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　　記者 石青川
　　又一個“雙十一”過去，巨大的銷售額再一次逼迫了傳統企業的轉型。傳統企業面對互聯網如何融合？這是個老問題。而在跨界經營與大數據時代並行的時候，數據打通是否可以是傳統企業的一根救命稻草？而傳統與互聯網融合的橋，是不是就是亞馬遜所說的橋，是不是就是為大數據所鋪的路？
　　上游商業周刊特此對話艾瑞咨詢集團CTO技術總裁郝欣誠，與我們一起探討，大數據時代，什麼才叫數據，並非無所不能的大數據，傳統企業可以怎麼低成本的運用。
　　上游商業周刊：大數據概念很火，很多企業都在提大數據，但大數據其實並不是一個新東西，為什麼這幾年出現頻次越來越高？那他到底具不具備現實意義？
　　郝欣誠：大數據本身有不同的說法，可以樂觀的估計，也可以悲觀的估計。
　　我們以前用樣本來做數據，現在肯定比用最傳統的調研問卷方式要大，問卷可以稱得上是八年前的大數據概念了。但是相比現在的全流量數據、電信級數據，我們就算做的是小數據了，調研就是微數據了，電信級數據成為新的大數據了。所以我們認為大數據這個“大”是具有時代意義的。
　　從2014年來講，我們做大數據現金回報只占企業收入的10%，卻投入了25%的資源。收入所占比例很低，從現金賬面上來看，是虧損的。但是廣義上講，我們認為會有很多潛在的機會。
　　首先這個過程是不可逆的，如果我們因為目前不賺錢就不去做，三年以後我們就會被市場淘汰出局了，所以我們不得不做。而且我們從大數據現在整個的生態業態來感覺，現在做大數據的機會是最好的。因為現在數據源企業合作意願非常強，獲取這些數據資源的成本其實是相對較低的。所以現在是發展大數據的最好時機，刻不容緩。
　　上游商業周刊：怎麼拿數據賺錢？
　　郝欣誠：主要的應用場景有兩個，一個就是精準廣告，另一個就是個性化推薦。
　　舉例就是游戲裡面按照數據分析，我們覺得他更需要這個裝備，趕緊推薦給客戶，增加裝備的速配率。這兩個從算法等角度來說，是不同的。客戶本身也不一樣。個性化推薦大多都是游戲商以及做電子商務的。
　　上游商業周刊：我們都知道現在傳統企業都在提大數據了，但有成效的做法很少，那大數據對傳統企業到底意味著什麼？
　　郝欣誠：我們認為這裡面有個演進過程，首先要理解大數據是雲計算的延續。第二個就是所有的數據從古代到現在都有。
　　關鍵點有幾個：第一，社會生產力要能支撐這個事落實，就是要先有數據源。
　　第二，有了數據源，你就得建立一個機制，對於整個社會來說，要是最優的，要靠收益來測算。所以為什麼大數據現在這麼火，是因為現在通過互聯網來搜集這些數據特別便宜。比如以前我們去搜集一份街頭問卷，大概20道題，一份問卷的搜集成本大概是30到40塊錢。但是今天，假如你要買到一個廣告的曝光數據，1000條才一毛幾。低成本建立了海量收集的可能性。海量收集到一定程度後就量變到質變了，反而把線下的問卷問題解決了。比如說零售研究，過去的零售研究，大家就在街上找一批消費者來試試某種飲料喝起來怎麼樣，然後給你個打分，然後三種飲料你最喜歡哪一個，找100個人做完。然後再配上各款飲料在超市的銷量，就可以測算出你這款飲料大概銷量能到多少。（最頂尖的線下研究機構尼爾森，20年前就可以做出來了。）今天就得去找淘寶合作，解決數據搜集的問題，改變渠道以節約成本。所以我們認為成本巨幅的降低，把傳統的方法給淘汰掉了。成本關係跟應用情景都有了，就造成今天大數據的火熱。
　　大數據必須有三個保障點：第一是互聯網；第二淘寶百度等類似的以低廉成本直接搜集數據的公司；第三由企業認為這個數據確實能幫助他改善銷售或者降低成本。三點缺一不可。
　　上游商業周刊：但是很多企業覺得大數據好，為什麼卻沒用出好的效果？這正常嗎？
