大數(shù)據(jù)走過了2015年集體爆發(fā)的元年，正在進(jìn)入值得期待的2016年。在意識(shí)層面上，已經(jīng)經(jīng)歷了數(shù)據(jù)價(jià)值的萌芽期，國(guó)家、企業(yè)、個(gè)人正在重視數(shù)據(jù)價(jià)值，暢想著數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)提升的推動(dòng)作用。數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度和數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)商業(yè)化過程中重要的兩個(gè)方面，也是企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)變革的原動(dòng)力。我們先回憶一下2015大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的一些熱點(diǎn)，然后期望2016年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的一些變化。
一、2015年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)燒和理智
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在國(guó)家和資本的推動(dòng)下進(jìn)入了爆發(fā)的元年，2015年宣稱自己是大數(shù)據(jù)企業(yè)的大概有將近400家，其中典型的大數(shù)據(jù)企業(yè)有200多家。拿到融資的大概有五十多家，整體融資額超過50億元，其中拿到億元融資以上的企業(yè)有17家，最高融資額為7以人民幣，估值超過三十億元人民幣的有十家以上，初創(chuàng)一年之內(nèi)的大數(shù)據(jù)企業(yè)的起始估值大概在10億元人民幣左右。
幾乎沒有大數(shù)據(jù)企業(yè)對(duì)外公布經(jīng)過審計(jì)的銷售額和利潤(rùn)總額，絕大多數(shù)大數(shù)據(jù)企業(yè)仍然處于創(chuàng)業(yè)期，沒有實(shí)現(xiàn)盈利，仍處于資本投入期。80%大數(shù)據(jù)企業(yè)銷售額低于億元，同質(zhì)化開始，競(jìng)爭(zhēng)逐漸遠(yuǎn)離藍(lán)海。講故事的大數(shù)據(jù)企業(yè)過多，概念多于實(shí)際的商業(yè)價(jià)值。
企業(yè)的大數(shù)據(jù)投資主要集中在存儲(chǔ)、計(jì)算、分析平臺(tái)，數(shù)據(jù)同業(yè)務(wù)結(jié)合的案例太少，數(shù)據(jù)帶來商業(yè)價(jià)值的案例太少。這些都是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中出現(xiàn)的發(fā)燒癥狀，也是產(chǎn)業(yè)發(fā)展必須經(jīng)歷的進(jìn)程。任何一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展必然要經(jīng)歷從不理智到理智到階段，只有經(jīng)過百花齊放，大浪淘沙之后，優(yōu)質(zhì)的企業(yè)才能夠生存下來，成為行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。2000年的互聯(lián)網(wǎng)泡沫和2010年左右的電商和百團(tuán)大戰(zhàn)，都是產(chǎn)業(yè)發(fā)展必須經(jīng)歷的階段。
撥開泡沫，我們也看到了大數(shù)據(jù)企業(yè)發(fā)展理智的一面，大多數(shù)大數(shù)據(jù)企業(yè)都獲得了資本市場(chǎng)都青睞。資本的眼光是毒辣的，沒有商業(yè)價(jià)值的企業(yè)，其是不會(huì)主動(dòng)投資的。2015年，50%以上大數(shù)據(jù)企業(yè)的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)超過了幾倍以上，人員增長(zhǎng)超過了50%。大數(shù)據(jù)論壇和會(huì)議上，大數(shù)據(jù)企業(yè)不再談技術(shù)和概念，談的是商業(yè)案例和數(shù)據(jù)價(jià)值。越來越多的數(shù)據(jù)案例被挖掘出來，正在成為企業(yè)效仿的對(duì)象。企業(yè)也主動(dòng)邀請(qǐng)大數(shù)據(jù)企業(yè)前來洽談，尋找合作機(jī)會(huì)，共同尋找數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。過去是大數(shù)據(jù)企業(yè)給企業(yè)洗腦，提升數(shù)據(jù)意識(shí)，但是2015年很多企業(yè)主動(dòng)接觸大數(shù)據(jù)企業(yè)，提出業(yè)務(wù)需求，探討如何利用數(shù)據(jù)分析和外部數(shù)據(jù)，來尋找新的商業(yè)機(jī)會(huì)。
數(shù)據(jù)技術(shù)和價(jià)值的應(yīng)用正在幫助企業(yè)提升業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)水平，從商業(yè)價(jià)值出發(fā)，數(shù)據(jù)幫助企業(yè)做了過去企業(yè)都在做的事情，開源和節(jié)流（增加業(yè)務(wù)收入，降低運(yùn)營(yíng)成本）。
典型的大數(shù)據(jù)企業(yè)分為三類：
