完成“去魅”的大數據,究竟能為產業發展帶來什么?

在這個時代,統治一切的不是數據,而是通過對有效數據的串聯,完成對數據的“解釋權”。

在這個新概念層出不窮的科技世界,你或許聽說過Gartner曲線,它大概是指,當新的技術趨勢來臨,往往會有兩輪熱度:第一輪,是在誕生伊始,伴隨著輿論的亢奮,它往往流于概念,難于落地,也讓熱情逐漸冷卻——而第一輪熱度冷卻過程中,有關它的媒體版面開始變少,但其市場成熟度卻開始變大,最終在某個節點,開始真正走向社會,迎來第二輪熱度。

過去5-8年,許多技術概念走完了自己的Gartner曲線,比如大數據。

眾所周知,如同是一次“去魅”過程,創投界對大數據概念的熱炒早已進入尾聲,當你急著向他人宣稱自己是“做大數據”的,得到的反饋早已從數年前的“哇哦”轉向現在的“哦”——因為作為商業工具,大數據帶來決策權威的轉移,早已成為社會共識,哪怕是在再傳統不過的行業,數據分析也正在迎來一個擲地有聲的落地階段。

比如一個在大眾眼中冷僻的行業:產業招商。

不久前刷到一條科技新聞,產業新城運營商華夏幸福發布了它們自己開發的產業大數據平臺,希望能在AI和大數據的輔佐下,將他們過去17年的招商經驗,兌現出更大的產業價值。

而從這個例子不難看出,哪怕是在連科技媒體都尚未充分覺察的角落,企業學會用AI處理數據,優化決策流程,早已作為商業利器本身,深嵌到市場經濟的運行脈絡里。

完成“去魅”的大數據,究竟能為產業發展帶來什么?

產業經濟圖譜

先簡單了解一下這個產業大數據平臺,它可能比你想象的更為復雜。

談及招商引資,你也許有所不知,在過去,它通常要靠招商人員去“掃”(掃街,掃會,掃展),把招商結果交給運氣,且獲客效率應該不會比沿街的“游泳健身了解一下”更大。

而按照官方描述,早在上述原始階段,華夏幸福就建立了首個產業招商領域的CRM系統,積累了19萬條有效企業信息數據,在“大數據”的概念尚未開啟Gartner曲線之前,就形成了產業發展數據庫的雛形。

而在長期產業實踐中,如今這一雛形已進化為聚焦新一代信息技術,高端裝備,汽車等十大產業,細分37個二級與109個三級產業領域,深諳不同產業領域的數據來源和數據邏輯,可以針對性地搜集整合全產業鏈動態數據的大數據平臺,目前已有1960萬家企業近10億條動態數據盤踞于此,且針對不同數據擁有超過520類標簽。

問題是,這些數據能夠干嘛?

首先當然是智慧招商。

眾所周知,并未違背市場經濟規律的底層機理,區域競爭是中國經濟數十年高速增長的重要驅動力,其中招商引資又是拉動各地方經濟增長的重要驅動力,但現實中,學術界對招商引資的產業研究并不算詳實。事實上,隨著如今產業分工不斷細化,同一產業鏈上不同角色的相互依存度越來越高,對產業鏈之間各個節點關系的判斷,對“科技樹”開花結果方向的判斷,對不同行業趨勢的判斷,正在變得尤為重要。

也因如此,招商引資也就成為一個對信息和數據需求門檻很高的領域——要知道,如今連一家飯館的投資和選址都需要AI的仰仗,更何況,是充當地方經濟命脈的企業和工廠。

而華夏幸福希望的是,通過建立數據庫,捕捉行業和企業實時動態,用算法模型評估和預估企業投資決策,從而大幅提升招商效能。

具體來說,產業大數據平臺可以針對不同行業,通過分析企業生命周期,資本活躍度,產品生命周期,產能利用率等影響因子建立算法模型,前置研判企業的投資選址需求,直接給出未來招商機會更大的企業名單,大幅提升命中率。以生物醫藥與器械為例,平臺通過算法模型輸出包含300多家目標企業的“長短名單”,經團隊走訪驗證,30%以上企業有明確投資選址意向,較傳統招商模式提升5倍以上。

完成“去魅”的大數據,究竟能為產業發展帶來什么?

