遍地大數據的未來黃金十年|大數據的關鍵思考

遍地大數據的未來黃金十年|大數據的關鍵思考

天下讀者俱樂部 2014-12-21 13:03

遍地大數據的未來黃金十年

 

2014年1月,當Google宣佈以32億美元收購Nest Labs時,所有人都覺得賴瑞‧佩吉(Larry Page)瘋了,因為Google竟然收購了一家恆溫器和煙霧偵測器的生產商。事實上,Nest Labs在Google的平台上,很可能會創造出一個價值數十億美元的市場。這一判斷建立在「家居數據平台」的基礎之上,隨著使用該公司產品的家庭愈來愈多,家庭消費習慣的數據將對供電、家電等行業提供極富價值的指引。

 

一個小小的溫度調節器生產商,透過智慧化,居然產生了32億美元的市場價值,這是令所有人都驚訝的事實。這意味著新一輪高增長的開端,而這同樣也是未來大數據「遍地黃金」的最佳例證。

 

很多人說,大數據擁有無限前景以及錢景。但是大數據的價值到底在哪裡?為什麼很多人提到大數據,都覺得那是在「講故事」、「離我們還很遠」?事實上,數據離我們並不遙遠,過去的數十年,很多行業都走向了「資訊化」。而未來的十年將是「數據化」的十年,「遍地黃金」指的則是未來無所不在的數據化可能。

 

「遍地黃金」在哪兒

 

什麼是產品數據化?以產品為立足點,尋找在產品元素或者生產流程中產生數據、運用數據的機會,以使數據在產品中體現。

 

比如,大眾點評App可以透過收集使用者點餐數據,了解其用餐喜好、用餐時間和常去的餐廳,進而將數據代入使用者推薦系統中,讓訂餐更為精準、有效、快速。南方電網透過營運數據,讓電網更加省電;物流業透過營運數據,讓物流變得更高效、更便宜;如果百貨商場了解會員的興趣愛好、逛街時間以及從何處來和到哪裡去,就可以從中尋找到巨大商機。巴西足球比賽也是如此。當德國隊將每一位球員的狀態數據化之後,教練從中便獲得更多資訊,有助於幫助他判斷球員的上、下場時間以及相應的戰術決策。

 

數十年來,我們逐漸完成了產業的資訊化和自動化,但鮮有嘗試用數據清晰地勾勒產品、生產流程、使用者和使用情境的「面貌」。

 

正如馬雲所說,未來的機會在於DT(Data Technology,數據科技),但DT實現的前提是,企業擁有數據,並且已經完成了資訊化。可見,數據科學是資訊科學的延伸。現在,數據技術的時代剛剛開始,產品數據化將是其中最為關鍵的特徵之一。

 

這是一個「遍地黃金」的時代。任何一種產品或服務都潛藏著巨大的「數據化」潛力。隨著「數據化」進程的加快,傳統產業(包括網路)將迎來第二春,在原有的生產基礎上,產生更高的附加價值。同時,這對企業也提出了更高的要求──企業需要加強對數據的重視,更加注重數據的收集和整理工作。

 

但為何「遍地黃金」並非看上去那般唾手可得?簡而言之,為什麼數據價值無法落地?為什麼眼下大量企業的數據案例仍難以凸顯價值?

 

其中很重要的一點是,產品經理不懂數據。很多產品經理還停留在以前做產品的階段,他們靠感覺來做產品,不知道如何用數據改善產品,更沒有意識到數據已經成為做產品的核心原材料。

 

過去,我們使用數據的方法很簡單,很少為了解決問題而提煉數據。那麼,現在為什麼我要強調對數據的提煉?因為,如果我們想要讓數據產生價值,讓科學的數據分析框架解決使用者的實際問題,就需要將相互關聯的數據嵌入產品或生產流程中,在數據提煉的「最後一哩」,讓數據在產品「說話」。

 

如何讓數據「說話」

 

過去,我們最擅長的方法是根據歷史數據總結規律,再採取行動。比如,我們會統計過去一個月週五下午6點的計程車小費金額(根據租車App),計算出小費的平均數,再提出「支付小費5元人民幣」的建議。當時,我們所使用的數據大多是從單一角度出發的靜態數據。

 

而現在,我們更希望得到更全面的動態關聯數據。比如,我們可以獲取不同街道的交通堵塞程度,從而計算司機對小費的敏感度;我們可以綜合附近的天氣情況、演唱會散場的時間等數據,預測某個時段、某個地段可能成交的計程車小費金額。這種演算法就是利用更全面的大數據,透過更多的環境動態數據,而非從歷史統計數據提供服務。

 

未來,產品經理需要懂得如何用數據使產品增值。這其中有3個關鍵因素:產品化、數據化和商業眼光。現在很多產品經理更關注產品化,以致忽略了數據化和商業眼光。

那麼如何用數據使產品增值?答案是,讓數據前置。

 

