什么是大数据时代的思维？

以下是舍恩伯格在福布斯·静安南京路论坛上演讲实录，有删减。

一百多年前，汽车行业是第一个真正引入大规模生产概念的行业。那些以前买不起车的美国工薪阶层，突然承担得起汽车这个富人的专属玩具了。福特T型车让成千上万美国家庭拥有汽车。但大规模制造也有其局限性，福特先生说过，你可以买到各种色彩的车，但红色、绿色都不可能，只能是黑色。大规模生产让数以百计的人买得起商品，但商品本身却是一模一样的。

我们面临这样一个矛盾：手工制作的产品漂亮无比却非常昂贵；与此同时，量产化的商品价格低廉，但无法完全满足消费者的需求。

我认为下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。

因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。

数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。举例来说，这里有一张照片，照片里的人在骑马。这张照片每一分钟，每一秒都要拍一张，但随着处理速度越来越快，从1分钟一张到1秒钟1张，突然到1秒钟10张后，就产生了电影。当数量的增长实现质变时，就一张照片变成了一部电影。

让我来告诉大家，美国有一家创新企业Decide.com。它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。

在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被ebay以高价收购。

再举一个例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在该平台上的每一笔交易都可以进行大数据的分析。他们可以预测一个经济体的健康性和增长性。比如，该公司现在为全球性客户提供经济指数，这又是一个大数据服务。

大数据有三大特点: 更多，更乱，但内部有关系可循。

如果拍一张照片，我需要对着某一个人，好比说拍陈部长的照片，如果焦点只对准他，那其他的人物在照片里就会模糊掉。我会得到陈部长的所有信息，但是其他观众的信息就过滤掉了。我们采集信息的时候也要做决策，到底要回答什么问题，采集什么数据，因为一旦数据采集完毕，就无法重新问另外的问题。

但今天我们已经拥有全新的照相技术了，一张照片里可以把对角所有事物，包括所有的数据、光线都会被拍摄进去。这样，我任意点一个地方，它都能变得清晰。

为什么要这么做呢？方便决策。

我可以在照片生成之后再决定我究竟要什么，因为这些数据包含所有的答案。不要把自己限制于眼前的问题，要为有前瞻性，把其他有可能出现的问题也给囊括进去。这是一个非常创新的办法，同时很清晰地告诉我们大数据能够做什么。我可以跟大家分享一个秘密，如果你把照相机拿出来仔细看，可以看到这是中国制造。

在拥有如此多的数据以后，接下来我们面对的数据质量问题。

为了避免混乱，我们需要找到数据之间的关联性。

举个实际生活中的例子，大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。

这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。

同时，大数据也重构了传统零售业，是未来零售业变革的催化剂。比如使用谷歌眼镜，消费者不需要屏幕了，因为下一代的眼镜会更好地理解消费者看到什么，知道如何更好地抓住人们的视线。对于零售商而言，消费者眼中看到的信息是极具价值的资产。卖家就可以了解大家在看什么样的广告，什么样的产品，在路过橱窗时究竟看了一些什么。

数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用。

大数据的一大优点就是数据可以被重复使用。比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，

但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。

这里还有更大的秘密，Inrix可以重复使用数据。比如它了解到周末堵车时，哪里有堵车哪里有更好的销售，他们就可以把这样的数据提供给投资公司，投资公司根据这些数据对零售业再投资，这样的服务以前是从来不存在的。

那么，大数据可以如何为创新企业所用？

你觉得之前成立新公司需要大笔资金，但事实并非如此。Inrix一开始并没有钱，如果你想在大数据时代获得成功，你已经不需要大的生产基地，大的仓库了。你只需数据，只要拥有数据，对其进行分析就可以了。有云存储的话，这个成本就更低。Inrix在成立之初根本没有服务器和电脑，他们只是租用了云服务，也不需要很多的启动资金，他们只是有这样一个产品想法。

大数据时代的思维方式是：每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。

大数据的思维方式也可以帮助政府为大家提供更好更有效的服务，好比说我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。

Target是一家非常大的美国零售公司，他们已有大数据的分析。

有一天，一个电话打进来，是一位非常生气的客户，这个客户说公司送给他17岁的女儿一个折扣券，这个产品是尿布或者是避孕药，这位客户说：“我17岁的女孩子根本不需要，我需要你来道歉。”几天以后，客户自己跑来道歉，他说你说的很准，我的女儿真的怀孕了。因为怀孕的女性会有不同的生活习惯，会买不同的东西，我们自己有时候都不知道他们已经怀孕了，而Target反而知道了。

这家公司就用这些信息为客户推荐产品，然后给折扣券。为什么要讲这个例子呢？因为美国很多客户感到紧张，Target有这样的能力来了解他们的生活中究竟发生了一些什么。

这意味着大数据的另一个关键点，要提高客户对你的信任。

举个例子，大数据时代美国运通有这样一个功能，你给他们打电话的话，他们会知道你是谁，好比说你的电话号码跟你的姓名相关。如果在电话里说：你好吗？维克托先生，我能为你做什么，这会吓着客户，因为他不知道为什么你知道他的名字。营造信任很重要。我相信你的过程中，也希望你们相信我，所以我们做大数据分析的时候，客户需要能够信任服务供应商，而服务供应商也需要表现出来为什么他是值得信任的。

这样一个信任也不应该被打碎，企业应该要知道哪些事情可以做，哪些事情不能做，客户的信任将是最珍贵的资产。

什么样的服务行业会从大数据中获益？

其实所有的服务行业都可能从中获益，即便是你觉得和大数据没有关系的也可以从中获益，好比说医疗服务、教育、学习。

我正在写一本新的书，明年的上半年会出版，还是大数据以及相关的服务业。明年你就知道了，这本书里面会提到大数据对服务业很重要，因为服务业将会面对巨大的改变，这不仅仅是效率，大数据会为各行各业带来效率，而大数据对于服务业来说不仅仅是效率，我们更多看到将是创新。我们会有越来越多的创新想法，来提供新的产品和服务，这样的话可以让经济更好地发展，我们以前是从来没有看到过的。