當然,無論是信息的深度還是廣度,這一平臺觸角龐雜的程度,都已遠超招商引資的商業范疇,未來它會被用在面向政府,企業,第三方機構等更宏觀的事情上。

比如,通過大數據可視化,直觀呈現全國各級區域和園區的產業發展與布局現狀,協助區域產業發展優勢識別與策略制定;比如,它可以以專利,文獻,政策,資訊等信息為基礎,參考產業龍頭與標桿企業戰略與產品規劃,自動智能生成未來2-3年內產業轉移,產業外溢,熱點技術領域等預測成果,為產業發展規劃提供依據;再比如,它還可以標簽化數據為基礎,結合不同行業的研究經驗,通過用戶自定義分析功能,實現各行業研究報告的自動化生成。

總之,這套數據平臺的本質,就是將不同產業的數據洪流,以一種界面友好的形式,變成可信賴的分析和決策工具。

此外給我的感覺,如果將這些產業的迅猛發展,比作一場激烈的經濟競賽,那么這一大數據平臺,則能以最公允的“裁判”或者說“全局”視角,俯瞰每一條賽道,每一臺賽車,甚至每一臺賽車的質量,速度,加速度等一切數據,讓一切一覽無余。

而當這些賽道和賽車相互交織,彼此滲透進各自的五臟六腑,無疑會慢慢浮現出一張日趨詳實的產業經濟圖譜,一張記錄宏觀經濟微觀走向的“清明上河圖”,它注定是我們這個時代的財富。

封裝數據的方法

不過,這張經濟圖譜想要符合現實邏輯,除了需要數據,還需要數據和數據之間的聯系——這意味著,這一平臺的核心資產不是數據本身,而是封裝數據的方法。

最近幾年,比爾·蓋茨一直在英文世界不遺余力地推薦一本名為《事實》的書,其核心觀點只有一個:所謂事實,不是一個孤立的真相,而是真相和其他真相之間的關系,它可能會被各種機制扭曲——數據也是一樣,在這個時代,統治一切的不是數據,而是通過對有效數據的串聯,完成對數據的“解釋權”。

以產業大數據平臺為例,其實平臺上的很多數據都是公共的,倘若有心,其他人也能找到,但如何將它們按照不同產業邏輯分裝,并且梳理成樹狀甚至更復雜的網狀結構,才是華夏幸福17年產業招商實踐經驗的直接寫照。

要知道,在這一平臺上,不同行業和應用場景都擁有不同算法模型,企業選址和政府招商的算法不一樣,不同產業的考慮因素也不一樣,而影響因子及權重的確定,直接受益于華夏幸福常年積累起來的知識經驗。比如在生物醫藥與器械“智慧招商”產品設計之初,技術開發團隊組織了30余場,100多人次的內外部專家訪談,總結出3大類,16種企業投資擴產或搬遷場景,決定投資選址的影響因子及權重,建立Xgboost和NLP等算法模型。

另外,如你所知,最近幾年,不同算法的不斷完善,很大程度上得益于它與各垂直行業的緊密結合,唯有滲透進各個行業,精密的算法才能真正生根發芽,產生正反饋——而華夏幸福4600人的產業發展團隊,就如同4600個“觸角”,在服務各個區域和不同產業的實踐中,不斷對大數據產品的成果進行印證,糾偏和反哺,最終讓他們更好地分辨出隨數據洪流裹挾而至的福音與噪音,看透“真相和其他真相之間的關系”。

完成“去魅”的大數據,究竟能為產業發展帶來什么?

總之給我的感覺,華夏幸福給自己的定位從來沒有改變,他們從來不是技術專家,他們只是在不同產業的泥濘戰壕中奮戰17年的行業專家——只不過當智能時代來臨,當大數據依次成為各個行業最具殺傷力的商業武器,他們發現,過去17年的實戰經驗,讓他們“有權”,也有能力,第一個用上它。

而切換到更宏大的視角,當你聽到這家“傳統企業”對新技術趨勢的娓娓道來,看到那些實時閃爍的產業數據,作為科技觀察者真的會由衷感慨,從現在到未來,“公司”和“科技公司”,正在模糊為一個同義詞,用人工智能處理數據,或許是所有企業的終極歸宿。

拭目以待吧。

作者:李北辰,獨立撰稿人,國內數十家媒體專欄作家,曾供職《南都周刊》《華夏時報》《財經》等媒體

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