未知大於已知，發掘大數據時代的應用場景和趨勢 | 人人都是產品經理

(一)未知大於已知：從理論走向實踐的大數據

大數據時代造成了嚴峻的個人信息保護形勢，使每個人的飲食起居、勤懶好惡、甚至痴纏情債等個人隱私都可能隨時會曝光在鎂光燈下。但這個時代的來臨不可逆轉，誰也無法拒絕。這不僅是因為大數據裡面蘊含著無限的商機，更因為大數據改變了、改變著並將更加深刻地改變人們的生活。這種改變不只是使生活更加便捷，關鍵是在商業、政務、學習、生產等各個方面重構著組織結構、運行模式和資源配置方式。

最早開展大數據實踐的當然是企業。正是商業利益的驅動，使得越來越多的企業對大數據趨之若鶩。IBM公司2013年的調查數據顯示，目前已經有28%的企業開始涉足大數據實踐，還有40%的企業計劃開始這種實踐;在涉足大數據業務的企業中，有49%的企業希望通過大數據技術發現用戶需求。目前，企業應用的場景主要包括運營決策支持、策略制定和客戶服務，都還是基於用戶需求發現而形成的應用場景。大數據的商業應用場景還在不斷拓展，比如已經有投資人開始通過大數據尋找、篩選有潛力的投資項目。

很多機構和學者都試圖概括大數據的特點，但應用場景的包羅萬象，使得這些概括要麼掛一漏萬，要麼隔靴搔癢。這不僅是因為大數據方興未艾，更因為它是正在發生的這場信息技術產業革命中的一部分，與移動互聯網、物聯網、雲計算、工業4.0等新事物相輔相成、密不可分，依託並轉而推動通信、感測、晶元、精益製造等技術的發展。

從這個意義上看，對大數據特點的概括應當是和對整個信息技術產業革命的描述一併完成的，是一個基於整體視野的論斷。大數據既是一個部分，也是一個角度。而且，這場革命正在發生著，因此既要概括過往、當下，也要涵蓋未來。

中國移動的董事長奚國華先生經常引用一句話來形容這場技術產業革命——「未知大於已知」。這是一個很有點哲學意味的概括。它是模糊的，但恰恰因為模糊才是準確的。這個概括適應了大數據和這場技術產業革命在內涵上的豐富性和外延上的可拓展性，最準確、最客觀地反映了它在未來無限廣闊的應用場景。

從認識論的角度出發，人們所認知的世界與客觀世界並不是等同的。人們的認知伴隨著社會實踐的發展總處在一個不斷修正、深化和拓展的過程中。客觀世界包括過去、現在和未來，包括「已知」和「未知」。這裡面既存在已知的「已知」、已知的「未知」，也存在未知的「未知」。在很多現象和趨勢露出苗頭之前，人們甚至沒辦法意識到自己並不了解它，這就是未知的「未知」。

未知的「未知」的範圍遠大於已知的「已知」和已知的「未知」。明白了這一點，我們才能在客觀世界——特別是未來——面前保持敬畏，才能不斷地創新和探索。今天沒有人能夠預測包括大數據在內的這場技術產業革命的廣度和深度，就像三十年前沒有人能夠預測互聯網會如此深刻地改變人們的生活一樣。

正因為已知的「未知」和未知的「未知」的存在，包括大數據在內的信息技術產業革命給人們帶來了無限的遐想。

就我們已知的範圍而言，包括大數據在內的信息技術應用場景已經非常廣泛，包括輿情收集、金融服務、醫療診斷、通訊信息等等。比如當前困擾社會的食品安全問題，就可以通過動植物產品信息溯源系統加以緩解。實踐中的做法是，在一頭羊的身上植入一枚晶元，可以記載這隻羊從出生到屠宰、配送、銷售的全部信息，包括出生、血統、原產地、飼料、免疫、產崽、屠宰、加工、配送、銷售等等。用戶購買羊肉的時候只要掃描一下二維碼就可以讀取全部信息，完成對羊肉的溯源，實現羊肉加工的過程監控。