　　郝欣誠：掌握數據其實只是掌握一種優勢，但不等同於掌控結果。
　　我們認為目前市場上有一種心態，說不是這些數據不好，而是分析的方法不好，或者說應用的情景不好，最常見的還說算法不好，希望有一種好算法來把這些數據用起來，我們認為這是一個天大的笑話。
　　在專業的領域里，我們首先要分數據是高效數據源還是低效數據源。我們客觀上認為，跟訂單近的，跟業務流程近的是高效數據源，反之就是低效數據源。
　　有人說把挖掘搞一搞，能不能把低效的數據源搞一搞，做成一個高效的數據源。那麼我就要提出三個問題，第一，你的數據的顆粒是粗還是細，數據質量是否穩定，數據生產的情景相關性是高還是低。
　　所以我們把數據先分高效低效，低效裡邊又再分為三類，是擅長數據精度，還是擅長情景相關性高的。如果這三者都很低，那麼這就是個廢數據源，就不必去收集了。
　　上游商業周刊：現在跨界經營很多，對於跨界上，數據打通過程有捷徑可循嗎？比如現在有些跨界用免費經營模式來獲取數據。
　　郝欣誠：客觀上講，我覺得與數據發生企業的深度合作變得很重要。還有就是企業在追求數據可用性上的決心必須堅定。
　　如果已有兩個業務打通，並且產生了很好的效果。那麼別家公司也會紛紛學習效仿。目前現在搶占的就是數據源。好的數據做成一單，然後利用好的效果拿去吸引別家企業。
　　而免費模式我不看好：第一，免費經營的可持續性需要大量的融資來投入。第二，企業容易進入自我麻醉、自我滿足的狀態。由於從來沒有站在一個數據用戶的角度來用自己的數據，就會導致自己滿足於自己所收集到的大量數據。但實際上，他只需要組建一支團隊在企業里，只負責用數據，能持續三年，我覺得這樣的團隊就是健康的。比如說站在電商企業，將來你這個數據就是要用在電商的，那你就要找一家或者兩家企業來免費提供數據。不僅是數據還包括人力。企業所有的經營進入正軌之後，你的數據團隊很快就能發現，並不是所有的數據都能使用，所以只需要有限的一部分就可以了。
　　數據到後面為什麼會越來越貴呢？因為好的數據會被數據持有者壟斷。
　　上游商業周刊：如果要建立大數據運營，是單獨找一個第三方的數據機構好，還是企業自己成立一個數據中心好？
　　郝欣誠：沒有對外的合作企業自己成立數據中心就可以了，涉及到需要對外合作還是找個第三方機構好。
　　營銷相關企業內部數據的打通，這些業務也有需求，但是這些需求是需要很長的運作周期的，眼下大家就賣點系統維護運營費用，離大數據這個事兒還比較遙遠，要花幾年時間才能運用起來。從總面上來講，如果說你不是軍企也不是央企，那肯定是買這種能力，即找第三方來做就比較好。
　　如果將真正的大數據，就互聯網裡邊所謂的大數據模式在業內和整個社會的普適價值現在還是不一樣的。就是說真正的大數據你能建立一個新的生態，這個可以革命，革命性大數據。有一個額外的條件，可以用這些數據營造出一個新的生態出來。“生態大數據”這個是什麼，比如淘寶弄了一個信用評估體系，甚至搞了一個支付寶，核心解決的就是，以前在網上購物，把錢給了一個不認識的平臺，商家給不給你發貨你都不知道，消費者之間沒有這種現成的線下的信用機制，法律也不嚴，消費者不敢在網上買東西。但換了一種信息系統，你先把錢押在第三方，雙方還可以通過信用評估機制來保障自身。最終這樣一個生態系統建立完了以後，線上的交易率更順暢，而且服務更好。這就叫通過信息系統的改建，即形成了一個數據生態，的確大幅改變了整個社會的運轉機制。
　　百度、淘寶、騰訊都建立了一個新的生態。
　　而現在做大數據分三等，第一是做生態大數據，第二是做掌握數據資源做優化，第三是做不掌握數據資源做優化，比如算法。但能做起來的肯定就是生態大數據。有自身掌握生態資源的，肯定會有一定企業存活。而做算法的，最終肯定都會死，大數據算法太容易被超越了。　　（原標題：為什麼現在數據火？因為收集成本低）