慧辰资讯刘赞：大数据服务发展趋势

　　8月4日，备受瞩目的“2016中国大数据大会暨大数据中国行系列活动——大数据+京津冀峰会”在中国国际展览中心盛大开幕。

　　国务院发展中心局长、国家信息化办公室专家委员会副主任、国家软科学研究指导委员会委员邓寿鹏、赛迪网总裁、《互联网经济》杂志总编刘兴波、中央财经大学中国创业与企业发展研究中心主任胡宗良、浪潮集团数据服务事业部总经理徐宏伟、IBM中国开发中心大数据与分析业务拓展总经理顾世山、中国电子信息产业发展研究院、电子信息产业研究所所长安晖及众多大数据专家、学者和行业领军企业代表共同参与了本次活动。

　　对于京津冀大数据这盘大棋，慧辰资讯TMT互联网研究部总经理刘赞带来了“大数据服务发展趋势”的演讲，分享了他们对未来大数据服务的预测以及大数据服务发展趋势。趋势一，三个阶段并行发展；趋势二，需要数据广度和深度上拓展服务；趋势三，大小数据整合研究，深入商业洞察。

以下为演讲实录：

　　刘赞：各位领导、各位专家下午好！先自我介绍一下，我是来自一家民营市场研究机构我叫刘赞，刚刚在我前面的各位男人们，分享了很多高瞻远瞩，非常宏大的一些观点和理论，大家也知道作为女性，可能会更关注一些细节，会从一些细节里面发现一些小的趋势。我今天就来跟大家分享一下，我们从第三方的角度是如何看待大数据服务的这样一个市场，我们眼里一些企业他们做了什么样的一些事情。

　　首先，大数据服务如果从第三方的角度上面来看，基本上分成两大类型，一部分是平台商一部分是服务商。平台上基本上会有它的一个载体，无论是硬件还是软件，从我今天跟大家分享的，我们可能更关注直接是提供服务的这部分市场。因为之前赛迪的安所已经跟大家分享了，大的角度包括云整体的情况，我们会特别聚焦，聚焦到第三方服务这样一个小的市场，它会是什么样的。

　　首先我们看第三方服务的发展阶段，大家也知道从二三十年前很多企业在做整个信息化和标准化的工作，所谓上信息化系统、管理系统，二三十年之后它现在是什么状况呢？去年有一个数，现在只有41%的企业实现了信息化。另外，大概89%的企业实现了互联网办公。大数据服务它的服务对象，如果是企业的话，首先得有信息化和标准化的平台、数据库，另外有这样服务的需求。实际上对大数据服务本身来讲，除了传统的服务，包括之前大数据服务，到现在加了智能算法2.0阶段，本身的差异从数据采集的方式，包括分析方法，可能从结构化的计算到非结构化、到继续学习的算法。

　　这个也是跟很多企业还没有完成信息化的阶段，但也有很多企业已经走在非常靠前，大家知道七月份的时候百度刚刚发布开放云，他们的战略是人工智能+大数据+云计算三位一体的战略结构。比如大家经常用的滴滴，他们每天数据处理量是70TB，甚至于现在可以基于滴滴的数据，可以拿到整个城市交通情况的数据。对于第三方服务来讲，基于不同阶段的企业会有不同的服务方式。

　　我们看整个这样一个市场整体的规模是有多大，不包含硬件、不包含云，就是纯数据服务这块，整体加起来大概到2018年是247亿这样的市场规模。当然基于本身服务企业的情况，核心还是集中在传统阶段，包括信息系统和一些传统的方式。

　　当然传统的方式也在进阶，单拿数据图谱来讲，之前是文档的图谱方式存在，后面还是有信息存在。后面会发展到网盘的形式，虽然没有网盘但有更进阶的方式，给所有保险行业提供信息存储服务，可以给整个行业提供数据分析的解决和自己的方案。

　　另外一个角度看大数据繁荣市场的情况可以看投融资情况，大家可以看2014年，基本上是2013年250%的增长，本身2014、2015是资本市场比较繁荣的时候，繁荣时候也会聚焦在这个领域，具体在哪个阶段？还是在1.0阶段，在大数据挖掘可视化在1.0这个程度，取决于企业的量级，到目前企业我们能看到是为金融提供虚拟服务，远程探路人脸识别等企业。从投资角度讲，2.0阶段集中在技术服务，2.0时代更多集中在核心算法的升级。

