來源：IT桔子（itjuzi521）

作者：Judy

根據IT桔子數據，在2018年內，中國「大數據」相關企業在一級市場獲得股權投資金額高達1405億人民幣，環比增長270%。

數據存儲、數據挖掘、數據安全和各行業應用等大數據領域公司頻繁獲投，且輪次多為B輪、C輪及之后——從2012年前后「大數據概念」在互聯網和信息行業被頻繁提起，到2019年，已有相當一部分技術類創新企業生長并發展到技術成熟，走向「大數據應用」。

從普通用戶的角度去感知大數據，是高德知道工作日六點半打開地圖的你是要回家，自動顯示的路線和路況；是美團在中午給你推送的黃燜雞米飯滿減紅包；是X平臺在某個合適時機問你是否有貸款需求；也是政務大廳的小機器人知道你要的一切答案。

大數據，正在滲透人們的日常生活，以「懂你」的方式給生活帶來便捷體驗。

同時另一面，給消費者提供服務的B端企業，將數據高效使用可以為大小的運營決策提供理性、科學的判斷依據；此外，實際上擁有數據量遠超個人和企業的我國各級政府單位，更是在探索手中數據應用上走在了前端。數據已經成為各行業的重要資源和創新動力。

但是一些企業對大數據的認知仍處在「概念化」狀態，或者受限于業務數據收集、處理之困，或者認為自身數據量不足夠大，離所謂大數據很遙遠，亦或者在戰略意識上過于謹慎，認為大數據技術使用成本過高而預期不明——大數據的價值和力量，至少在當前階段，并沒有充分在企業里發揮作用。

在國際知名咨詢公司畢馬威看來，當前宏觀環境充滿不確定性、同業競爭之外又有互聯網跨界競爭的壓力，同時客戶需求更加多樣化的背景下，對于一家企業，如何找到下一個利潤增長點，如何滿足客戶需求，如何在新的政策下快速提升業務，如何找到新的資源和潛在市場——都是反推企業利用自有或行業共有數據資產的重要因素。通過對數據資產的轉化，使其逐步發揮價值。

如何實現企業的「大數據化」。畢馬威大數據合伙人魏秋萍博士給出的建議是：

首先要形成統一認知。注重數據挖掘往往一開始只是少量部門，但實際需要全企業協同發展，在企業層面尤其是高層支持，形成統一認知，才能讓數據發揮價值。

第二，要養成數據驅動決策的思維方式。很多企業的經營決策以往可能都是拍腦袋決定，沒有依據，但假設每個員工、每個部門、每個領導都有「有數據支撐再做決策」意識以后，數據驅動決策的文化才能開展。

第三，加強和外部的協作。如金融機構在做信貸業務時，獲取并使用外部更多數據幫助其做風控、做反欺詐是十分必要的。

DATATOM德拓信息是一家致力于「數據智能」的科學研究的創新大數據企業，目前已完成C輪融資，服務過20多個行業，包括媒體文娛、教育科研、公共安全、交通物流、政務管理、醫療衛生、商業制造和金融證券等。

DATATOM也實踐了90多個大數據項目的方案落地，包括極具影響力的「海關總署等風險洞察」「貴陽交管的『數據鐵籠』」、上海公安的「智慧公安」等。

在豐富的服務客戶的能力基礎之上，德拓信息CEO謝赟分享了德拓對大數據的理解和洞察。他們認為：

一，數據可以實現多維感知。例如德拓為青浦公安做的大數據監控，將進博會期間所有的數據和公安數據匯集在一起，使得公安可以了解實時情況，包括重點關注的所有異常點。

二，數據可以驅動業務協同。在業務組織和生態之間，受限于「部門墻」、「組織墻」、「生態墻」，最大問題即互相無法協同。但數據是透明的，當數據一體化時，所有墻在技術層面就可以打通了，進而驅動業務的協同。

三，數據的洞察助力精準決策。從拍腦袋定方向，到使用數據作為支撐做決策，是降低風險、促進組織更好發展的理性選擇。

四，數據可以完成深度挖掘。無論是通過數據找到某個犯罪嫌疑人，還是去探索一個新的商機，數據是可以不斷深入挖掘、找到機會的。

五，數據可以提供無邊界的服務。一方面，大數據可以將原來的信息化更好用。信息化無法進行數據之間的評估，無法實現數據監管驗證。但大數據的匯集，可以對此前數據準確性和可靠性做評估；第二，數據可以成為一種服務能力。

