數(shù)據(jù)智能是大數(shù)據(jù)的新篇章，意味著企業(yè)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化走向業(yè)務(wù)智能化。數(shù)據(jù)智能和數(shù)據(jù)中臺是什么關(guān)系?進(jìn)入到數(shù)據(jù)智能階段，商業(yè)模式上會有哪些創(chuàng)新?相比技術(shù)賦能，合作分成有哪些價值?

數(shù)據(jù)智能是今年最火爆的名詞，但數(shù)據(jù)智能究竟是什么?與大數(shù)據(jù)、人工智能有哪些區(qū)別?數(shù)據(jù)智能會產(chǎn)生哪些新的商業(yè)模式?數(shù)據(jù)智能和數(shù)據(jù)中臺又是什么關(guān)系?

本文將從數(shù)據(jù)智能的發(fā)展歷程開始，給出數(shù)據(jù)智能的定義和行業(yè)圖譜，并對數(shù)據(jù)智能公司的商業(yè)模式進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)智能會產(chǎn)生什么新商業(yè)模式將是本文核心解決的問題。

01大數(shù)據(jù)的新篇章——數(shù)據(jù)智能

數(shù)據(jù)智能的標(biāo)志是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，讓機(jī)器具備推理等認(rèn)知能力，大數(shù)據(jù)能夠指導(dǎo)決策。同時完成了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化進(jìn)程，開始進(jìn)入到業(yè)務(wù)智能化，依靠數(shù)據(jù)去改變業(yè)務(wù)。

 

 

從2013年至今，大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)歷了四個發(fā)展階段，代表了企業(yè)對大數(shù)據(jù)的認(rèn)知和需求，也帶動起一批批大數(shù)據(jù)公司。

2013年，企業(yè)已經(jīng)開始認(rèn)知到數(shù)據(jù)價值，金融、電信、公安等行業(yè)開始建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺，收集并存儲企業(yè)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。同時，金融等行業(yè)開始大量購買外部數(shù)據(jù)，希望通過外部數(shù)據(jù)快速挖掘數(shù)據(jù)的價值，彌補(bǔ)自身數(shù)據(jù)匱乏的問題，數(shù)據(jù)堂、九次方等數(shù)據(jù)服務(wù)公司獲得了發(fā)展機(jī)遇。

2015年，大數(shù)據(jù)進(jìn)入到監(jiān)測階段，通過數(shù)據(jù)大屏等形式，實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)的監(jiān)測，這是大數(shù)據(jù)最先成熟的應(yīng)用方向。對于政府、央企及大型國企而言，數(shù)據(jù)大屏、領(lǐng)導(dǎo)看板等數(shù)據(jù)展現(xiàn)應(yīng)用是大數(shù)據(jù)最直接能夠反映價值的方式。因此，海云數(shù)據(jù)、數(shù)字冰雹、帆軟、思邁特等公司發(fā)展迅速。

2017年，大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)基本完善，單純數(shù)據(jù)展現(xiàn)也很難滿足企業(yè)的需求，大數(shù)據(jù)開始與業(yè)務(wù)場景結(jié)合，基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)問題的洞察，呈現(xiàn)出百花齊放等局面，金融領(lǐng)域的精準(zhǔn)營銷和風(fēng)控反欺詐，公安領(lǐng)域的刑偵破案，工業(yè)領(lǐng)域的故障預(yù)測預(yù)警等。

企業(yè)對業(yè)務(wù)場景的洞察，單純靠簡單的數(shù)理統(tǒng)計已經(jīng)不足以滿足，因此，出現(xiàn)了大量數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模的需求。AI建模平臺、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺開始進(jìn)入人們的視野，第四范式、天云大數(shù)據(jù)、九章云極等提供建模平臺的公司成為焦點(diǎn)，但更多公司將AI建模平臺內(nèi)化成自身的能力，基于AI建模平臺，形成解決方案，幫助企業(yè)客戶落地大數(shù)據(jù)應(yīng)用。明略數(shù)據(jù)、百分點(diǎn)、同盾科技、百融金服等公司在這一時期成長為行業(yè)內(nèi)的明星公司。

2019年，大數(shù)據(jù)要從業(yè)務(wù)洞察進(jìn)入到業(yè)務(wù)決策階段，也就是說，由機(jī)器形成數(shù)據(jù)報表或者數(shù)據(jù)報告，業(yè)務(wù)人員進(jìn)行決策，變成機(jī)器直接給出決策建議，讓機(jī)器具備推理能力。例如，在外賣、出行場景，美團(tuán)和滴滴的系統(tǒng)直接形成最佳調(diào)度方式，系統(tǒng)自動完成決策環(huán)節(jié)，將任務(wù)下發(fā)給騎手和司機(jī)。這種消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)相對常見的場景，將在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)業(yè)務(wù)場景中開始出現(xiàn)。

