丰鸟之争落幕,大数据时代

近日,闹的沸沸扬扬的丰鸟之争在官方的调停下落下帷幕,这是行业的第一次大数据之争。事件虽已平息,但后续的影响将广泛而深远。此事堪称对全民的一次大数据洗礼,经此一事,各方对“数据的权属”、“数据的监管与保护”、“数据的应用”等问题又有了新的认识,大数据的监管与变革大幕已徐徐开启。

引言 一场生活、工作与思维的大变革

大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。

这是当今社会所独有的一种新型能力:以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。

《大数据时代:生活、工作和思维的大变革》

维克托-迈尔-舍恩伯格,肯尼思-库克耶@著 盛杨燕、周涛@译

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小快件,大数据

第一部分 大数据时代的思维变革

大数据与三个重大的思维转变有关,这三个转变是相互联系和相互作用的。

第一部分 大数据时代,名副其实的“信息社会”

包括前三章,更多、更杂、更好。
因为互联网的发展,数据得到越来越容易,数据量也越来越大,数据种类也越来越多。
这些数据相对以前的变化,也对如何利用提出来新的挑战。建立在相关关系分析法之上的预测是大数据的核心。

大数据时代已经来临

一、更多:不是随机样本,而是全体数据

随机采样能更快更容易地发现问题,但它本身存在缺陷:它的成功依赖于采样的随机性,它不适合考察子类别的情况,也不能回答事先未考虑到的问题。大数据是建立在掌握所有数据,至少是尽可能多的数据的基础上的,所以我们就可以正确地考察细节并进行新的分析。

第二部分 大数据时代的商业变革

包括4、5、6章,数据化、价值、角色定位。

大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。
计算机的出现带来了数字测量和存储设备,这样就大大提高了数据化的效率。
当文字变成数据。历史也变成为了数据。
在今天,我们不仅有了越来越多的数据,而且有了用来处理数据的工具(统计学和算法)和设备(处理器和存储器),我们就可以在更多领域、更快、更大规模地进行数据处理了。

数据创新:重组数据。
随着大数据的出现,数据的总和比部分数据更有价值。当我们将多个数据集的总和重组在一起的时候,重组总和本身的价值也比单个总和更大。

大数据无疑是当前热门话题,我们生活在社会中,不得不同数据打交道,我们也是数据的一部分,无论我们想不想,愿不愿与大数据牵扯到一起,数据都会找到我们,覆盖我们。无论快递行业发展,还是我们个人生活,都必须面对大数据时代的到来。

二、更杂:不是精确性,而是混杂性

对“小数据”而言,最基本、最重要的要求就是减少错误,保证质量。因为收集信息的有限意味着细微的错误会被放大,甚至有可能影响整个结果的准确性。数据量的大幅增加会造成结果的不准确,一些错误的数据也会混进数据库。这里面包含了更多的数据,不仅能抵消错误数据造成的影响,还能提供更多的额外价值。值得注意的是,错误并不是大数据固有的特性,而是一个亟需我们去处理的现实问题,并且有可能长期存在。因为拥有更大数据量所能带来的商业利益远远超过增加一点精确性,所以通常我们不会再花大力气去提升数据的精确性。

第三部分 大数据时代的管理变革

包括后面两章,风险、掌控。

数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山一角,而绝大部分则隐藏在表面之下。
另外,因为现在联网数据的增加,收集数据变得越来越容易。这对个人隐私也是一大挑战,现在已经没有绝对的隐私了。

曾经看多文中提到的《点球成金》电影,对此印象深刻。
因为数据,人类可以不依赖原来的直接来做决策,而是依靠数据分析。因为数据,可以让我们的决策更加明智更有保障。人类从依靠自身判断到做决定到依靠数据做决定的转变,也是大数据做出的贡献之一。行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分析家的出现而变暗,因为后者不受旧观念的影响,能够聆听数据发出的声音。

当今社会,移动技术、互联网和云计算的快速发展,就象英国《大数据时代》作者所说,数据已经成为一种商业资本,一旦思维转变过来,数据就能巧妙用来激发新产品和新服务。

三、更好:不是因果关系,而是相关关系

建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。通过去探求“是什么”而不是“为什么”,相关关系帮助我们更好地了解这个世界。