六，數據可以提升流程效能。通過數據感知，從而發現流程中的問題，予以迭代優化，實現效率的提升。例如在軌道交通實踐的人員效能數據分析平臺，在獨山子石化實現的失效數據庫分析等。

當然，我們也觀察到如德拓信息一樣，在大數據時代的一些探索和踐行者。他們不論是作為第三方提供技術、解決方案去服務B端客戶進行大數據化，還是作為企事業或政府單位，自發挖掘內部數據而進行的大數據化，都在影響著大到國家戰略，小到用戶增長效率——

「佳格天地」專攻大數據在農業方面的應用。目前我國仍是農業大國，農業作為第一產業關系到國計民生，但農業領域如何獲取數據成為最大阻礙與瓶頸。

目前，佳格天地以遙感技術為核心，以地理信息系統為平臺，以全球定位系統為輔助——觀測中國每一畝土地正在發生什么變化，種的是大豆還是玉米，大豆正在經歷什么病害，大棚覆蓋有多少，大棚里是否有作物正在生長。

佳格天地的這套「天地空數據采集系統」每天會接收到數T級別數據，通過機器學習的算法，識別具體作物以及相應狀態，最終為農業保險提供合理依據。

在券商如中信建投中，也正在利用對用戶日常交易、轉賬、自選股等字段作為目標數據標的，使用機器學習去調動近千萬的客戶的活躍性。此外，中信建投首席數據官李劍戈透露：在五一之后，中信建投將上線智能客服回答線上海量用戶對咨詢。

為了實現客服智能化，中信建投此前特意積累了全國300多家營業廳真人客服的解答數據作為機器學習的樣本。

「來也」是近幾年在AI自然語言處理領域頗有建樹的人工智能企業。來也把深度學習、強化學習、遷移學習，包括自然語言處理，還有個性化的推薦、多模交互的技術，輸出給企業，幫助企業打造智能機器人，應用到多樣化的客服、企業內部辦公、銷售等場景。

來也曾給海淀園「碼上辦」項目打造政務咨詢問答機器人「小海」——小海可以將歷史所有入駐園區企業的問題需求進行匯集和學習，通過人性化、個性化的交互方式，為園區企業提供便捷及時的服務。小海機器人的目標是解決人們到政府辦事跑斷腿的難題，「希望大家一次都不要跑，就能解決問題。」

如何讓自己的企業實現「大數據化」，來自畢馬威的魏秋萍博士甚至給出了實操指導——如果將高大上而模糊的「大數據」操作拆解開來，可以分為「養數據」、「聚人才」、「創價值」三個步驟。

企業要大數據化，必然要求數據的積累和培養，即要有養數據的意識；只有數據而沒有人去進行分析，就像掛在衣柜的衣服，并沒有價值，找到數據分析人才，再利用其專業能力去用數據解決每個細小業務中的痛點，最終讓數據實現其價值，這便完成了一個企業的大數據化過程。

此外，魏博士：「不管是『大數據』還是『小數據』，能夠創造價值的數據，就是好數據」。

德拓信息在總結了其給各個行業做的落地方案和合作經驗后，關于「如何實現數據的價值」，得出了務實的方法論：「問題——數據——方法」。

謝赟發現很多企業或單位「往往會本末倒置——有什么數據就想要做什么事，但常常沒有效果。」對數據價值的實現首先要回歸「價值」本身，能解決問題的數據才是有價值的。將問題本身放在第一位，才能去對應解決數據是什么，以及解決方案是什么。

4月26日，數據創新領導者德拓、AI對話機器人平臺先行者「來也」共同發起「DI2048」。

隨著行業數字化轉型不斷深入，聯合行業服務勢在必行。DI2048鏈接云計算、云服務、大數據、數據工具、人工智能等服務商，聚合伙伴服務能力，優勢互補，強強聯合，給客戶打造聯合服務方案。

首批成員包括德拓信息、來也、UCloud、神策數據、佳格天地、海量信息、電信集成、爻拓信息、點炻科技。

DI2048將定期組織各家成員企業CTO對話，就人工智能、大數據技術趨勢預測、行業和典型場景應用進行深度交流，覆蓋每一家成員企業的商務、技術等人員，提供市場最前沿的品質輸出和交換。

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