数据的价值与挑战:从经济特性到应用实践

商道忌童言 2024-04-13 11:42:46

当前时代背景下,数字化进程正以前所未有的速度深入推进,线上与线下世界紧密交织,共同驱动全球数据总量呈爆炸性增长态势。运用先进的算法解析海量数据资源,以优化商业模式、提振经济效益,已蔚然成风,成为商业领域的普遍现象。在此进程中,数据作为关键生产要素与战略级资源的角色日益凸显其重要性,数字经济应用实践专家骆仁童博士认为,要有效挖掘并最大化数据要素的价值潜能,首要之务在于深入认知其内在的经济特性。

数据,作为客观世界的镜像,本身并不具备经济价值。然而,当它们被精心开发与利用时,便能转化为强大的经济动力。数据,仅仅是对现实世界各种现象、状态及相互联系的符号记录。在数字时代,这些记录以二进制代码的形式存储在我们的硬盘、光盘等设备中。若缺乏相应的编码规则,这些“0”和“1”的序列便如同无头苍蝇,毫无意义可言。

但一旦赋予定义或编码,数据便开始焕发生机。它们与人类、市场、自然等具体事物建立联系,被注入特定的内涵,从而成为“信息”。进一步地,通过深入挖掘这些信息背后的规律、趋势或洞察,我们能够提炼出更为宝贵的“知识”。

经合组织曾指出,单纯拥有海量数据而缺乏分析、挖掘能力,只会导致“信息过载”。只有当数据被转化为信息或知识,并在预测、决策或实践中发挥作用时,其潜在的经济社会价值才能得以充分释放。

如今,数据开发利用在经济社会发展中的地位愈发凸显。随着智能手机的普及和机器人、传感器在各行业的广泛应用,数据量呈现爆炸式增长。从微观角度看,企业可以整合多方数据,精确描绘客户画像,洞察其行为和需求,进而提供个性化的营销方案和定制化的产品与服务,从而提升竞争力。

从中观层面看,平台企业汇聚大量市场主体数据,有助于实时把握行业动态和市场温度。例如,电子商务平台通过分析商户数据可以优化运营策略;工业互联网平台则能促进产业链上下游的紧密协作,推动制造业与服务业的深度融合。

从宏观层面看,大数据与实体经济的深度融合正催生出一批新兴产业和增长点。这些产业不仅提升了全要素生产率,还是推动经济高质量发展的关键力量。

数据并非稀缺资源,具有非竞争性和非排他性,允许重复收集且难以形成垄断。这一特性与传统的生产要素如土地和资本形成鲜明对比。

如今,从手机、智能可穿戴设备到工业机器人和生产线等广泛的消费和工业设备,均具备了数据采集与处理的能力。每当消费者使用智能终端或浏览各类服务时,用户注册信息、网络行为数据、支付交易记录等便会产生并储存在终端设备或平台企业的大数据中心中。同样,当数字化的联网设备启动运行时,也会持续产生包括设备状态、生产进度、故障报警及采购销售等各类数据。

据统计数据显示,全球数据量正以每年约27%的速度增长,这意味着每隔四年新增的数据量便足以超越人类历史上累积的全部数据量。此外,近年来多国政府还积极推动公共数据的免费开放,使得这些数据能够被社会各界自由下载和充分利用。

因此,从这个角度来看,大多数数据都呈现出非竞争性和非排迹性的特点,即使某个主体已采集了特定数据,也无法阻止其他主体采集相似数据,只要其行为符合相关法律法规。

数据并非简单的规模报酬递增关系,其真正的价值在于数据来源的多元性和互补性。以精准广告投放为例,虽然增加样本数据规模可以更准确地描绘用户消费习惯,但数据量的持续增长对分析结果的边际贡献逐渐减弱。

相比之下,多样化的数据来源能够揭示更丰富、更多维度的高价值信息。例如,身份数据、位置数据和支付数据的结合,可以帮助企业更全面地了解用户,优化市场策略,并加速市场拓展。因此,在追求数据规模的同时,我们更应关注数据的多样性和质量,以实现数据的范围经济效应。

数据并非千差万别,不同渠道的数据往往具有可互换性。在互联网上,用户在享受服务时会不自觉地透露出个人喜好,这些信息并非独特。无论是宽带服务商还是各类平台,他们获取的用户信息如身份、地址、上网记录等有许多重叠之处。尽管每家企业所拥有的用户数据在规模和数量上有所差异,但在核心内容上并无太大差别。同时,尽管不同平台展现的用户数据看似迥异,但在构建“用户画像”时,却惊人地相似。

数据的价值也并非永恒不变,而是随着时间的推移而迅速波动。尽管数据能够被长久保存,但其经济价值却如同易腐物品般,随着时间的流逝而逐渐降低。这是因为数据主要记录过去,而在不断变化的世界中,过去的信息对于当前的商业决策往往只能提供有限的参考价值。数据价值的快速贬值受到多种因素的影响,包括数据类型、用途以及具体的业务环境。

Statista对谷歌广告数据的研究揭示了一个惊人的事实:在未经加工的原始数据中,高达70%的数据在超过90天后就会失去时效性。此外,谷歌还透露,每天有15%的用户搜索关键词和搜索结果都是全新的,这意味着为了满足用户实时的需求,必须不断地更新和纳入最新的搜索数据。

以用户的消费记录为例,毕业前的消费数据只能反映其在校期间的购物偏好。然而,一旦用户步入职场,这些历史数据就很难再用来精准地进行定向促销。同样地,在科学研究领域,虽然历史数据可能具有一定的参考价值,但在指导即时决策时,其价值往往远低于预期。

数据并非企业成功的唯一法宝,它既非决定性的充分条件,也不是必不可少的必要条件。数字经济应用实践专家骆仁童博士指出,数据真正关键的是,我们需要提升对数据的分析与处理能力,数据仅仅是众多生产要素中的一员,要想最大化其价值,就必须将其与劳动、资本、技术等其他要素紧密结合。

观察国际顶级平台企业的崛起轨迹,我们不难发现,出色的商业理念、卓越的工程师队伍、先进的算法,以及对消费者需求的深刻洞察,这些因素往往比数据本身更加重要。事实上,拥有大量数据的企业并不一定就能在市场竞争中占据优势。比如,某些电子商务巨头虽然汇聚了海量用户和商家,积累了丰富的数据资源,但面对社交电商、直播电商、跨境电商等新兴势力的冲击,其市场份额正逐渐被蚕食。再如,在社交应用领域,Myspace虽然早期积累了大量数据并拥有先发优势,但最终还是被后来者Facebook超越。

另一方面,缺乏数据也并不意味着企业就一定处于不利地位。许多初创企业凭借独特的创意,如在线预约出租车、在线点餐、视频社交等应用一推出便迅速赢得用户青睐,从而迅速积累了大量数据。

综上所述,企业拥有数据固然重要,但这仅仅是一种潜在优势。要将其转化为实实在在的市场竞争力,还需要依赖高效的管理、合理的投资决策、优质的劳动力资源以及领先的技术支持。只有这样,企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

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