讓機(jī)器具備推理能力，意味著NLP、知識圖譜等認(rèn)知技術(shù)的成熟，這也是為何2018年NLP、知識圖譜成為市場的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展的企業(yè)新需求，必然會帶動一批數(shù)據(jù)智能公司的興起。

從這一刻開始，大數(shù)據(jù)行業(yè)進(jìn)入到一個全新的階段。之前的收集、監(jiān)測和洞察階段，大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景的關(guān)系，更多是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化過程，也就是通過數(shù)據(jù)去描述、跟蹤業(yè)務(wù)的發(fā)展。到了決策階段，大數(shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)入到業(yè)務(wù)智能化階段，大數(shù)據(jù)開始對業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)進(jìn)行改造，依靠數(shù)據(jù)、算法模型來提升業(yè)務(wù)效率。

未來，隨著技術(shù)更加成熟，大數(shù)據(jù)會從決策進(jìn)入到最后一個環(huán)節(jié)行動，也就是業(yè)務(wù)重塑。很多執(zhí)行環(huán)節(jié)是可以由機(jī)器來實(shí)現(xiàn)，但仍然有很多環(huán)節(jié)需要人參與其中，因此，人機(jī)協(xié)同會迎來迅猛發(fā)展，未來會誕生一批新數(shù)據(jù)公司。

02數(shù)據(jù)智能的定義及行業(yè)圖譜

進(jìn)入數(shù)據(jù)智能階段后，整個行業(yè)呈現(xiàn)出幾個態(tài)勢：

第一，多技術(shù)融合。開源大時代，技術(shù)門檻越來越低，促使很多大數(shù)據(jù)公司具備了深度學(xué)習(xí)、NLP、知識圖譜等原先被認(rèn)為是AI技術(shù)的能力;從客戶需求來看，為了指導(dǎo)決策，需要匯聚海量多源數(shù)據(jù)，其中必然會涉及到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的推理和決策，單一技術(shù)很難解決問題。

第二，中臺的形成。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，傳統(tǒng)企業(yè)需要具備互聯(lián)網(wǎng)公司那樣快速迭代升級的能力，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展，這就需要建立一站式技術(shù)能力、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理、快速配置開發(fā)業(yè)務(wù)的能力。以阿里巴巴為代表的中臺模式給傳統(tǒng)企業(yè)提供了一條道路，各類中臺會在企業(yè)內(nèi)部逐步形成。

因此，對數(shù)據(jù)智能的定義是，基于中臺、融合多種技術(shù)，利用數(shù)據(jù)解決企業(yè)客戶的決策需求。

 

 

上圖是2018年我們對大數(shù)據(jù)行業(yè)圖譜的劃分，從底層的基礎(chǔ)平臺，到中間層的通用技術(shù)和數(shù)據(jù)服務(wù)，再到上層的行業(yè)應(yīng)用。但在調(diào)研中，發(fā)現(xiàn)越來越多的企業(yè)在從一個細(xì)分領(lǐng)域向其他領(lǐng)域延伸，原先的劃分方式已經(jīng)不太適合數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域，因此，我們對數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域的行業(yè)圖譜進(jìn)行了重新劃分。

 

 

數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域核心分為兩個細(xì)分領(lǐng)域，中臺和應(yīng)用場景。其中中臺包含技術(shù)中臺、數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺，應(yīng)用場景則按照不同行業(yè)進(jìn)行了劃分。

技術(shù)中臺主要是指幫助企業(yè)客戶搭建技術(shù)中臺的公司，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)的所有工具及平臺，包括基礎(chǔ)平臺、用戶行為分析、BI&可視化、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺、NLP&知識圖譜等。

 

 

數(shù)據(jù)中臺則是指幫助企業(yè)搭建數(shù)據(jù)中臺的公司，這里面有一類是提供數(shù)據(jù)服務(wù)的公司，另一類是幫助企業(yè)做數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的公司。