第一類企業(yè)為大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)公司，為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、挖掘、分析服務(wù)。例如Cloudera、星環(huán)、華為、IBM、SAS、SAP，Teradata等。
第二類企業(yè)是提供數(shù)據(jù)分析人才和工具的公司，深入到企業(yè)內(nèi)部幫助企業(yè)利用數(shù)據(jù)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題，例如埃森哲、IBM、Palantir、TalkingData、美林?jǐn)?shù)據(jù)、明略數(shù)據(jù)等。
第三類企業(yè)擁有數(shù)據(jù)源，利用采集或收集的數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品的公司。例如Wind資訊（中國(guó)最牛逼的數(shù)據(jù)公司）、前海征信、芝麻信用、TalkingData、三大運(yùn)營(yíng)商、銀聯(lián)數(shù)據(jù)、九次方、金電聯(lián)行、法海風(fēng)控等。其中金融行業(yè)商業(yè)價(jià)值最好的數(shù)據(jù)來源是三大運(yùn)營(yíng)商、銀聯(lián)數(shù)據(jù)等。
二、哪些數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)最有價(jià)值？
企業(yè)在實(shí)施數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用中，會(huì)面對(duì)三個(gè)方面的數(shù)據(jù)，自身的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，政府?dāng)?shù)據(jù)，第三方數(shù)據(jù)。其中企業(yè)自身數(shù)據(jù)最有商業(yè)價(jià)值，是企業(yè)數(shù)據(jù)商業(yè)化應(yīng)用的一個(gè)巨大金礦。
對(duì)企業(yè)最有價(jià)值的數(shù)據(jù)是其客戶和業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)同企業(yè)的經(jīng)營(yíng)相關(guān)度很高，數(shù)據(jù)里面蘊(yùn)藏了豐富的商業(yè)價(jià)值。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘和分析之后，其產(chǎn)生的商業(yè)價(jià)值對(duì)企業(yè)影響最大。美國(guó)典型的數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用案例，沃爾瑪?shù)钠【坪湍虿迹琓arget 發(fā)現(xiàn)16歲少女懷孕，IBM沃森（Was ton）在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用等，都是利用了企業(yè)內(nèi)部自身數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的。企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)最重要，商業(yè)價(jià)值最大，是數(shù)據(jù)商業(yè)化應(yīng)用的切入點(diǎn)和最大寶藏。
企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)是領(lǐng)導(dǎo)重視。另外一個(gè)重要環(huán)節(jié)是找對(duì)人，這個(gè)人不需要是超人，但需要熟悉業(yè)務(wù)需求和技術(shù)，具有開放的心態(tài)，具有高度的數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度，具有數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用的能力。
政府?dāng)?shù)據(jù)也是一個(gè)大金礦，可以很大程度解決企業(yè)信息不對(duì)稱的問題，其中天氣的數(shù)據(jù)，可以應(yīng)用于農(nóng)業(yè)和工業(yè)規(guī)劃；稅務(wù)、工商、公安司法數(shù)據(jù)可以用于征信和信貸風(fēng)控；土地和人口數(shù)據(jù)可以用于規(guī)劃和地產(chǎn)；運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)可以用于客戶畫像和洞察，也可以用于個(gè)人征信和反欺詐；經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策和政府規(guī)劃等。政府的數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)是全和多，劣勢(shì)是分散和質(zhì)量一般。另外和企業(yè)一樣，政府自身數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)人才也是一個(gè)瓶頸。
