为什么说,大数据与行业专家是“共生”关系?

在过去的一两年里,当与朋友谈论大数据时,许多人对一件事有着深刻的理解:尽管大数据的概念已经作为一个不严格的流行词在街上和小巷中流传,但它对传统行业的改变仍然被外人低估,因为当这些“老行业”采用“新工具”并平衡它们的力量时,它们往往比互联网企业更“未完成”。

这可能是因为人们对一切事物的认知都遵循金字塔结构:底层是“数据”(各种表面现象);下一层是“信息”(结构化数据);下一个层次是“知识”(有组织的信息);顶部是“智慧”(识别和选择相关知识的能力)。

为什么说,大数据与行业专家是“共生”关系?

从数据到智慧,越高,越“主观”。然而,一些试图用大数据横扫一切的互联网公司通常只有数据和信息,但他们错误地认为这是知识和智慧。我不知道我是否熟悉它。为了真正控制数据,我需要深入的行业实践。然而,行业实践的载体只能是特定的人。

以近年来热门的新零售业为例。它的诞生背景是在线电子商务发展到一定程度后,它突然发现在许多方面无法取代传统零售业。虽然深深植根于固定土壤中的“线下物种”很土气,但他们在供应链管理、成本控制等方面有着坚实的基础,因为他们已经在激烈的市场环境中玩了多年的游戏。直到那时,在线电子商务才放下傲慢和偏见,转向谦逊和合作。

好吧,传统产业中由时间造成的壁垒不会轻易被新的互联网打破。因为他们对该行业有更深的了解,当他们进入大数据时代时,他们将更加了解如何将数据用于自己的用途。

我给你举一个罕见的例子:工业投资促进。五个月前,工业新城运营商华夏幸福发布了他们开发的工业大数据平台。五个月后,遵循科技公司的“小步骤、快速运行、快速迭代”理念,他们最近发布了平台的3.0版。

在大家都知道“大数据需要落地”的时候,通过这个低调的案例,我想告诉大家,传统行业积累的大数据当然是一座急需开采的金矿,但前提是“挖掘机”必须掌握在专家手中。

为什么说,大数据与行业专家是“共生”关系?

1

行业的共识是,在任何企业(尤其是传统企业)中,大数据项目的成功无非是以下几点。

首先,项目目标很明确,每个人都知道该怎么做,并真正使用它。第二,所选择的技术确实符合项目的功能要求,不应因噪音而“偏离”。第三,项目迭代速度快,在研发中不断尝试和出错,形成“数据-认知-数据”的雪球效应;第四,项目团队有很深的行业储备,这是极其重要的。通常,它决定前三点是否成立。

以上述工业大数据平台为例。据官方介绍,这是华夏幸福基于17年工业投资促进经验,结合人工智能和大数据技术研发的专业平台。目前,它集中在10个主要行业,拥有2760万企业,拥有11.5亿动态数据。更重要的是,在从数据到知识的决策过程中,由于对不同行业结构逻辑的深刻理解,在行业专家的帮助下,该平台可以从一定的整体角度还原行业的整体视图。

自今年5月推出以来,该平台一直在不断迭代和开发更成熟的产品系统:例如移动端的“行业智库应用”(Industry Think Tank APP),这是中国第一款以服务投资推广为核心,集企业查询、列表搜索、信息快递和报表阅读于一体的专业应用。此外,新产品还包括行业在线研究,可以使用在线数据结合行业研究逻辑定期自动生成行业研究报告。PC机端的工业数据服务器,可以搜索企业、数据、报表等各种数据。换句话说,这个版本可以根据不同的场景和客户输出不同的产品和决策,为

基于新显示产业的这一特点,工业大数据平台推出了新的显示产业热点投资促进轨迹预测功能,依托专业行业研究团队将零部件材料、生产设备、面板模块和激光显示四大产业链关键领域细分为72条轨迹。同时,他们还将72条赛道剥离到最小粒度,监测其产业规模、市场增长率、技术含量、融资活动等10个主要指标的20多个子维度数据,结合智能算法对投资机会强、中、弱的3类赛道进行分类,最终实现高潜力赛道的快速搜索,准确锁定和触摸高价值企业,提高投资促进效率。

为什么说,大数据与行业专家是“共生”关系?