　　从我们来看大概会有四个趋势，本身服务的企业对象，它的信息化基础不一样，服务三个阶段肯定是并存的，不可能说不做信息系统直接到自动化阶段，本身服务的要求也不一样。从三个阶段发展方向来讲，第一阶段是满足基础的信息化需求，第二是整合内外部数据，第三阶段是通过数据为导向的应用要求，这个可能会像之前专家提到了包括智能制造、产业互联网整体传略情况，未来数据会成为企业的生命线，来作为服务的一个基础。

　　从数据本身来讲，因为大数据刚刚前面杜总也强调了，首先要有数才有大数据服务。从现在包括一些互联网巨头，比如说像谷歌和百度，都已经把自己资源平台开放出来，实际上大家也知道，对于基础的存储来讲它很烧钱，它更多是需要大资本的支持。是不是所有企业需要做自己的部署做私有云这个不一定，从数据服务本身来讲，尤其是数据量大了之后，肯定是会有这样公共的计算资源平台。另外从企业来讲，现在更多还没有所谓的数据是需要类似于产业联盟或其他，当然本身现在有提供基础数据库资源的企业在做一些服务。

　　另外，会有一些服务形式提供类似于技术模块平台的服务，大家知道为什么谷歌能做人工智能，除了他们有数，有本身的融资平台以外，另外他们有15位的人工智能专家。这个专家有多贵呢？当时挖丁坦（音）和两个助理花了6.5亿美金，不是所有企业能养这样的专家。从服务共享模式来讲，会让创新企业或中小企业去用这样的服务形式。

　　实际上在现阶段不是所有企业都会有大数据，但是现在已经有很多企业,比如快销品的行业或手机终端企业，会结合自己本身企业的数据，再去做结合大小数据，大数据包括互联网数据、包括公开的数据，包括环境监测的数据等等。另外，一些小数据包括企业内部战略的数据。

　　刚刚之前有提到未来的数据入口，包括传感器、智能硬件等，现在去年一年整个BAT都在做的一件事情是说，整个智能硬件的互联互通。现在连接结果是什么样呢？做的最好的是阿里，是有一千万以上的硬件的连接，其他的像京东其他可能是几百万级的。这个大家可能没什么概念，到现在这个阶段，人均这样的终端设备，至少是4.5-5左右，大家可以算一下这个量级，真正连接上的，本身智能硬件这个数是多少，真正数据采集量还没有达到大家的预期，我们应该怎么用这个数据呢？

　　首先看我们之前做的一个事情，现在大家都会有WiFi，现在很多线下服务数据，这个还在各个企业手里面。比如线下就是国展这次，比如像家乐福搞营销活动，他更希望聚焦在周围两公里以内的居民，怎么获得他们的数据呢？通过外卖数据，包括对于APP使用和相关媒体数据这样的获取之后，给这些用户去打标签，包括兴趣爱好等等。现在有很多公司打的是这样层级的标签，可以直接通过购物偏好推接下来购买的产品。我们更多是包括对他的行为属性、行为习惯及行为心理学的属性打标签，这是从价值观角度判断。比如一个人常年喝依云，他购买农夫山泉的可能性有多大？比如在油类的产品，购买普通油类和中高端亚麻籽油的情况是什么样，可以根据这样的属性导到相应的营销现场。

　　另外，营销切入点。这个图是化妆品行业非常有名的产品图，用户购买路径判断，用户购买会员服务或购买建议等等。

　　第三个是应对营销手段。右侧列的各种互联网传统媒体和新媒体的广告形式非常多，很多企业不知道我应该是投DSP，可能像小米发布一款新品，同时找50家直播平台去投，到底直播平台它的转化率是什么样的？根据前面对用户的数据标签化分类之后，根据他的习惯推相应的媒体。

　　最后大家可以看到左侧包括有调研数据，所谓的大小数据，大数据包括互联网相关的产品评论数据和用户参加活动的数据等等，小数据是包括企业内部的CRM数据等。早些传统方法这些数据是很难在一起的，现在用大数据计算模型，会导出来，比如说它的媒体价值、购买决策等等。

　　举个例子，外商药企在国内核心价值是做销售，销售是他们一个非常强势的一部分人。我们当时拿到了这家药企相应的数据之后，来分析整个销售他在拜访过程的记录，最后发现根据这个值有一些销售并没有按照要求做相应的工作，这就阻碍了销售的效果评估。另外导致从医生的角度，九个评估模型下来，药品的位置及KOL真正专家是谁。

　　以上是我分享的关于我们在大小数据服务和大数据服务这样一些目前已经有的经验和想法。最后跟大家非常快速地介绍一下，慧辰是一家第三方研究机构，1993年就有了去年挂牌。我们做的研究除了数据研究还包括新技术研究等等，接下来我们还会发布关于整个云服务市场和人工智能相关的一些报告，大家也可以关注。我的分享就到这里，谢谢大家！