没有互联网以前，我们最痛苦的是手头的信息来源太少，买卖个什么东西都不方便。
有了互联网，忽然间进入了数据大爆炸的时代，这才短短的十几年，数据已经大到无可想象，通过网络检索，都超过了我们能够审视的能力。百度一搜，买个什么设备材料之类的，有广告推广的，有阿里慧聪制造网的，还有各种不知名的网页搜出来的，随随便便就是几十万页的结果。这样大的数据里，从中找出和想采购的东西最匹配的一家供货商，无异于大海捞针，真的是更痛苦的事呀。
所以说，数据少了，有少的痛苦;数据大了，一样有大的痛苦。
数据少的时候，我们痛苦，就去做加法;数据大的时候，既然痛苦了，自然又要做减法。
那么，如何减呢?如何能够减掉无用的信息、留下有用的信息呢?
这个时候，大家都提倡“大数据”，也就是对海量数据进行挖掘，提取最精准的数据。
举个例子，数据大，就类似百度搜索，给出的是结果，只要页面里有，就找出来。通俗的讲，大数据，给出的就是答案，是从众多结果里提炼出来最匹配的那个。
现在大数据火热到爆，互联网人都在提大数据，特别是消费行为大数据，分析买家的历史习惯，推荐什么衣服啦化妆品啦，炒的那叫一个热乎。
可是，人的消费习惯涉及心理、喜好、环境、收入等等的变化因素太多，大数据那么容易么?
所以，我大胆的推演，大数据最有效应用的场景，首先应该是企业行为，也就是B2B，尤其是制造业的B2B。
为什么制造业B2B更有效呢?
很简单，企业行为，主要注重产品的三大要素：参数、性能指标和价格，定量因素多，变量因素小，自然更容易进行大数据挖掘。
那么，B2B大数据挖掘的模式会如何演进呢?
我猜，或者我不猜，有现成的例子可以作为参考，那就是出行软件的兴起。
据说，人类进步的历史，就是懒人经济的历史。比如出行，最早是步行，为了省力演变为骑牛骑马，为了舒适产生了轿子马车，为了快速发明了汽车火车飞机。
据说，出行软件也是应了懒人经济，为了方便懒人出门而创新出来的。以前，路上有出租车趴活，打车时候不管风吹雨晒要到马路边去拦。有了出行软件，想去哪里一键输入，软件自动匹配司机接活。
出行软件就是典型的大数据，为着三个要素就可以：出行的起点和终点、要求的时间、对车的档次要求，从而通过距离、行程和车型就可以匹配了。
出行软件，恰恰说明了大数据的本质，就是量化和模型。只有量化的数据，以及可建立的模型，才可以挖掘出精准的答案。
想象一下，一个人要买一件衣服，她很难完整的描述和明确这件衣服，自然就需要到各个网上网下的店铺去逛逛，逛着逛着也许就找到自己喜欢的衣服了。
而制造业采购，与出行，看似不同的场景，其实对于大数据来说，在要素的固定和要求明确方面，反而是最接近的。其他从属要素所占的比重不大，也比较容易量化，比如地理距离。一个企业要买一台设备，乃至一个零件，他所有“逛”的时间其实都是他不愿意浪费的，他希望找到的或者被找到的就是那个最准确的卖家。
因此，到了大数据时代，我看到的风口，是制造业B2B的类出行软件的商业模式，也就是采购提出其明确的需求，平台根据需求的产品参数、性能指标，以及“数据大”中卖家的价格、距离、供货期、历史信誉等进行点对点的精准匹配。
所以，制造业B2B的平台，在大数据的未来，已经不再需要卖家店铺式的布局去浪费买家的时间。对买家而言，只有一个输入界面，输入自己的明确要求。然后，平台就会将最具性价比的一家或者几家卖家直接推送给买家，买家从中进行谈判采购就可以了。
一呼百应作为为解决制造业企业产品生产环节，大型供应链原材料采购交易服务平台，凭借多年在生产制造端积累的用户以及数据，已经开始为中国工业制造环节提供大数据，其商业价值效益逐渐放大。
这一切，对今天的B2B网站，都是颠覆式的。
预计多久会到来?我的判断，是很快，也就3-5年。
目前，已经有了这样的平台在悄悄实践。
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