第三方數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)熱點(diǎn)，其中銀聯(lián)的數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)應(yīng)用較多，數(shù)據(jù)質(zhì)量也很好，數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景也不少，但是弊端在于其不是市場(chǎng)化運(yùn)作的公司，對(duì)數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力較差。數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不大，還是停留在源數(shù)據(jù)應(yīng)用階段。數(shù)據(jù)流通和數(shù)據(jù)衍生的商業(yè)價(jià)值都沒有得到體現(xiàn)，更不要說具有高度商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)產(chǎn)品了。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲和under table取得的數(shù)據(jù)也是主流，但是其商業(yè)價(jià)值正在降低，具有壟斷數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)分析能力的數(shù)據(jù)公司，未來市場(chǎng)前景會(huì)越來越好。
三、什么樣的大數(shù)據(jù)企業(yè)最有前途
企業(yè)選擇大數(shù)據(jù)公司時(shí)，在采購(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)看三個(gè)方面，第一是數(shù)據(jù)的覆蓋率，一般在行業(yè)覆蓋率超過50%的數(shù)據(jù)公司會(huì)得到企業(yè)的青睞。第二個(gè)方面是數(shù)據(jù)的匹配度（查得率），企業(yè)數(shù)據(jù)同外部數(shù)據(jù)匹配度超過30%才有商業(yè)價(jià)值。企業(yè)拿了1萬條數(shù)據(jù)，如果從數(shù)據(jù)公司哪里能夠到匹配3000條以上，在某一個(gè)緯度可以補(bǔ)充企業(yè)30%以上的數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)才有應(yīng)用價(jià)值。低于30%的匹配度，就沒有數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值。第三個(gè)方面是數(shù)據(jù)同商業(yè)需求的相關(guān)度，這個(gè)最重要。如果數(shù)據(jù)同企業(yè)的業(yè)務(wù)需求相關(guān)度低于50%，則沒有商業(yè)價(jià)值。例如征信應(yīng)用，如果這個(gè)數(shù)據(jù)同征信判斷的相關(guān)度低于50%，也就是50%以上的誤判率，這個(gè)數(shù)據(jù)就沒有數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用價(jià)值。
企業(yè)選擇大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)公司時(shí)，最看中的是其案例和人員能力。企業(yè)都不愿意當(dāng)白老鼠，如果缺少同行業(yè)案例，或者案例時(shí)間少于一年，對(duì)于企業(yè)都有較大的風(fēng)險(xiǎn)。另外大數(shù)據(jù)公司實(shí)施人員的經(jīng)驗(yàn)和能力也較重要，如果缺少行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)背景，其數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度將會(huì)降低，無法幫助企業(yè)利用數(shù)據(jù)來提升業(yè)務(wù)。
市場(chǎng)上最有前途的大數(shù)據(jù)公司應(yīng)該是踏踏實(shí)實(shí)做事情、認(rèn)真做技術(shù)、不斷迭代做產(chǎn)品的公司；這些公司在數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)分析能力上，可以幫助企業(yè)提升業(yè)務(wù)。有實(shí)力的大數(shù)據(jù)公司不講故事，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，幫助企業(yè)開源和節(jié)流。
在數(shù)據(jù)分析方面，大數(shù)據(jù)公司既要了解業(yè)務(wù)又要了解數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)源方面，大數(shù)據(jù)公司的數(shù)在覆蓋率、匹配率和相關(guān)度需要滿足企業(yè)需求。客觀的說，如果這樣的大數(shù)據(jù)企業(yè)越來越多，中國(guó)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)就有前途了，他們可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)，利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)收入的提升，甚至商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型。
四、大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值
