商派：数据解密者

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在这个海量数据的时代，不可能只有这些数据，因为没有正确的视角是不可能解读它们的。

有一次，一家快递公司的老板说他想入股商学院，即使它占了1%的股份。他对商学院拥有的数百万电子商务企业用户感兴趣。当业界在讨论大数据时代是否即将到来时，像上派这样服务于电子商务并拥有数据挖掘能力的公司自然是炙手可热。

资生堂公司以一个典型案例为例，用商业雷达产品来分析市场。资生堂在整个公司有140多个子品牌。当资生堂想要在中国发展电子商务业务时，它发现消费者可以通过商业服务在互联网上购买这140个品牌中的三个。这三个品牌涉及80多个单品，拥有3000多家经销商。资生堂还可以看到每个家庭的出货情况，从而判断是向他人供货还是直接销售。

通过商品雷达搜索，资生堂选择了30家经销商，这些经销商被分成不同的区域和规模进行沟通、判断和最终决策。根据这些数据，资生堂发现这些供应商只是运送货物，无法为消费者提供更好的购物体验，因此资生堂决定直接运营。

像资生堂一样，许多公司发现，在阿里巴巴网站上，每天谁卖什么商品，卖多少钱，这些数据应该每天关注。在李忠伟看来，对这样的企业来说，按业务提供数据是最简单也是最实际的，这是一个严格的要求。

开放是生活的方式

李忠伟认为，目前最紧迫的问题是开放数据。对李忠伟来说，这已经超出了纯粹的业务范围，而是一个基本业务规则的问题。数据所有者有义务和责任确保未来数据的稳定供应。李忠伟认为，数据将能够在未来流通。如果数据的流通和提供被一个或两个信任者恶意操纵或随意终止，将会给数据挖掘带来灾难性的后果。商学院提供的软件以开放平台为核心。这个结果对商学院来说也是一场灾难，这意味着他之前提出的所有产品布局和应用想法都是不现实的。

数据可以分为公开数据和隐藏数据，公开数据是可以在公开市场上获取的数据。事实上，公开数据是业内最具争议性的问题，即公开数据是否有权公开获取，在这一点上没有业界的共识。

在公共数据的背后，隐藏着数据。“有多少人访问过该产品，有多少人下过订单，有多少人下过订单但最终没有购买，或者即使购买了也退货了，等等。，也就是说，它们后面还有数据。数据存在开放性问题。因此，目前从数据开放的角度来看，对低层数据的开放还没有定论。但我的观点是，如果大数据时代可以辉煌，那么开放性必须是一个先决条件。”

“大数据时代迟早会推动数据平台的开放，否则所有数据应用都会因为数据的关闭而受到压制。”李忠伟认为，从长远来看，必须有立法和其他力量将数据资源作为公用事业，以促进开放系统，否则大量数据应用将被数据所有者扼杀。

在他看来，电和数据非常相似。“电力供应已经形成了一个规则，所有人都可以生产电力，但是电力应该以公平和公正的方式供应给外部世界。因为只有当稳定的电源得到保证时，所有的电力设备，包括电子产品，才能被广泛使用。这时，每个人都会发现，用电是畅通无阻的，电子产品可以大大丰富。数据是一样的。”

但是现在，获取数据仍然非常困难，大公司更喜欢独占数据，而不是共享数据。“像互联网这样的虚拟领域很容易被垄断，但大公司的垄断并不像想象的那样牢不可破。它不像一些矿山那样是基于资源的垄断。谁能尽快意识到这一点，谁就能赚钱。”

事实上，从趋势的角度来看，这是真的。目前，中国数据量最大的公司是阿里巴巴、腾讯和百度，它们都形成了开放的平台。尤其是腾讯，最初是一个封闭的系统。3q战争后，它意识到这一点，并开始开放。阿里巴巴的开放平台给它带来了意想不到的好处。

在电子商务行业，有一个非常不显眼的数据，但是这个行业的人非常关心的数据是送货地址。物流系统需要确定一个因素，哪个递送站离包裹递送地址最近。如果这个地址恰好在一个合适的配送站的覆盖范围之内，由于城市道路交通的一些变化，看起来径向距离可能最接近A配送站，但实际上从配送效率来说，B配送站更容易到达。当系统能够将包裹地址与配送站的高效运行相匹配时，这种数据挖掘对国民经济具有重要价值。业内人士开玩笑说，如果能够实现，整个物流系统的效率将是现在的四倍。

