完成“去魅”的大数据究竟能为产业发展带来什

发布时间:2019-05-18 00:29:53 来源:云顶集团官网手机版

完成“去魅”的大数据究竟能为产业发展带来什
 

  在这个新概念层出不穷的科技世界,你或许听说过Gartner曲线,它大概是指,当新的技术趋势来临,理想方式往往会有两轮热度:第一轮,是在诞生伊始,伴随着舆论的亢奋,它往往流于概念,难于落地,也让热情逐渐冷却——而第一轮热度冷却过程中,有关它的媒体版面开始变少,但其市场成熟度却开始变大,最终在某个节点,开始真正走向社会,迎来第二轮热度。

  众所周知,如同是一次“去魅”过程,创投界对大数据概念的热炒早已进入尾声,当你急着向他人宣称自己是“做大数据”的,得到的反馈早已从数年前的“哇哦”转向现在的“哦”——因为作为商业工具,大数据带来决策权威的转移,早已成为社会共识,哪怕是在再传统不过的行业,数据分析也正在迎来一个掷地有声的落地阶段。

  比如一个在大众眼中冷僻的行业,产业招商。不久前刷到一条科技新闻,产业新城运营商华夏幸福对外发布了它们自己开发的产业大数据平台,希望能在AI和大数据的辅佐下,将他们过去17年的招商经验兑现出更大的产业价值。

  从这个例子不难看出,哪怕是在连科技媒体都尚未充分觉察的角落,企业学会用AI处理数据,优化决策流程,早已作为商业利器本身,深嵌到市场经济的运行脉络里。

  其实谈及招商引资,你也许有所不知,在过去,它通常要靠招商人员去“扫”(扫街,扫会,扫展),把招商结果交给运气,且获客效率应该不会比沿街的“游泳健身了解一下”更大。

  而根据官方描述,在上述原始阶段,华夏幸福就建立了首个产业招商领域CRM系统,积累19万条有效企业信息数据,形成产业发展数据库的雏形。如今它已演变为聚焦新一代信息技术,高端装备,汽车等十大产业,细分37个二级与109个三级产业领域,可针对性地搜集整合全产业链动态数据的大数据平台,目前已有1960万家企业近10亿条动态数据盘踞于此。

  众所周知,并未违背市场经济规律的底层机理,区域竞争是中国经济数十年高速增长的重要驱动力,其中招商引资又是拉动各地方经济增长的重要驱动力,但现实中,学术界对招商引资的产业研究并不算详实。事实上,随着如今产业分工不断细化,同一产业链上不同角色的相互依存度越来越高,对产业链之间各个节点关系的判断,对“科技树”开花结果方向的判断,对不同行业趋势的判断,正在变得尤为重要。

  也因如此,招商引资也就成为一个对信息和数据需求门槛很高的领域——要知道,如今连一家饭馆的投资和选址都需要AI的仰仗,更何况,是充当地方经济命脉的企业和工厂。

  而通过建立数据库,捕捉行业和企业实时动态,用算法模型评估和预估企业投资决策,可以大幅提升招商效能。

  具体来说,产业大数据平台可以针对不同行业,通过分析企业生命周期,资本活跃度,产品生命周期,产能利用率等影响因子建立算法模型,前置研判企业的投资选址需求,直接给出未来招商机会更大的企业名单,大幅提升命中率。以生物医药与器械为例,平台通过算法模型输出包含300多家目标企业的“长短名单”,经团队走访验证,30%以上企业有明确投资选址意向,较传统招商模式提升5倍以上。

  当然,无论是信息的深度还是广度,这一平台触角庞杂的程度,都已远超招商引资的商业范畴,未来它会被用在面向政府,企业,第三方机构等更宏观的事情上。

  比如,通过大数据可视化,直观呈现全国各级区域和园区的产业发展与布局现状,协助区域产业发展优势识别与策略制定;比如,它可以以专利,文献,政策,资讯等信息为基础,参考产业龙头与标杆企业战略与产品规划,自动智能生成未来2-3年内产业转移,产业外溢,热点技术领域等预测成果,为产业发展规划提供依据;再比如,它还可以标签化数据为基础,结合不同行业的研究经验,通过用户自定义分析功能,实现各行业研究报告的自动化生成。

  总之,它可以将不同产业的数据洪流,以一种界面友好的形式,变成可信赖的分析和决策工具。

  此外给我的感觉,如果将这些产业的迅猛发展,比作一场激烈的经济竞赛,那么它则能以最公允的“裁判”或者说“全局”视角,俯瞰每一条赛道,每一台赛车,甚至每一台赛车的质量,速度,加速度等一切数据。

  而当这些赛道和赛车相互交织,彼此渗透进各自的五脏六腑,无疑会慢慢浮现出一张日趋详实的产业经济图谱,一张记录宏观经济微观走向的“清明上河图”,它注定是我们这个时代的财富。

  不过,这张经济图谱想要符合现实逻辑,除了需要数据,还需要数据和数据之间的联系——这意味着,这一平台的核心资产不是数据本身,而是封装数据的方法。

  最近几年,比尔·盖茨一直在英文世界不遗余力地推荐一本名为《事实》的书,其核心观点只有一个:所谓事实,不是一个孤立的真相,而是真相和其他真相之间的关系,它可能会被各种机制扭曲——数据也是一样,在这个时代,统治一切的不是数据,而是通过对有效数据的串联,完成对数据的“解释权”。

  以产业大数据平台为例,其实平台上的很多数据都是公共的,倘若有心,其他人也能找到,但如何将它们按照不同产业逻辑分装,并且梳理成树状甚至更复杂的网状结构才是关键。

  要知道,在这一平台上,不同行业和应用场景都拥有不同算法模型,企业选址和政府招商的算法不一样,不同产业的考虑因素也不一样。比如在生物医药与器械“智慧招商”产品设计之初,技术开发团队组织了30余场,100多人次的内外部专家访谈,总结出3大类,16种企业投资扩产或搬迁场景,决定投资选址的影响因子及权重,建立Xgboost和NLP等算法模型。

  另外,如你所知,最近几年,不同算法的不断完善,很大程度上得益于它与各垂直行业的紧密结合,唯有渗透进各个行业,精密的算法才能真正生根发芽,产生正反馈,而华夏幸福4600人的产业发展团队在服务各个区域和不同产业的实践中,不断对大数据产品的成果进行印证,纠偏和反哺,最终让他们更好地分辨出随数据洪流裹挟而至的福音与噪音。

  总之给我的感觉,他们给自己的定位从来没有改变,他们不是技术专家,只是在不同产业的泥泞战壕中奋战17年的行业专家,只不过当智能时代来临,当大数据依次成为各个行业最具杀伤力的商业武器,他们发现,过去17年的实战经验,让他们“有权”,也有能力,第一个用上它。

  而切换到更宏大的视角,当你听到这家“传统企业”对新技术趋势的娓娓道来,看到那些实时闪烁的产业数据,作为科技观察者真的会由衷感慨,从现在到未来,“公司”和“科技公司”,正在模糊为一个同义词,用人工智能处理数据,或许是所有企业的终极归宿。

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