大数据时代与电商[编辑]

一、商业中的大数据

“大数据”若按照学术界的严格定义，其量级通常不低于1PB（也就是1024TB）。电商各种数据源量级巨大，但是相对粗糙、噪声高，甚至部分是流水，经过数据的筛选、洗涤、转换、聚合等动作之后，“大数据”往往会变成可供商业分析和挖掘“小数据”。所以，大数据是相对的。

目前，尽管大数据如火如荼，但是商业模式和盈利模式并不清晰。能算得上真正的“大数据”量级同时完全由大数据创造的巨额经济价值足以养活整个公司的企业，在笔者看来，仅网络搜索巨擘谷歌和百度两家。而大部分商业场景之下的基于数据的决策倘若按照“大数据”的学术定义，皆称不上大数据，但是数据化决策和管理屡见不鲜、无处不在。所以，商业中（包括电商行业）的大数据一般指的是数据维度比较丰满且数据观测数在1000万以上的规模。

二、数据驱动电商

电商企业的兴衰荣辱总能最先在运营数据方面窥见端倪，数据亦能在量化层面揭橥电商生态的进化与成长。电商群雄逐鹿中原，数据驱动主宰沉浮。

数据驱动跟数据分析、数据挖掘和数学建模有本质的区别，后面三种皆侧重数据技术层面，没有考虑到商业流程和使用者。数据驱动的核心是数据创造生产力。笔者不论在商学院传道授业解惑，还是在企业的管理实践中，总是不停地重申：数据只有产生价值才会有价值。

数据与商业结合，懂商业才能谈数据分析或挖掘，两者皆成为业界共识，但是如果说数据撑持商业则过于笼统，没有说到点子上，数据应当是作用于“商业决策点”，哪里遇到决策的拐点，哪里便需要数据，并不是商业和商务中方方面面都离不开数据。认清数据在商业中的角色也很重要。

三、大数据时代的三个“变革”

李若山教授指出，在大数据时代，我们迎来了三个“变革”：思维变革、商业变革和管理变革.李教授进而解释到，大数据时代的思维变革表现在三个方面：一，更多，不是随机样本，而是所有数据;二，更杂，不是精确性，而是混杂性;三，更好，不是因果关系，而是相关关系。

大数据时代的商业变革表现在数据化、价值、角色定位三个方面。数据化既一切皆可“量化”;价值既“取之不尽，用之不竭”的数据创新;角色定位上数据、技术与思维的三足鼎立。

大数据时代的管理变革主要有两个方面：风险和掌控。风险是让数据主宰一切的隐忧;掌控体现在自由与责任并举的数据管理。

四、大数据时代的财务控制

麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

李若山教授最后提到在当今大数据时代下的财务控制又被赋予了新的时代意义，主要体现在四个方面：
第一，大数据时代的财务控制是正确解读财务数据的内容与意义。
第二，大数据时代的财务控制强调财务控制中的非会计信息的作用。
第三，大数据时代的财务控制将财务控制回归到企业经营的实质中去。
第四，大数据时代下的财务将不再是传统意义上的金融活动!

五、互联网+下，产业创新如何实现本地化？

首先，四套班子一号工程要充分利用“互联网+”、大数据服务。做“互联网+”一定要跟地方政府的一号工程结合起来，说白了，互联网金融是新一轮的财富再分配、资源再分配，在这当中为什么今天颐高选择了一些欠发达地区呢？其实欠发达地区的每个书记市长都在想弯道超车，弯道超车就是这些资源、这些数据，未来财富再分配的方式，冠冕堂皇讲的就是转型升级、新产业植入。所以颐高就是BAT的搬运工，把全中国最好的，适用于地域的最好的发展模式搬给书记、市长，然后我们提供一大堆服务，用这些方式来实现长官们的需求。

那么创新主力军是谁呢？我认为不是阿里，也不是颐高，也不是外来新产业的一二十家企业，而是本地传统企业家，因为这些企业家群体的数量、财富、资源，以及各个方面才是这个城市的主力军。所以我们希望这些传统的企业家跟颐高一起，能够把观念打破，为此采用了很多方法，比如说游学、培训、演讲、合作等其他很多套路。

此外，要发掘接地气的90后创业者，这个方面目前颐高在国内做得最好。如何用颐高的90后，用楼友会创客模式，去激活每个城市90后的创业，值得大家关注。市长喊你们回家创业，我们这个项目也很多，因为未来“美丽乡村”有很多项目是通过数据、通过投资、通过这样的方式，来实现美丽家乡、美丽产业、美丽民宿、农家乐等等，所以不是高科技，一定是“工业4.0”、大数据，美丽家乡就存在这样很多机会。所以90后给每个城市服务的时候，未必一定是“互联网+”和潍V，所以美丽乡村加激情的90后创业，未来会改变整个城市，会有很多项目起来。

六、大数据100表现

南方大数据100指数基金是国内首批深度融入财经大数据的指数产品。与传统指数相比，其最大创新点在于将互联网大数据引入指数编制，利用大数据对市场主体情绪进行参照量化，为市场上的指数投资带来了新的视角和参考体系。南方新浪大数据100指数综合财务、市场驱动、大数据三大因子，在A股市场中遴选出100只股票组成样本股。其中，通过新浪财经大数据分析，找到一种有效的连接用户情绪和股价表现的关系，热点是大数据因子的精髓。大数据100指数根据新浪财经频道下股票页面点击量、关注度等方面刻画投资者情绪，衡量投资者对单个股票评价，综合评价精选出具有超额收益预期的股票，组成指数的100只样本股。同时，为了及时反映股市热点变化，大数据100指数样本股实施月度定期调整。

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