最近在做产品方案策划中,发现大多数客户都有一个特点,无论他们懂不懂行,他们都十分担忧我们提供的技术服务与应用是否能够保证企业数据的安全。

那么为什么数据会引起企业如此的重视呢?从表面看来,服务于一个企业的应用存储着业务资料、员工资料、财务资料以及客户资料等,如果这些数据给同行拿到了,可以迅速复制业务,抢走客户。但从深层次来看,数据的核心其实是预测行业、产品的未来。

在大数据时代,数据不是要教机器像人一样思考,而是把数字算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。那么如何巧妙地使用数据预测来激发新产品的和新型服务呢?其实数据预测是建立在相关关系上的。就像亚马逊的推荐系统需要做的只是产品之间的关联性,比如我购买了一本海明威的书又购买了一本村上春树的书,计算机并不需要回答为什么会这样,只需要根据我们的浏览内容、购买历史、停留时长、同类客户喜好数据等,抓住这样的关联性来给我进行个性化推荐。

FICO是美国个人消费信用评估公司的简称,其在20世纪50年代就发明了信用分,用15个变量来预测单个借贷者是否会偿还一笔债务。但据一家获得了高额风险的投资创业公司内部研究表示,个人会偿还债务的可能性和他的朋友是否会偿还债务的可能性呈正相关。刚好应了那句老话:物以类聚,人以群分。因此,像Facebook这样的社交应用未来或许可以成为新的FICO,它可以根据社交关联对用户的信用做出预测,其大量的用户数据也许能形成的新型商业基础,其数据意义远远大于我们表面看到的照片分享、点赞。再来看看Facebook是如何借助社交数据融入智能商业的?沃尔玛是世界上最大的零售商,借助Facebook的社交数据资源,通过用Facebook好友喜好与流量内容分析来实现智能零售,只要你在Facebook下载一个名为shopycat的小应用,就能收到沃尔玛为你创建的礼品清单,从此摆脱为朋友挑选礼物的烦恼。在大数据时代,海量的数据和创新的思路工具为我们提供了一系列新的视野与预测,我们通过数据看到了很多以前不曾留意到的联系,这些联系帮助我们更好的解决问题以及更好地了解这个世界。

其实,数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰上,第一眼只能看到冰上一角,绝大部分的价值隐藏在表面之下,判断数据的价值不仅考虑目前的用途,更要考虑到未来它可能被使用的各种方式。只有这样,我们才可以挖掘到更多新的产品与服务形式,才可以从数据中提取其潜在价值获得巨大的潜在收益。