也就是说，物流和配送本来可以更便宜，一辆运输车辆多走10分钟也可以，但如果5%的车辆多走10分钟，经济消耗将是巨大的。这需要一个非常大的数据库，可以很好地将包目的地联网。如果能做好，那就很有价值了。

淘宝开订单数据的初衷很简单，就是想提高物流公司的效率和商家的运营效率，这就是从这个角度设计的。然而，一旦实施，淘宝发现，虽然订单是开放的，数据可以被其他数据深度使用。例如，商学院根据这些数据提供一系列服务。商学院发现，只要真实消费者的物理信息匹配，企业在未来送货时就可以选择更好的物流公司，制定更好的物流路线。效率得到了无形的提高，在未来，不需要人工，只需要系统自动运行，并且可以按照一定的概率进行计算。

视角更重要

“事实上，拥有数据的问题并没有解决。有必要从数据应用的角度来创建数据的用途。”换句话说，我们必须有解释数据的能力。在大公司看来，未来围绕数据挖掘将有两种模式。大公司可以选择组织自己的团队来运作，而90%的公司没有这样的能力和需要，只需要把这部分工作交给专业公司。

本质上，这是一个供应成本的问题。就像你自己发电和购买电力之间的对比一样，今天建造一个发电厂和购买电力之间仍然是一个冲突。如果是钢铁厂，建自己的发电厂肯定更划算，但如果是普通居民，谁来建自己的发电厂呢？李忠伟认为，对于大多数企业来说，数据应用程序将在未来从外部购买。换句话说，他对稳定的数据供应有信心，因为有很多利益会产生需求。如果你不打开数据供应，其他人如果早点打开就会赚钱，所以你以后要慢慢尝试这条路。

他认为数据应用的前景是大数据时代的一个关键因素。数据有很多种类型，其中消费行为数据和浏览用户行为数据的使用越来越多。

“投资者喜欢的大数据公司通常只是一个数据平台，但当我们真正谈论数据挖掘时，我们实际上是在谈论数据应用。数据的提供者不一定是所有者。事实上，从什么角度解释和组织数据通常是许多应用程序供应商的核心。正如股票证券软件是最常见的数据应用程序一样，数据所有者一直是证券交易所。”

在这个时代，产生了大量的数据，理想情况下，大量的行为可以通过依赖这些数据来实现。然而，不可能有这些数据，因为没有正确的视角我们无法解释它们。此外，不同的数据和不同的用户基于不同的需求会有不同的观点。严格来说，相同的数据可以有不同的阅读趋势。“大数据时代的魅力不是每个人都能想象的。只有某个平台供应商在利用大数据创造价值。事实上，每个人都可以用大数据创造价值，只要他有一定的数据解释能力。”李忠伟说。

对于一些数据挖掘新手来说，他们得到的数据越多，他们死得越惨。因为他已经好几年没有从事这个行业了，他不知道从什么角度去挖掘。数据挖掘需要什么？李忠伟的观点是，他需要有一个好的视角，从多年的行业沉浸和创新能力中获得的经验。

例如，在传统零售业的一个著名例子中，超市可以根据消费者的消费习惯分析出一个结论，即啤酒应该和尿布放在一起。然而，就单个pos机生成的数据而言，如果分类不正确，数据将涉及各种品牌的啤酒和尿布。那么，你是想分析啤酒和尿布，还是想根据百威和帮宝适或其他品牌来分析它们？没有经验的分析师会感到困惑。

“通常有几个数据应用程序，一个是严格的数据应用程序，如Flush (300033)、Great Wizard(601519)，以及像美国彭博这样的公司，这些都是严格的要求。我不知道哪家公司会成功，但这个市场的需求非常明显。另一个是能够带来巨大市场价值的深度应用，这自然是深层次的。在物流行业，我们已经看到了这样的公司的出现。如果这样的公司能够在未来提供非常有效的数据来帮助企业提高物流效率，那么这样的公司也是非常有价值的，我相信。它只解决了一点问题，但这一点对行业有很大的好处，这就足够了。”