后记

数据正在向其他行业发展。我们的认知跟不上时代的变化。对隐私保护提出了挑战。

“单一无关联的数据泄露不可怕,最可怕的事情是你在不同地方的数据被汇总到一起,并且用于计算,也就是被「人物画像」。这将计算出整个人的生活轨迹,到这种状况才是毫无隐私可言。现在连买个手机卡、住个酒店、去网吧上网都需要身份证,将来出现这种情况将毫不惊奇。”——来自一微博网友

20世纪,价值已经从实体基建转变为无形资产,从土地和工厂转变为品牌和产权,如今,一个新的转变正在进行,那就是电脑存储和分析数据的方法取代电脑硬件,成为价值的源泉。数据成为了有价值的公司资产、重要的经济投入和新型商业模式的基石。

第二部分 大数据时代的商业变革

大数据的本质是:思维、商业和管理领域前所未有的大变革。大数据时代的预言家维克多.迈尔—舍恩伯格对三大变革做了解释:

数据化:一切皆可“量化”

数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码,这样电脑就可以处理这些数据了。数字化带来了数据化,但是数字化无法取代数据化。

1、思维大变革:不是随机样本,而是全体数据,不是精确性,而是混杂性,不是因果关系,而是相互关系;

价值:“取之不尽,用之不竭”的数据创新

数据创新1:数据的再利用

数据的价值不会随着它的使用而减少,而是可以不断地被处理。这就是经济学家所谓的“非竞争性”的好处:个人的使用不会妨碍其他人的使用,而且信息不会像其他物质产品一样随着使用而有所耗损。

数据创新2:重组数据

有时,处于休眠状态的数据的价值只能通过与另一个截然不同的数据集结合才能释放出来。随着大数据的出现,数据的总和比部分更有价值。当我们将多个数据集的总和重组在一起时,重组总和本身的价值也比单个总和更大。

数据创新3:可扩展数据

收集多个数据流或每个数据流中更多数据点的额外成本往往较低,因此,收集尽可能多的数据并在一开始就考虑到各种潜在的二次用途并使其具有扩展性是非常有意义的。

数据创新4:数据的折旧值

随着时间的推移,大多数数据都会失去一部分基本用途。然而,并非所有的数据都会贬值。即使数据用于基本用途的价值会减少,其潜在价值却依然强大。

数据创新5:数据废气

“数据废气”用来描述人们在网上留下的数字轨迹。它是用户在线交互的副产品,包括浏览了哪些页面、停留了多久、鼠标光标停留的位置、输入了什么信息等。许多公司因此对系统进行了设计,使自己能够得到数据废气并循环利用,以改善现有服务或开发新服务。

数据创新6:开放数据

开放数据的倡导者主张,政府只是他们所收集信息的托管人,私营部门和社会对数据的利用会比政府更具有创新性。他们呼吁建立专门的官方机构来公布民用和商业数据,而且数据必须以标准的可机读形式展现,以方便人们处理。

2、商业大变革:一切皆可量化、取之不尽,用之不竭的数据创新,数据、技术与思维的三足鼎立;

角色定位:数据、技术与思维的三足鼎立

根据所提供价值的不同来源,出现了三种大数据公司。

第一种是基于数据本身的公司。这些公司拥有大量数据或者可以收集到大量数据,却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。

第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。它们掌握了专业技能但不一定拥有数据或提出数据创新性用途的才能。

第三种是基于思维的公司。让这些公司脱颖而出的是其创始人和员工的创新思维,他们有怎样挖掘数据新价值的独特想法。

大数据成为许多公司竞争力的来源,从而使整个行业结构都改变了。大公司(掌握大量数据)和小公司(固定资产少,运行成本低)最有可能成为赢家,而大部分中等规模的公司则可能无法在这次行业调整中尝到甜头。

3、管理的大变革:责任与自由并举的信息管理和让数据主宰一切的隐患。

第三部分 大数据时代的管理变革

大数据的到来已经具备物质条件,在过去的50年中,数据存储的成本大约每两年就减少一半,存储密度则增加了5000万倍。谷歌和亚马逊等网络公司是大数据的先驱者,谷歌公司要处理的数据是美国图书馆所有纸质出版物所含数据量的上千倍。亚马逊公司在向其用户,不论是生存这些数据的客户还是其它客户作出建议时,都可以不断地使用过去的交易数据。