大數據有無限的應用前景，信息的不對稱使掌握較多信息的行業有條件在大數據應用上先行一步。目前，大數據的商業實踐還停留在精準營銷和發現用戶需求上。

(二)大數據：可以預測的市場規模，無法估量的商業價值

產業界普遍對未來大數據市場的發展表現出非常樂觀的態度。有諮詢機構預測：未來五年，全球大數據市場的規模會以年度60%的複合增長率增長。這裡指的還是直接的市場規模，也就是全球個人和機構每年應用大數據設備、軟體系統所產生的產值，即伺服器、軟體系統和數據分析服務的銷售產值。

需要強調的是，這種直接市場規模遠遠不能概括大數據的商業價值。前面已經提到，大數據是信息技術產業革命的一部分，是各行各業的一種工具，是整個社會的基礎設施，它會改變很多行業的面貌、效率和運行方式。本身的工具性和應用的無限性，使得沒有人能準確估計它對整個經濟和社會帶來的影響。它的應用價值也就難以量化，就像高速公路、高鐵和互聯網。

現在可以比較清晰地看到，未來幾年，政府公共服務、醫療、教育、零售、物流、製造甚至農業的面貌都會因大數據的應用而改變，但變化可能遠遠不止於此。

在大數據的應用實踐中，TMT行業居於領先地位，對其他行業可能有一定示範或預言意義。從總體情況來看，互聯網行業領先於電信行業，國外企業領先於國內企業。第一陣營是國外的互聯網企業，如Google、亞馬遜或Facebook;第二陣營是國內互聯網運營商，如阿里巴巴和騰訊;第三陣營是國外運營商，最後是國內運營商。

在TMT行業中，目前主要的應用場景還是通過大數據實現內部管理和產品服務的持續跟蹤、外部收益和客戶需求的發現，進而為開展客戶服務、實施精準營銷提供便利。這種分析除了自身應用外，還可以開發成產品對外提供。比如通過大數據挖掘客戶的作息規律，在客戶休息時進行營銷，精準營銷成功的概率就會增大。

(三)數據洞察：互聯網應用的發展趨勢

從互聯網應用的發展現狀看，目前主要可以分成兩類：一類是基於交互的應用，比如facebook、微信這樣的社交軟體;另一類是基於記錄的應用，比較有代表意義的是彙集信息的電商平台。比如用戶曾經在淘寶上購買或者搜索過某種商品，下次登錄時網站就會基於記錄給用戶推送類似的產品。

從趨勢上來看，這兩類應用正在走向融合，進而產生數據洞察的應用。所謂「洞察」就是將我們可以認知的用戶需求從「相似性」推及到「相關性」，增加智能化的聯想和洞察，甚至可以在用戶意識到自己的需求前發現、引導用戶的需求，將用戶的潛在需求現實化、模糊需求明確化。

比如一個用戶曾經在電商網站上買過口罩，說明他的呼吸系統可能是比較敏感的。如果他在社交網路上籤到來了北京，而北京的天氣預報又顯示有持續性的霧霾天氣。那麼當他在電商網站上開始購買跑步鞋的時候，商家就可以合理預想到客戶可能需要空氣凈化器和跑步機，從而實現啟發需求、精確營銷。這就可以理解為一個基於洞察的應用。

根據我們的觀察，無論是擅長社交的騰訊還是擅長電商的阿里，其實都從各自的原點出發，向融合的方向前進。這很大程度上體現了對數據洞察的重視。因為電商都意識到單純的交互和記錄對信息資源簡直都是暴殄天物，不能提供更好的用戶體驗，由「記錄」和「交互」融合為「洞察」是大勢所趨。騰訊和京東的合作、阿里先後開發的「來往」和「釘釘」，其實都體現了這種努力。

我們習慣用冰山來形容用戶的真實需求。對一座冰山而言，浮在水面上的部分只有1/10，還有9/10是肉眼看不到的。用戶需求也是如此。如何通過有限的用戶行為，分析出隱藏在水面下的用戶需求呢?答案是海量的數據採集和分析。通過大數據，人們能夠透過現象看到本質，觀察到水面以下的冰山，幫助企業實現客戶關係管理和需求發現。

 

本文是作者在2014年12月22日在上海交通大學凱原法學院的演講《大數據時代的個人信息保護悖論與法律調整》的第二部分，由該院碩士生高振翔同學根據錄音整理，原載於《互聯網金融法律評論》（第二期）。作者謹向高振翔同學表示感謝！