大數(shù)據(jù)被炒作的過于神奇，本質(zhì)上其不過是一個(gè)輔助分析的工具，其不能代替企業(yè)商業(yè)決策，只能提供科學(xué)決策支持。大數(shù)據(jù)代表的是行業(yè)數(shù)據(jù)，是宏觀數(shù)據(jù)，是統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景多是宏觀決策，例如產(chǎn)業(yè)布局、城市規(guī)劃、戰(zhàn)略布局、行業(yè)發(fā)展、風(fēng)險(xiǎn)控制等。大數(shù)據(jù)在政府和大企業(yè)應(yīng)用較多，價(jià)值巨大，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響也較大。大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值多應(yīng)用在于國(guó)家和社會(huì)，對(duì)于企業(yè)也很有幫助。但企業(yè)的數(shù)字化之路應(yīng)該從小數(shù)據(jù)開始。
小數(shù)據(jù)是圍繞客戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是客戶瀏覽行為和消費(fèi)行為分析的數(shù)據(jù)，在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)特別是電商企業(yè)應(yīng)用較廣。小數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)非常重要，也是目前數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用最重要的數(shù)據(jù)。未來企業(yè)將以經(jīng)營(yíng)用戶為中心，用戶需求分析將是小數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域。小數(shù)據(jù)代表了用戶的行為軌跡，代表了用戶的需求和偏好，可以幫助企業(yè)了解客戶，為目標(biāo)客戶設(shè)計(jì)產(chǎn)品或?qū)a(chǎn)品推薦給目標(biāo)客戶。經(jīng)營(yíng)客戶的數(shù)據(jù)就是小數(shù)據(jù)，其商業(yè)價(jià)值據(jù)巨大。
典型的小數(shù)據(jù)應(yīng)用案例有嘀嘀打車，其數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用團(tuán)隊(duì)有300多人，設(shè)計(jì)了不同的數(shù)據(jù)模型，依據(jù)客戶和司機(jī)的位置為客戶推薦出租車或?qū)＼嚕罁?jù)司機(jī)搶單情況來給司機(jī)安排客戶，依據(jù)客戶訂單多少提升客戶等級(jí)和訂車優(yōu)先權(quán)。另外一個(gè)小數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型公司是今日頭條，其推薦算法團(tuán)隊(duì)也有幾百人，依據(jù)客戶瀏覽習(xí)慣，為客戶提供內(nèi)容，包含新聞、財(cái)經(jīng)、視頻、專欄等。公司僅有1000人，2015年廣告收入將超過10億元人民幣，完全是靠數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)成長(zhǎng)的公司，未來將成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的門戶網(wǎng)站。
金融行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)、地產(chǎn)行業(yè)、零售行業(yè)、媒體行業(yè)、航空業(yè)、旅游、酒店、耐用消費(fèi)品等行業(yè)將成為小數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要產(chǎn)業(yè)。
五、數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)場(chǎng)景
企業(yè)越來越重視數(shù)據(jù)價(jià)值，但很多企業(yè)卻沒有從中收益，中國(guó)整體數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用還是處于成長(zhǎng)階段，遠(yuǎn)沒有達(dá)到成熟階段。
數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)場(chǎng)景成為企業(yè)數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的一個(gè)障礙。其中領(lǐng)導(dǎo)層起到了很大的作用，可謂成也蕭何，敗也蕭何。很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的固有的商業(yè)思維方式、慣性思維模式、對(duì)年輕一代客戶的不了解，對(duì)短期利益對(duì)看重等多種因素造成了數(shù)字思維（或者說數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度）的落后。