數(shù)據(jù)中臺的價值是將數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，實(shí)現(xiàn)不同體系ID賬號的打通，為下一步數(shù)據(jù)應(yīng)用夯實(shí)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)中臺需要匯聚企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)、公開數(shù)據(jù)、線上數(shù)據(jù)和線下數(shù)據(jù)：內(nèi)部數(shù)據(jù)包含企業(yè)的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中實(shí)時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如CRM、ERP等系統(tǒng)，記錄企業(yè)日常行為數(shù)據(jù);公開數(shù)據(jù)主要是通過爬蟲等方式抓取的數(shù)據(jù)，如電商網(wǎng)站商品信息、社交網(wǎng)站的用戶評論等;線上數(shù)據(jù)指通過SDK等方式獲取的數(shù)據(jù)，主要是移動設(shè)備上的用戶行為數(shù)據(jù)、LBS位置數(shù)據(jù)等;線下數(shù)據(jù)指一類是通過WIFI、藍(lán)牙探針獲取的數(shù)據(jù)，另一類是公安、運(yùn)營商、銀聯(lián)等高價值數(shù)據(jù)。

基于數(shù)據(jù)中臺有三種應(yīng)用方式：數(shù)據(jù)集，主要是數(shù)據(jù)標(biāo)簽、用戶畫像等;數(shù)據(jù)模型，融合了數(shù)據(jù)和算法，比如銷量預(yù)測、風(fēng)控建模等;數(shù)據(jù)應(yīng)用，將數(shù)據(jù)能力和軟件能力封裝，形成最終數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如選址、用戶賬戶管理等。

 

 

業(yè)務(wù)中臺是指基于數(shù)據(jù)和技術(shù)，結(jié)合行業(yè)應(yīng)用場景，沉淀針對應(yīng)用場景的模型及產(chǎn)品。業(yè)務(wù)中臺具備業(yè)務(wù)屬性，但本質(zhì)是一些功能模塊組件，企業(yè)基于業(yè)務(wù)中臺可以快速封裝出業(yè)務(wù)產(chǎn)品。

幾乎不會有數(shù)據(jù)公司直接搭建企業(yè)的業(yè)務(wù)中臺，大部分都是由技術(shù)中臺和數(shù)據(jù)中臺公司演化出來的。另一類是從行業(yè)應(yīng)用切入，在大量服務(wù)垂直行業(yè)客戶后，掌握大量場景需求后，逐步形成業(yè)務(wù)中臺能力。

03數(shù)據(jù)智能的模式創(chuàng)新：從技術(shù)賦能到合作分成

大數(shù)據(jù)經(jīng)歷多年發(fā)展，一度出現(xiàn)數(shù)據(jù)交易等新模式，但因?yàn)樯婕暗接脩綦[私問題，這類模式受到很大限制。盡管與傳統(tǒng)IT相比，大數(shù)據(jù)更加貼近業(yè)務(wù)場景，但兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)一圈，最終還是回到傳統(tǒng)IT的商業(yè)模式，提供解決方案或者標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品License為主流。

進(jìn)入到數(shù)據(jù)智能階段，我們認(rèn)為，商業(yè)模式會發(fā)生變化，由原先提供解決方案為主的技術(shù)賦能，逐步會出現(xiàn)合作分成、聯(lián)合運(yùn)營的新模式，極大提升數(shù)據(jù)智能公司的天花板。

 

 

上圖是典型的技術(shù)賦能模式，基于技術(shù)中臺或者數(shù)據(jù)中臺形成行業(yè)解決方案，服務(wù)頭部公司。通過頭部公司積累業(yè)務(wù)場景能力，形成最佳實(shí)踐，賦能合作伙伴，通過合作伙伴服務(wù)其他公司。

過往技術(shù)賦能公司往往面向企業(yè)的單點(diǎn)問題，解決單場景需求。進(jìn)入數(shù)據(jù)智能階段后，企業(yè)的需求更加復(fù)雜，各部門協(xié)同效應(yīng)越來越明顯。單一場景價值度有限，多場景才能發(fā)揮更大價值。

例如金融信貸領(lǐng)域，營銷與風(fēng)控必須結(jié)合，單單解決風(fēng)控問題，實(shí)際落地時效果非常一般，因?yàn)樽畛跷�引的流量很大程度會決定風(fēng)控水平。因此，風(fēng)控前置、營銷風(fēng)控一體化成為金融客戶的新需求。

 

 

合作分成會是一種全新的模式。數(shù)據(jù)、技術(shù)和應(yīng)用場景結(jié)合，形成業(yè)務(wù)中臺，利用業(yè)務(wù)中臺賦能頭部企業(yè)，和頭部企業(yè)客戶合作，幫助企業(yè)客戶解決完整場景問題，實(shí)現(xiàn)與企業(yè)客戶的合作分成。

業(yè)務(wù)模式由原先提供技術(shù)、產(chǎn)品、咨詢能力輸出，變成重視運(yùn)營能力，數(shù)據(jù)智能公司成為企業(yè)的技術(shù)外腦。

