大數據商業化的競爭
作者簡介：羅仲偉，中國社會科學院工業經濟研究所研究員，中國社會科學院研究生院教授、博士生導師。
大數據商業化的競爭
這是一個人類正在從工業生產社會邁向數字智能社會的時代。上世紀九十年代發端的信息革命所引致的科技進步加速，推動著人類社會生活變革的加速，也促使產業生態和商業生態加速轉變，傳統工業製造邏輯或產業組織假設受到根本性挑戰。從市場需求端來看，人們主要以集體、共性方式呈現的功能性普遍需求得到極大程度的滿足之後，潛在的以個體、個性方式凸顯的體驗性多元需求浮現出來。個性、多元、分散、互動的消費趨勢使呈正態分布的需求市場方差趨於增大，波峰大幅降低，所有非流行的長尾需求市場累加起來形成一個比傳統流行市場還大的市場，及至導致流行市場的反轉。由此必然帶來市場的複雜性、不確定性以幾何級數增長。新的產業生態和商業生態以及急劇變化的市場在全球範圍內改變著商業競爭的格局，不斷提高商業組織決策的難度、強度，其實質在於要求商業組織全方位創新，甚至顛覆性地改變著商業組織的定義，要求傳統商業組織革自己的命。這一點在大數據商業化實踐的過程中得到突出反映。
大數據商業化的意義
大數據作為以多元方式依託數字網路對實時海量數據進行快速數據採集、傳輸、分析處理技術的總稱，其快速發展與廣泛應用是這個劇變時代最重要的社會經濟特徵之一。如果說大數據是一種信息技術集成的結果，那麼大數據應用則是一種商業生態進化的過程。因為大數據，人類的任何活動在相當程度上都可以用結構化、模型化、網路化的數據予以重現。當數據成為一種資源、要素的時候，人類活動本身就無時無刻不在產生資源、要素，從而以幾乎無限的想像力、可能性擴展了資源、要素的內涵和外延。換句話說，從經濟和管理的視角來看，利用大數據改變人類的活動、改變人的行為本身，就能獲得極大的效率增進和效益優化，即朝著實現帕累托最優邁進。與此同時，大數據與雲計算、人工智慧、物聯網和虛擬現實等新技術緊密地融合在一起，形成數字經濟、數字社會的基本技術基礎，使人類得以通過人機互動、虛擬現實，實現人類活動的實時自動調整。大數據需要後者提供技術支撐和應用場景。而對雲計算、人工智慧、物聯網等新技術而言，大數據既是其重要的資源基礎也是其某種呈現形式。
因此，大數據商業化過程既是融合、推動雲計算、人工智慧、物聯網和虛擬現實等新技術商業化的過程，又是工業社會向數字智能社會轉換時期推動商業組織創新的過程，也必然是重塑未來商業競爭格局的過程。這樣一來，大數據商業化就成為新時代重構產業格局、重塑競爭優勢的制高點。而大數據商業化需要建立在掌握五個關鍵要素的基礎之上，即人才、數據、基礎設施、分析處理方式與能力以及應用場景。其中，人才和數據是基礎資源，基礎設施、分析處理方式與能力是底層技術，應用場景則意味著對相應市場特徵和表現的描述與判斷，以及面向這個相應市場的商業化應用，其要點在於創造充分滿足相應市場需求的特定商業模式，也就是如何實現滿足相應市場的價值新主張。
大數據商業化的核心
目前，大數據商業化還處於探索試水階段，各投資機構、領先企業躍躍欲試，在大趨勢感召下摸索發展路徑，試圖打破黎明前的混沌，在大數據大規模商業化應用方面實現爆發性突破。關於大數據商業化，雖然缺乏系統、權威的宏觀指標統計描述，但是領先企業此起彼落的探索性投資行為和實踐案例無不在昭示著這個誘人領域爆發前的萌動。儘管發展路徑並不清晰，商業模式遠未成熟，但當前的核心點無疑是明確的，這就是首先要形成自己的結構化、場域化數據源，使自己具備強大的數據收集能力，從而在不同應用場領域建立起參與大數據商業化競爭的基礎。當前的態勢表明，美國和中國站在這個社會轉折新時代的前沿，以各自的優勢引領著全球產業生態和商業生態變革的潮流。就大數據商業化及其相關的雲計算、人工智慧和物聯網領域而言，中、美以強勁的發展動力正在成為全球最重要的創新策源地，企業的探索性實踐為全球所矚目。尤其是一些領先企業已經意識、洞察到「人工智慧+大數據」對各個行業逐漸滲透的趨勢，紛紛開始系統性布局，構築不同應用場域的數據源陣營。例如，近來蘋果與赫茲租車合作、谷歌與Avis合作探索智能駕駛，神州優車開發人車生態智能系統，就在於試圖以大數據商業應用為前景，建立交通人工智慧數據源基礎和數據處理模式，以為尋求交通人工智慧帶來的技術可能性與廣泛應用場景相結合的可行方式創造條件。人們對此滿懷期待，由此有可能爆發出巨大的力量，為改善人類的交通條件甚至改變人類的出行生態創造出可行的全面解決方案。