风险:让数据主宰一切的隐忧

我们的隐私被二次利用了

在大数据时代,不管是告知与许可(大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途,而更多源于二次利用)、模糊化还是匿名化(随着数据量和种类的增多,大数据促进了数据内容的交叉检验),这三大隐私保护策略都失效了。

预测与惩罚,不是因为“所做”,而是因为“将做”

通过大数据预测对未来可能行为进行惩罚是对公平正义的亵渎,它否定了我们之所以为人的重要组成部分——自由选择的能力和行为责任自负。

数据独裁

我们比想象中更容易受到数据的统治——让数据以良莠参半的方式统治我们。我们可能会形成一种对数据的执迷,仅仅为了收集数据而收集数据,或者赋予数据根本无权得到的信任,而数据远远没有我们所想的那么可靠。

大数据的科学价值和社会价值,一方面,对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源,另一方面,大数据已经撼动了从商业科技到政府、医疗、教育、经济、人文以及社会的各个领域。

掌控:责任与自由并举的信息管理

管理变革1:个人隐私保护,从个人许可到让数据使用者承担责任

在大数据时代,数据的价值很大一部分体现在二级用途上,我们需要设立一个不一样的隐私保护模式,这个模式应该更着重于数据使用者为其行为承担责任,而不是将重心放在收集数据之初取得个人同意上。监管机制可以通过限制个人信息存储和处理的时间来保护个人隐私。这就是我们认为更适用于大数据时代的平衡:公司可以利用数据的时间更长,但相应地必须为其行为承担责任以及负有特定时间之后删除个人数据的义务。

管理变革2:个人动因VS预测分析

身处大数据时代,我们必须拓宽对公正的理解,必须把对个人动因的保护纳入进来,个人可以并应该为他们的行为而非倾向负责。

管理变革3:击碎黑盒子,大数据算法师的崛起

大数据的运作是在一个超出我们正常理解的范围之上的。大数据预测、运算法则和数据库有变为黑盒子的风险,这个黑盒子不透明、不可解释、不可追踪,因而我们对其信心全无。为了防止这些情况的出现,大数据将需要被监测并保持透明度,这就催生出了“算法师”。外部算法师将扮演公正的审计员的角色,根据法律指令或规章对大数据的准确程度或者有效性进行鉴定。内部算法师在机构内部工作,监督其大数据活动。

管理变革4:反数据垄断大亨

为了促进大数据平台上的良性竞争,政府必须运用反垄断条例。

新的数据公司、数据分析公司都应运而生,在市场经济的竞争法则下,大数据时代的开始阶段,已闻到竞争的烟火。微软以1.1亿元美元购买了大数据公司Farecast,二年后,谷歌公司以7亿美元购买了给Farecast公司提供数据的ITA
software公司。

结语 正在发生的未来

大数据提供的不是最终答案,只是参考答案,为我们提供暂时的帮助,以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本。

快递大数据时代特征

大数据不是数据大,但是数据大毕竟是大数据基础。快递企业的生产特征之一是实物传递,在实物传递的过程中,产生海量的数据,并有自己的数据特征。

首先数据量大。快递公司公开的企业网站,按照网站数据流量排,根据美国Alexa公司公布的全球排名:邮政速递3727名,顺丰速运3802名,申通快递7529名。这里当然没有包括快递企业的生产中产生的数据,现在我们拿不到这些数据量。

但我们可以想象,这三家快递企业每天都在几百万件,每天与近千万个客户发生关联,快递的面单大同小异,基本数据少则十几个,多则几十个。还有遍布城乡的网络节点、上万辆车辆、上万台终端设备,几十万流动的派送员,可以大胆的说,快递企业每天产生的数据都是海量的。

第二是数据的真实性。快递企业内部生产过程中所产生的数据的地域、时间、内容等都是真实的。快递企业和用户的寄收双方是以面单作为契约合同,因此地址、姓名、手机号、时间、机构代码、经手人签字等基本都是真实的,可靠的。

第三是地域性。快递企业大部分生产人员、车辆、各种工具大部分的时间都处在运动状态,而运动状态容易变化,运动本身就产生大量数据,并且所产生的数据都具有地理信息特征。而且这个地域覆盖范围很大,随着业务的拓展,已经开始向农村延伸,向境外拓展。