假定我需要為女兒選擇一所學校,如果要等3個月後考試成績出來才知道學校不值得信賴,會不會為時已晚?如果我能根據數據計算衡量這所學校,也就是所謂的數據前置。很多數據價值的關鍵就是數據前置,即讓更多數據嵌入產品之中,從而產生價值。

 

另一個更容易理解的案例是Google無人駕駛汽車。Google無人駕駛汽車就是用數據分析框架實現服務。這一服務的前提是數據的品質、穩定性和計算速度都已經足夠完善,使得「數據指引行動」進入完全自動的情境。工程師用上千個模型支撐這一數據分析框架,以保證無人駕駛汽車在行駛中不會出現意外。

 

反觀眼下,很多公司還停留在用統計數據做決策參考,如果我們將更具關聯性的數據分析框架應用於公司業務中,會發現一個全新價值。

 

所以,我們必須讓數據進入某個特定的場景中,而且可以被使用。如果我們能夠想像並重建人們行為發生的情境,所觀察到的行為數據才是有意義的。也許你會問,我們一直在說「將數據嵌入業務」,在實際操作層面,我們應該如何將之嵌入?

 

大數據思考:最關鍵的5個問題

 

我的工作團隊所遭遇的困惑是,產品團隊、數據團隊和營運團隊交給我的方案總是如一盤散沙,難以統一起來為我所用。問題其實很簡單,即產品團隊中很少有人有數據概念,數據團隊也很少有人有產品理念,而營運團隊也同樣不習慣用數據做決策。但難題在於,如果沒有辦法將這三個團隊連接在一起,數據價值就無從說起。

 

產品數據化看似簡單,但這背後實際上需要產品經理改變思維模式,即要懂得用數據改進產品,懂得透過數據營運的方式決定產品創新或生產形態創新。

 

搭建「數據產品」的過程,其實就是產品數據化、營運數據化的過程。這個過程讓我們發現「有用的關聯數據在哪裡」,懂得如何把數據應用於生產環節之中,進而改善流程,提高效率。

在營運數據的過程中,產品經理需要學會用數據思維塑造產品,學會找到產品數據化的突破點和機會點。從現在開始,所有行業的產品經理都需要問自己以下5個關鍵問題:

  1. 眼下你遇到的是什麼問題?(你改變了誰的體驗?)
  2. 這是誰的問題?(以誰為中心來設計產品?)
  3. 你是否能解決這個問題?(你的核心競爭力能解決這個問題嗎?你能理解客戶的需求嗎?)
  4. 這個問題現在就得解決嗎?(時機比性能更重要。)
  5. 如果現在就得解決,那麼可以支撐的數據在哪裡?(數據是否是解決這個問題的核心?)

 

問完這5個問題之後,產品經理就可以迅速找到問題所在。下一步需要思考的是,怎麼解決問題?在這個環節中,產品經理可以詢問自己以下幾個問題:

  • 用戶目前的困難是什麼?
  • 已有的數據可以用於解決這個困難嗎?
  • 假如所有數據都可以被獲取,那麼你需要哪些方面的數據?
  • 獲得數據的成本和風險是什麼?
  • 你的數據解決方案是什麼?
  • 如果方案可行,你如何獲取及累積這些數據?

 

很多產品經理在面對需求變更時,往往會顯得毫無頭緒,而這兩組問題可以很好地幫助他解決眼前的問題。這兩組問題,前者解決了「我們該幹什麼」,後者解決了「我們該怎麼幹」。

這就是產品經理如何「用數據」的思維模式。未來,所有產品經理都需要懂得數據化,因為未來的所有產品都必將數據化。

 

儘管這些問題有助於梳理思路,但是連接產品團隊、營運團隊和數據團隊之間的思維依舊存在一定的難度。

 

我通常的解決方案是,詢問團隊成員在特定生產流程中(有時同時也是決策流程),每天需要做多少決策?哪些決策點是可以用數據替代?透過梳理決策點尋找「數據嵌入」的靈感,是非常有效的方法。

 

未來,傳統企業應該打造出更積極的數據團隊,並使之活躍於業務部門中,讓研究數據的工作人員發現每一個產品「用數據」的機會。這是一個讓企業從「看數據」迅速轉變為「用數據」的關鍵方法,公司很快就能轉變為一家數據化公司,從而具備生產數據產品的能力基礎。

  

為什麼你還看不到「遍地黃金」?那是因為你還沒有看到數據創造商業的力量。當你的變速器還在一檔時,很難看得到加速至三檔的風景。

 

萬物皆數據。

 

(本文摘自天下雜誌出版《大數據的關鍵思考》自序)

---《大數據的關鍵思考:行動×多螢×碎片化時代的商業智慧》自序

推薦序

用數據解決企業問題的高手 陳嘉鐘

管理者應用大數據的態度 洪小玲

自序 遍地大數據的未來黃金十年

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