相對於美國，中國企業在人才和底層技術方面是短板，而在數據和應用場景方面卻具有得天獨厚的優勢。中國巨量人口及其日趨活躍的與互聯網相聯繫的消費活動在海量可挖掘數據生成的同時，構成了世界上規模最大的大數據商業應用市場，多元、立體的社會結構也形成了豐富的、極具差異化的應用市場結構，從而為中國企業在應用場景方面開展率先探索提供了先天優勢。這正是中國企業在大數據商業應用市場上屢有驚人創新之舉的重要原因。
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大數據商業化面臨
的困難
雖然大數據商業應用市場精彩紛呈，有著超乎普通想像的挖掘空間，但企業也面臨在傳統商業競爭中難以想像的困難。過去在傳統領域獲得的成功經驗和知識積累，在大數據商業應用這樣的新商業競爭中，似乎全無用武之地。這主要是由於社會轉折新時代商業決策的約束條件產生了重大變化，首先表現為決策要素的不確定性增加，最為突出的是技術發明、創新及其發展的不確定性和市場發現的不確定性。
新時代形成競爭合作態勢的技術創新不確定性產生自兩個方面的原因。一是在同一科學原理之內，沿不同技術路線或方向上同時進行著大量的創新，二是在不同科學原理之下，為實現同樣功能的多種技術在齊頭並進地創新。由此形成一種混沌的局面。市場發現的不確定性則由信息體驗消費需求的特徵所決定。人們在消費過程中因相關信息所體現的心理感受和情趣偏好越來越強烈，體驗消費市場上產生的體驗價值正在成為消費決策的關鍵因素。而體驗消費呈現的多元性、模糊性、速變性、圈子性、情感性等特徵，使相關市場難以感知和判斷。信息特徵與體驗特徵的疊加，信息體驗消費的市場場景就體現出更為複雜、多元、分散、共享、互動的特點。
由於這兩方面不確定性的存在，包括企業在內的商業組織要想實現大數據商業化，並沒有現成的成功經驗可參照，也難以用工業生產條件下積累的知識沉澱和形成的理論教條作為指導，探索性創新只能是唯一的路徑，同時也意味著存在巨大的商業風險。這裡，對技術和市場的重新理解至關重要。
中國企業大數據商業化的注意事項
對於中國企業而言，在當前大數據商業化競爭中，所面臨的機會或所必須完成的任務，一方面要以不同方式儘快彌補在人才和底層技術方面與世界領先企業之間的差距，另一方面要儘快通過資源整合、試錯迭代等方式確定大數據應用場景，消除或減輕市場不確定性，以創新的商業模式鎖定相關市場。在此過程中，還要探索技術突破和應用場景以及資源挖掘的結合點，促進要素之間的協同並進、相互融合，最終完成五個關鍵要素的整合性匹配，從而形成更高層面商業應用爆發的可能性。人們欣喜地看到，以阿里、騰訊、百度、神州為代表的大數據商業化領先企業正在為此做出開創性的努力。
這裡，針對大數據商業化的現實實踐，提醒中國企業至少應注意以下幾點：
首先要從戰略高度深刻認識大數據商業化的制高點地位。無論是新興企業還是傳統企業，都必須具備應用大數據的必要性和可行性。馬化騰認為「未來所有企業的基本形態就是在雲端用人工智慧處理大數據」，這無疑是獨具戰略遠見的思考。但同時也要認識到大數據應用並非就是企業創新和運營的全部，這就需要處理好大數據與其他技術以及企業運作的關係。
其次，提高應用市場的精準性。應對複雜的、模糊的、混沌的大數據應用場景和市場，要充分利用互聯網企業的成長方式，在基本戰略方向得到掌控的前提下，通過快速學習、整合資源、創新迭代、自我裂變、不斷進化，不斷使應用場景清晰化、層次化、精準化，進而評估、試錯商業模式。需要著重指出的是，當務之急是通過試錯構造出自己精準的結構化、場域化數據源，形成獨特的、強大的數據收集能力。
第三，重視速度效益的重要性。在「時間緊縮」的時代背景下，信息智能時代的網路鎖定效應，往往形成贏家通吃的競爭格局，使商業運作風險前所未有。在同一市場上為滿足相同功能和體驗需求存在多個競爭主體的情況下，猶豫不決、優柔寡斷無疑將一事無成。
第四，強調合作共享的必要性。合作共享既是大數據、雲計算、人工智慧和物聯網等領域發展的基本特徵和規律，也是響應速度、分散風險的必然要求。知識整合、技術集成、優勢互補大勢所趨，任何商業組織都要建立起合作、共享的經營理念，並以此引導創新過程。
第五，著力組織創新的緊迫性。數字智能時代具有新的組織分工邏輯，「社會化小生產」趨勢下正在形成網狀實時合作分工格局。多樣化、個人化、小微化、柔性化、分享化、非企業化的商業組織不斷誕生和活躍，在面對日益細分化、多元化、分散化的市場方面已經顯示出其獨具的優勢和旺盛的生命力。大數據商業化領先企業如何創新組織方式和商業模式，以整合、融匯這些商業組織，進而得以在更高的大數據商業應用層面實現突破，應當說是當前最為緊迫的主題之一。
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