第四是关联性。快递企业的生产过程和消费过程同时进行,这是快递企业和生产企业最大的不同点,因此,快递企业和用户之间的关联性就特别的强。快递企业的生产过程中内部的各个节点、人员在不同的空间和时间在完成同一个任务,所以所产生的数据关联性就显而易见。

大数据时代的监管

大数据时代的预言家认为:虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题。数据能成为有价值的资产,关键是数据的创新。

我们还清楚地记得,快递企业的一个派送员把过时的面单卖给需要买的人,价格是0.5元。买者认识到这面单上有数据,即便是过时,也有价值,不然他不会化0.5元去购买。事后社会舆论基本是谴责,谴责的理由是面单上有个人信息,属于个人隐私。我认为有道理。最近我们也看到媒体披露:有个地方政府要求快递企业把使用过的面单销毁。我认为完全没有道理。

交通运输部、国家邮政局作为邮政业规章的制定部门和监管部门。面对大数据时代,要指导快递企业认识到数据是企业的资源,在业务创新的同时,更要注重数据的创新,通过数据创新,促进企业的管理水平,促进企业的转型升级。

要鼓励企业规范数据的再利用,开放部分数据,为企业提升管理服务,为用户提供新的服务,为社会关联企业服务,为社会进步作出新的贡献。同时要面对大数据时代带来的风险隐患,如个人隐私的二次利用、数据独裁、“第三只眼”、行业边界模糊等制定相应法律法规。

从社会发展的历史已经证明,出版印刷行业的发展推动国家立法保护言论自由。大数据时代也需要新的法律规则制度来保卫权势面前的个人隐私权利。

大数据时代的变革

十年快递发展迅速,许多快递企业已经做大,但我们还能记忆倒闭和被兼并企业的痕迹,如果说快递企业第一次的机遇和挑战是能否适应电子商务和网络购物的趋势,那现在在大数据时代面前,将面临第二次新的机遇和挑战。

首先要思维之变。快递企业最大的资源一个是网络能力,包括人员、车辆、处理场地、营业网点、计算机设备等;另一个就是每天所产生的业务量,每天涉及几百万上千万的用户,这是被外行业羡慕的;还有一个就是完成这些业务量所产生的大量数据。在大数据时代,这海量的数据是宝贵的资源,具有潜在的价值。

第二,是制度之变。要重新设计企业的很多制度,要站在商业大变革、管理大变革的基础上,加快企业信息化的建设和应用,要高度重视对企业数据的保护。要完整的把所有数据收集、梳理、分类、存储、分析、应用。通过数据创新,产生价值,产生新的服务,延伸自己的价值链。

第三,是价值链之变。大数据的价值链三大构成:第一种是基于数据本身的公司,第二种是基于技能的数据分析公司,第三种是基于思维公司。在当前快递企业所拥有的技术力量,完全靠自己,时不我待,可以与外部合作,因为拥有大量数据,不一定有从数据中提取价值的技能。

我们可以回过头来看看马云,马云做了三件事;第一平台,是开放的平台,凝聚了大量的企业和用户,第二是金融,颠覆了现有的金融结算,第三数据。

根据菜鸟网络CEO沈国军透露,一是在全国几百个城市通过“自建+合作”的方式建设物理层面的仓储设施;二是利用物联网、云计算等技术,建立基于这些仓储设施的数据应用平台,并共享给电子商务企业、物流公司、仓储企业、第三方物流服务商以及供应链服务商。

如果“菜鸟”不能为生产产品的企业提高有效数据,“菜鸟”将难于落地。淘宝、天猫已经积累了十年的数据,现在每天还在不断发生和存储大量的数据,这些数据才是真正的价值,才是支撑“菜鸟”的根基。

小快件大数据,已经开始被企业所认识,但国内快递企业大多数还没有完全看清楚数据是企业的资源,没有看到数据再利用的商业价值,还没有自己或合作利用先进的工具和方法,去数据创新。但小快件大数据已经被行业外,特别是数据公司所看好。

过去的五年,十年快递企业抓住了“网络购物”大发展的机遇,赢得了大发展,未来的五年,十年要以开放的心态,创新的勇气,思维的转变,拥抱“大数据时代”,让企业的大数据,发挥更大的作用,产生更多的社会效益和企业效益。

资源为王,流量决定未来!在大数据时代,将会发生新的赢家和输家!

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