当然,如前所述,从表面上看,人们依赖大数据来大幅提高效率,但归根结底,大数据平台依赖于——背后的人,不同领域的行业专家。

2

事实上,此时此刻,“行业专家”和大数据之间的共生关系正在几乎任何领域发生。

告诉我昨天我刚刚读到的一个地方。如你所知,关于个人行为的数据正在被越来越多的收集。人类学家也开始与数据科学家一起研究不同的人类行为,因为数据科学家发现,只有他们参与的大数据项目往往缺乏对人类行为的真正理解。

例如,格拉德威尔的名著《引爆点》是全球营销人员的标准。他在书中提到,从人类学的角度来看,引爆沟通最重要的方式是个性法则:为了让一件事在人群中流行,它需要有特殊影响力的“关键人物”来引爆互联网上的舆论。例如,一个关键数字足以影响你周围人的购买行为,但是如何从海量数据中找到一个相关性标签来真正定义“关键”?

投资者王煜全提出了一个见解:你可以数出一个人每月与多少个不同的手机号码通信。由于判断一个人影响力的关键是助教和周围节点之间的联系,遵循社会网络科学中的“无标度网络”原则,这个数据标签就变得尤为重要。因此,“没有人类学家的干预,我们将错过对数据意义的更深入和更有意义的探索。数据是客观的,但理解数据背后的行为和态度是解释数据所必需的。”

类似的逻辑也适用于华夏幸福产业的大数据平台。事实上,从数据标注到算法匹配,他们从不缺乏解释数据的“态度”。

例如,他们有一个行业研究团队。他们中的许多人是在一个行业工作超过15年的专家。他们是行业大数据平台的“关键人物”。我仍然以新显示器为例。您知道,在许多情况下,如果您查看企业的业务范围,就有可能列出所有相关的业务范围。如果你判断它是否可以作为宝丽来或印刷电路板等行业的核心环节,总会有一定的风险。此时,有必要手动判断企业的现状。这个过程很无聊,但它是大数据平台的重要营养。在这个行业研究团队中,将由中国科学院原博士生导师来做这项工作。他甚至愿意花整整一周的时间帮助产品经理逐个制作数据标签——。你知道,在许多公司里,这种工作是由没什么经验的人来做的,但是只有真正了解这个行业的人知道,如果你不在这个行业呆上10年以上,你就不能打这些标签。

过去17年的精耕细作让华夏幸福成为真正的工业发展专家:什么行业适合一个地方?该行业发展的过去、现在和未来;什么样的企业适合这个领域;一系列的问题,如应该给予企业什么样的支持,企业已经有令人信服的发言权——。此时,大数据平台的技术支持实际上给这种信任蒙上了一层光环。

此外,事实上,从五个月前大数据平台诞生之日起,它就与这些行业发展专家保持着稳定的共生关系。这个平台诞生于华夏的幸福之中。它出生在这个国家,并将最终成长

我记得伯特兰·罗素(Bertrand Russell)说过,知识是一个有许多房间的迷宫,有两种人在探索它:一种人,打开以前没有人打开过的房间去探索那些未知的领域;另一个人收集了开放房间的信息,描绘了迷宫的全貌。

对应于行业。如果企业在复杂的市场环境中独自摸索属于第一种类型,那么今天我们看到了第二种类型的价值。

极牛网精选文章《为什么说,大数据与行业专家是“共生”关系?》文中所述为作者独立观点,不代表极牛网立场。如若转载请注明出处:https://jikenb.com/3580.html

发表评论

登录后才能评论