這類模式目前已經(jīng)在少數(shù)領(lǐng)域和公司開始執(zhí)行，如金融領(lǐng)域的助貸業(yè)務(wù)，營銷領(lǐng)域TalkingData、泰迪熊等公司幫助家電公司和手機(jī)廠商提升廣告價值，媒體領(lǐng)域百分點(diǎn)和人民出版社共同運(yùn)營的“黨員小書包”等。

 

 

從技術(shù)賦能到合作分成，越貼近場景價值度越高。數(shù)據(jù)是兼具IT屬性和業(yè)務(wù)屬性，僅僅解決IT需求價值度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于業(yè)務(wù)需求，因?yàn)槠髽I(yè)建設(shè)IT系統(tǒng)的目的是為了支持業(yè)務(wù)發(fā)展，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的也是為了支持業(yè)務(wù)快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的精細(xì)化運(yùn)營，對云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能的投入都是為了這個目的。

解決業(yè)務(wù)需求需要深入到業(yè)務(wù)場景中，也就是需要數(shù)據(jù)智能公司越來越貼近場景，只有在場景中，數(shù)據(jù)才能發(fā)揮價值。從技術(shù)賦能到合作分成，正是代表著數(shù)據(jù)智能公司與場景融合得越來越緊密。

合作分成提升客戶黏性，有利于數(shù)據(jù)智能公司立足行業(yè)。合作分成意味著數(shù)據(jù)智能公司深入到業(yè)務(wù)場景中。數(shù)據(jù)智能公司對客戶應(yīng)用場景理解能力已接近企業(yè)客戶本身，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其他供應(yīng)商。

同時，合作分成代表著數(shù)據(jù)智能公司與企業(yè)客戶深度綁定，企業(yè)客戶選擇這類數(shù)據(jù)公司會非常謹(jǐn)慎，基本需要一兩年的考察期。因此，企業(yè)客戶的替換成本大幅提升，輕易不會更換供應(yīng)商。

合作分成會極大提升數(shù)據(jù)智能公司的天花板。合作分成意味著數(shù)據(jù)智能公司可以獲得企業(yè)的業(yè)務(wù)預(yù)算，而不僅僅是IT預(yù)算，能夠大幅提升數(shù)據(jù)智能公司在單一行業(yè)的天花板。

以消費(fèi)金融為例，技術(shù)服務(wù)只占到整個市場的1%，而助貸業(yè)務(wù)可以占到10%，市場規(guī)模增大至原先的10倍以上。

同時，合作分成的業(yè)務(wù)延續(xù)性更強(qiáng)。技術(shù)賦能基本都是項(xiàng)目制的收費(fèi)模式，隨機(jī)性強(qiáng)、受企業(yè)預(yù)算限制。合作分成意味著只要業(yè)務(wù)繼續(xù)進(jìn)行，就可以持續(xù)按照最終利潤和成效分成，業(yè)務(wù)持續(xù)性強(qiáng)，不受企業(yè)預(yù)算限制。

那什么樣的數(shù)據(jù)智能公司有機(jī)會實(shí)現(xiàn)與企業(yè)客戶合作分成的模式?

我們認(rèn)為，合作分成需要滿足三大前提條件。

第一，做增量市場才能合作分成。做增量大于做存量，對企業(yè)客戶而言，利潤中心的價值大于成本中心。因此，幫助企業(yè)開拓新業(yè)務(wù)、提高原有業(yè)務(wù)的產(chǎn)能，才能夠進(jìn)行合作分成。幫助企業(yè)降低成本是無法合作分成的，因?yàn)楸旧泶嬖诤苊黠@的天花板。

第二，需要搭建覆蓋全場景的業(yè)務(wù)中臺。覆蓋全場景才能證明數(shù)據(jù)智能公司的價值，才能量化成果，基于可量化的成果，數(shù)據(jù)智能公司才能與企業(yè)客戶進(jìn)行合作分成。技術(shù)中臺和數(shù)據(jù)中臺都只能解決單場景或幾個場景的問題，必須是業(yè)務(wù)中臺能夠?qū)崿F(xiàn)全場景覆蓋。

第三，具備運(yùn)營能力。合作分成意味著數(shù)據(jù)智能公司要長期參與到業(yè)務(wù)過程中，具備業(yè)務(wù)運(yùn)營能力，能夠根據(jù)企業(yè)客戶的需求，快速開發(fā)新產(chǎn)品及應(yīng)用，不斷迭代升級，滿足企業(yè)的需求。

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