面，包括維穩(wěn)和反恐等領域。

第三類是電商行業(yè)，尤其是涉足電商的傳統(tǒng)行業(yè)。他們在從事線上服務的時候容易向線下遷移。這些行業(yè)除了關注營銷，還涉及內部風險控制、運營效率、系統(tǒng)與設備的重構。

第四類是傳統(tǒng)行業(yè)。傳統(tǒng)行業(yè)有無數(shù)各種設備；物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)自動化的深度融合，帶來海量數(shù)據(jù)的爆發(fā)，所產(chǎn)生的信息既可以用于流程的優(yōu)化、全程質量控制、設備運維，還可用于煙草、食品藥品安全的防偽、溯源等。

讓梁培明印象深刻的是防偽這件事情。防偽順便解決了傳統(tǒng)供應鏈無法做到一件事情，即庫存。產(chǎn)品銷售鏈條很長，從生產(chǎn)商到渠道、批發(fā)商再到零售，以往靠人工去了解，時間長、可靠性低，借助條碼一路跟蹤下來，所有產(chǎn)品在不同的批發(fā)和零售渠道有多少庫存，瞬間被打通。這對企業(yè)制定生產(chǎn)計劃幫助太大了。
借助大數(shù)據(jù)功能，五分鐘之內就可以捕捉到東歐某國在議論中國的兩列動車之間的間距問題，通過進一步定向分析，可發(fā)現(xiàn)這是一個特定的區(qū)域市場。高鐵要走向全球，就必須注意到這些細節(jié)。過去幾年里，華為、Oppo、海爾等手機家電類供應商都在通過互聯(lián)網(wǎng)口碑獲取來決定下一代產(chǎn)品的配置。

“制造業(yè)的未來想象空間很大。這是一個規(guī)模不亞于銀行加政府的行業(yè)市場?！绷号嗝飨嘈牛袊亲畲蟮闹圃鞓I(yè)國家，只有向制造服務業(yè)轉型才能成為制造強國。當然這也離不開科技引領的轉型。

除了制造行業(yè)，智能駕駛、智能交通領域大數(shù)據(jù)也有著極其巨大的市場。百分點正在與幾家整車企業(yè)開展互聯(lián)駕駛方面的探索。例如針對酒駕行為，發(fā)動機將自動鎖定。這是對比駕駛習慣的變化所采取的對策，而非檢測血液中酒精的含量；另外，根據(jù)視網(wǎng)膜的跳動可以判斷是否疲勞駕駛……這些眾人嘗試的無人駕駛技術領域，正在迎來新的突破。

傳統(tǒng)行業(yè)應用大數(shù)據(jù)面臨哪些挑戰(zhàn)，有哪些對策？

傳統(tǒng)行業(yè)面臨的需求與挑戰(zhàn)特別值得關注。

大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)正在為解決企業(yè)內部的流程和價值鏈問題發(fā)愁，還沒有上升到獲取外部信息并進行洞察的程度?！稊?shù)據(jù)決策力白皮書》調查顯示，只有20%的企業(yè)能夠局部整合外部數(shù)據(jù)，并把外部數(shù)據(jù)與內部數(shù)據(jù)進行關聯(lián)；企業(yè)IT建設周期長、見效慢，而歷經(jīng)長時間完成內部信息化的建設后，外部環(huán)境已經(jīng)發(fā)生了變化，企業(yè)的流程無法適應新的形勢了。

因此，梁培明建議企業(yè)特別是傳統(tǒng)企業(yè)在開展大數(shù)據(jù)應用的初期，選擇一些特定的應用場景和一些較為初級的工具。這樣不僅投資少、風險小，而且還摒棄了傳統(tǒng)的部署模式，無需再先購置服務器。

少數(shù)企業(yè)仍然堅持傳統(tǒng)做法，是因為他們對技術的判斷更清晰，例如重點解決“數(shù)據(jù)化”這個環(huán)節(jié)并且將其當做一個項目。

“這些企業(yè)還不完全符合我提到的3D模型?！绷号嗝髡f：“要獲取特定的外部數(shù)據(jù)，就必須將這些數(shù)據(jù)存儲起來再進行分析，一旦能提煉出價值，就會把這個3D就分成三個小組來做。”

制造業(yè)一旦加上大數(shù)據(jù)服務的不同形態(tài)，就會變成平臺提供商，成為應用提供商，成為數(shù)據(jù)補充提供商。反過來，在這個生態(tài)中間，如果抓住了一個特別細分的行業(yè)，也一定會做得很好。

數(shù)據(jù)決策力與大數(shù)據(jù)應用的技術層次

大數(shù)據(jù)技術解決的多是復雜的問題，涉及到比較復雜的模型基礎應用。

在梁培明看來，無論是什么行業(yè)企業(yè)，在技術的角度都離不開三個層次。一是承載存儲和計算的、類似于數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫的底層平臺，采用私有云或是公有云都不例外。底層不具備行業(yè)特色，只是集成規(guī)模計算能力有所不同；中間層是工具類，基于采集的數(shù)據(jù)進行前期加工，如針對文本圖像、語音數(shù)據(jù)采用自然語音處理的方法，針對統(tǒng)計類數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)工具的方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標簽化等等，對用戶而言，中間層只是應用的復雜程度不同——或者簡單的統(tǒng)計，或者用算法深度挖掘，并且不斷自我學習和優(yōu)化；最上層是數(shù)據(jù)應用層，提供針對性的行業(yè)解決方案，這是數(shù)以千計的大數(shù)據(jù)服務供應商正在從事的工作。如果能夠構建出一個理想的硬件場景，市場將足夠大，形成真正的數(shù)據(jù)決策力。

總之，數(shù)據(jù)不僅推動企業(yè)螺旋上升，還能實現(xiàn)跨越式的發(fā)展。大數(shù)據(jù)應用一旦形成很好的示范效應，市場就會進入爆發(fā)期，催生更多的技術、更多的應用，最終形成健康的局面。

越來越多的企業(yè)都在努力嘗試，百分點是這個領域的先行者。

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