大数据产业化应用价值解析
大数据产业化应用价值解析
大数据产业化应用价值解析
大数据是当下科技应用的热土，传统企业在转型、升级等战略调整的同时，需要借助一些新兴科技作为企业发展的“左膀右臂”，助力企业增效、获益。随着IT的发展，社会经济“互联网化”愈演愈烈，大数据从前沿科技逐步走向寻常百姓人家的饭后谈资。大数据引领的“数据为王”的DT数据时代，正在昂首阔步的走来，大数据正在经历着产业化的变迁，数据应用价值亦然成为企业手中的一把利剑，在企业竞争角逐中无往不利，所向披靡。
数据之所以成为新商业经济社会的必争之物，在于它实际场景中的应用价值。
数据只有被应用到具体的商业场景和产业生产中才具有价值和意义，企业之所以将建立的交易数据库、客户数据库等视为企业核心竞争力，是因为得数据者得用户、得用户者得天下。企业之间的激烈竞争是商业社会优胜劣汰的必经之路，如何利用好数据，将之转化为有价值的数据财富应用到产业化场景中，是当下企业建立竞争壁垒的首要问题。
大数据包含收集、积累、处理、应用等一系列环节，其真正的价值体现在产业化的管理和使用，将数据作为产业链中不可或缺的驱动力、创新力，使其成为企业发展的“内核发动机”，从而促进整个商品经济社会生产与再生产，实现商业本质的最优化和服务的最佳化。
以下是大数据产业化应用的三个主要层面：
弹无虚发：
企业应社会需求生产商品产业数据应用，在生产过程中会遇到生产过剩或者商品滞销等问题，往往商品或者服务和消费者存在“一堵墙”的距离，这堵墙表现在产品或服务与消费者之间的巨大沟通成本。企业精准定位目标消费群体，选择性的为消费者提供商品、服务，但是在线上商店的商品无法精准的出现在目标消费者的视阈里，一个网络游客逛到一家在线商店，店小二无法知晓进店的是一条狗还是一个人，他（她）的需求都是无法捕捉和观察到的，没有量化的数据支撑网商的判断和商品推广，交易便难以产生。
不同于线下实体店的是，店员都会根据进店顾客的，多维度的判断他（她）可能存在的消费需求，长相、体型、性别、年龄等等店员都可以根据目测做出一个较为准确的判断，从而进行下一步的导购。大数据可以提供企业目标消费群体多维度的描述，以便将其“一网打尽”。
大数据是有着海量数据积累，大数据手段能够捕捉到用户的网络消费行为与消费，将其进行数据化处理，并且保留在云端，当用户再次出现在互联网上就会被监测到，经过一些列大数据算法，依据用户以往的消费数据信息，选择向用户的Web界面推送一些可能会购买的商品或者服务，实现，实现企业高效率、低成本、高ROI的规模化扩张之路。
以人为本：定制生产
定制生产是依照消费者的需求进行产品设计、生产，以满足互联网时代消费者日益丰富的多层次、个性化的消费需求。以往企业生产什么产品消费者就用什么产品的模式逐渐从市场褪去，企业开始看重细分领域消费者的需求，为其创造更好的服务体验，力争增加消费黏性和建立消费者的品牌忠诚度产业数据应用，提升竞争力。以人为本的企业服务理念被视为未来商业的可能，随着态势日趋转好经济大环境，“顾客就是上帝”的传统理念将会被重新定义。需求导向型产业需要大数据的分析模型，按需而策划、定制的产品是紧跟消费市场的，因此企业实行定制生产必须在设计、生产、供应、销售、管理、配送等各个环节上，都要适应小批量、多式样、多规格、多品类的生产和销售变化。大数据在其中起着挖掘需求、设计产品、建立渠道等方面的重要促进和指导作用，所有环节都要以消费者数据为出发点。
定制生产的产品，将会以高匹配被市场接受和认可，以消费者为中心的理念促进了企业资源的最优配置和排序，避免了产能过剩和定位模糊，数据驱动力一定程度上映射着商业的本质。商业的本质是商品和服务，商品或服务的使用价值体现在消费者对其功效的使用，数据是商品、服务量化了的指标和参数，数据会真实反映出商品、服务的市场适应性和方向性。
其中，如何检验收集到的数据是否有使用价值、可被利用性，可被当做定制化生产指标的等等问题，至关重要。这就要求企业要保证数据来源的科学性、逻辑性、准确性，企业的可持续发展需要多层面的共同协作。
高效匹配：两端桥梁
前面提到了和定制生产产业数据应用，实际上是从企业端和目标消费群体端来讲的，可以理解为B端和C端，C to B 的定制模式和B to C的是大数据目前应用最为广泛的场景。实际上大数据是链接目标消费者和企业的信息桥梁，两者在沟通环节中可能会遇到诸多问题，例如企业定位的，消费者伪需求的传达，都会造成产业链的冗长和落后，大大增加了时间成本和投入了更多的沉没成本，致使效率低下，消费萎靡、滞缓。所以说，大数据会告诉企业应该生产什么样的产品，会告诉消费者企业产品与服务的差异在哪里。数据化的指标就像人体心率、肺活量、血压、血糖等等指数一样，能够准确反映出一个人的身体状况，大数据能够体现一个企业的状况，一个消费者的状况。数据不会说谎大数据产业化应用价值解析大数据产业化应用价值解析，只传达真相。
产业链的两端分别是企业和消费者，中间环节长度决定着双方反馈速度的快慢，产业链过长必然需要一定的时间来使双方做出反应，而经济市场瞬息万变，供与需是否能够及时得到平衡匹配很难保证。这就要求企业建立产业生态链条的全闭合和高效供需匹配机制，实时响应、反馈，把两端的利益契合点找出来并且进行组合搭配。
大数据的挖掘成本和价值含量，直接影响着企业对数据的信心，“有用”的数据才是大数据存在的意义，社会的高效运作离不开经济体之间的相互协作，大数据机制的形成和高层级应用是当下数据发展的方向，数据产业化蕴含着巨大的市场机会，而中国正在经历着数据时代的变迁。
