数据产业的本质是什么

张虹

摘要:数据是天然连接的，连接越多越有价值。因此，数据产业是围绕数据生产、流通、应用三个连续环节，推动数据不断增值的企业、个人和机构的集合。

这一轮数字化转型的特点是万物在线、数据互联、智能决策，其中数据是连接三者的核心和主线。离开数据谈这一轮数字化转型是无源之水，数字化转型根本无从谈起。

上线意味着所有的行为轨迹都可以数字化，从而留下痕迹。随着数据的快速增长，它已经成为一个全新的数据产业。

关于数据行业及其生态，有很多观点。

对于这个全新的行业及其生态，有各种各样的看法。

整个数据产业分为数据采集、数据管理和数据使用三个层次，有的分为大数据技术、大数据服务和大数据应用，有的分为数据源、数据架构、分析和应用四个模块。

以第一种方法为例。在数据采集层面，包括数据采集和数据来源。在数据收集方面，典型的企业包括IBM和Oracle。在数据源下，进一步细分为位置数据、图片数据、文本数据、音视频数据等。在数据管理层面，包括数据仓库和数据平台，数据平台分为云存储、第三方数据平台和物联网。在数据使用层面，包括数据挖掘、商业智能、数据可视化、垂直应用(如智能营销、语音服务、图像分析)、行业应用(如金融、零售、旅游、政府、电信、医疗等)。).

这样的分层和分类造成了极大的混乱——因为在分层和分类的过程中，各种维度交织在一起，包括技术维度、行业维度和企业维度。由于大多数公司的业务都会发生变化，经常会产生新的概念，而新的公司会不断出现，这种看似宏大而全面的分类最致命的问题就是极不稳定。因此，分类越来越复杂，重叠的现象越来越多，分类不合理、不准确甚至遗漏的问题也越来越多。

所以，通过对企业的穷尽式分类来准确把握数据产业的本质，就像我们试图通过描述叶子的形状和颜色来对植物进行分类一样，是费时费力的。

数据产业的本质是怎么来，怎么用

要了解数据行业的本质，首先要了解数据是怎么来的，怎么用的。

简而言之，有两个主要的数据来源。是企业、机构或个人有明确目的，主动采取某种手段收集的数据。最常见的形式是基于统计抽样的问卷调查。另一种是消费者、企业、机构在连续生产过程中相互作用产生的数据。如:运营商数据、财务数据、电商数据、社交数据、工商税务数据、高速数据、电力数据等等。随着一切上线，第二数据源逐渐成为主体，占数据的绝大部分。这两个来源，无论是主动的还是被动的，其实都是数据的生产过程。

在企业端，数据的应用主要有三种:销售清单、市场洞察和数据产品。

销售清单是直接提供客户清单，帮助企业实现销售。比如保险行业，很多公司都是通过赠送低价意外险来获取潜在客户的信息，然后将赠送过保险的客户名单提交给客户管理部门进一步发展。

市场洞察力是指数据经过处理和分析后，能够为企业的经营决策提供依据，从而转化为有价值的信息或商业洞察力。

产品是将数据深加工后变成可重复利用的资源，提高企业自身的业绩，或者对外销售，成为企业新的盈利点。比如运营商把用户的数据加工成庞大的客户标签库，不仅用于自己的精准营销，还可以帮助其他企业进行营销和客户维护。

数据和石油一样，只有经过加工和使用才能产生价值。但这两者是不同的。一桶油加一桶油等于两桶油，这是简单的叠加。但是，一类数据加上另一类数据，并不是简单的量的叠加，很可能会带来质的变化。比如，如果运营商数据和信用卡数据相互连接，我们可以更准确地了解我们的客户，甚至开发出全新的产品，比如贷款和理财。比如智慧城市的建设，不能只靠一个部门的数据，需要聚合公安、交通、电力等多个部门的数据。

换句话说，数据是天然连接的，连接越多越有价值。因此，数据产业是围绕数据生产、流通、应用三个连续环节，推动数据不断增值的企业、个人和机构的集合。

总的来说，每个企业、个人和组织都可能既是数据的生产者，也是数据的分发者和使用者。为了实现数据的生产、流通和应用，每个参与者可能使用不同的工具和技术，如ERP系统、CRM系统、数据仓库、数据湖，以及相关的数据安全和数据治理技术。为了促进数据流通，有数据合规审核、数据交易平台、数据信任平台等。在机制上，还有多方可信计算和技术上的隐私计算。在数据应用上，有各种机器学习和深度学习算法，AI操作系统等。

有技术变革，有企业生死。但是，数据沿着生产、流通、应用三个环节运动并不断增值的行业本质不会改变。

大数据和小数据构成了完整的数据产业。

一般来说，人们一说起数据行业，心里默认的就是大数据。但事实上，留下很少数据的数据行业将是一个不完整的行业。

小数据一般是指通过抽样调查获得的数据，包括通过一对一深度访谈和小组研讨获得的非结构化数据(主要基于公开的非结构化文本内容)，以及通过问卷调查获得的结构化数据(主要以量表的形式)。

大数据因为规模大，更能发现事物之间的关联，而小数据因为规模小，更能发现事物之间的因果关系，这是业内不争的事实。所以，虽然人们曾经认为大数据会完全取代小数据，但是现在人们越来越倾向于认为大数据和小数据会长期共存，发挥不同的作用。

但这并不意味着小数据作为数据行业的老子集，不需要与时俱进。小数据行业主要由市场调研公司组成，沿着数据采集、处理、分析三个环节分布。数据采集和数据处理方面的公司多为小微企业，特点是规模小、利润低、手工操作、科技水平低，主要客户仅限于头部市场调研公司。而头部市场调研公司往往横跨所有三个环节，因此业务链条极其冗长，每个环节的价值提升有限，不得不压低下游配套企业的利润，导致整个行业利润不断下滑，逐渐失去活力。

如何将传统的小数据产业现代化、科技化，并与新兴的大数据产业对接，从而实现两者之间更加良性的互动和相互促进，是未来数据产业领导者应该思考的问题。