一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)的決策和意識(shí)往往誤導(dǎo)了企業(yè)商業(yè)化進(jìn)程，某些領(lǐng)導(dǎo)不開放的心態(tài)和落后的思維方式阻礙了企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。特別是國(guó)有大型企業(yè)包括金融行業(yè)，部分中層領(lǐng)導(dǎo)的數(shù)字化思維落后于整個(gè)行業(yè)的發(fā)展，被傳統(tǒng)IT廠商和外包商影響的思維正在嚴(yán)重影響其數(shù)字化進(jìn)程。在數(shù)字化思維方面，國(guó)有企業(yè)落后于股份制企業(yè)，北方落后于南方，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)落后經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。
數(shù)字化思維是數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用的基礎(chǔ)，數(shù)字思維會(huì)提升企業(yè)的數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度，幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值，也可以引導(dǎo)企業(yè)選擇正確的數(shù)字化商業(yè)進(jìn)程�？陀^地說，數(shù)字化商業(yè)進(jìn)程未來是所有企業(yè)必須經(jīng)歷的階段，也是企業(yè)發(fā)展的未來。
數(shù)字化商業(yè)是逐漸進(jìn)化的過程，不能一促即成，需要不斷的進(jìn)行嘗試，可能也需要不斷試錯(cuò)。這個(gè)過程既不能空想一天建成，投入巨大財(cái)力和人力，進(jìn)行大規(guī)模建設(shè)。像某個(gè)企業(yè)，投入千人，兩年未有結(jié)果。也不能像另外一個(gè)企業(yè)，裹布不前，不斷調(diào)研，一年下來沒有任何變化。就像馬云說的，這是個(gè)搶錢的時(shí)代，當(dāng)你還在想商業(yè)模式時(shí)，別人已經(jīng)跑馬圈地，走在了時(shí)代的前沿，剩下的只有后悔和遺憾了。
數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用其實(shí)并不復(fù)雜，業(yè)務(wù)需求同數(shù)據(jù)相結(jié)合，數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景即刻就會(huì)呈現(xiàn)。國(guó)外同行的案例告訴我們，數(shù)據(jù)場(chǎng)景的應(yīng)用往往建立在數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)分析之上。從商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，很容易找到數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。例如Climate收集的天氣數(shù)據(jù)可以幫助農(nóng)民規(guī)劃植物種植和病蟲防止，花旗銀行信用卡直接利用乘客頭等艙乘坐記錄來給客戶寄送白金卡；某銀行利用物業(yè)費(fèi)繳費(fèi)情況，直接找到高端財(cái)富人群；某保險(xiǎn)公司利用社交傳播，直接吸引了高端保險(xiǎn)客戶；某互聯(lián)網(wǎng)金融公司利用外部數(shù)據(jù)，提高了30%左右惡意欺詐用戶識(shí)別率；國(guó)外某互聯(lián)網(wǎng)銀行其運(yùn)營(yíng)成本僅是傳統(tǒng)銀行四分之一；手機(jī)短信可以揭示客戶收入水平等，這些都是很典型的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。
數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用來源于業(yè)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)的商業(yè)敏感度，同時(shí)也來源于數(shù)據(jù)分析人員對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)了解，另外對(duì)外部數(shù)據(jù)應(yīng)用案例和外部數(shù)據(jù)源的了解，也會(huì)幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用能力。數(shù)據(jù)的流通、數(shù)據(jù)案例的分享、數(shù)據(jù)場(chǎng)景的交流、同行人員的頭腦風(fēng)暴都會(huì)幫助企業(yè)找到數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。過去行業(yè)里熟知的大數(shù)據(jù)案例多來源于美國(guó)，希望未來典型的數(shù)據(jù)應(yīng)用案例可以來源于中國(guó)企業(yè)。
總之，2016年希望大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)可以持續(xù)高速發(fā)展，更多具有商業(yè)價(jià)值的案例出現(xiàn)。在工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)字化營(yíng)銷、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、客戶洞察和業(yè)務(wù)分析等領(lǐng)域，涌現(xiàn)出更多的典型案例。企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化思維的轉(zhuǎn)型，找到更多的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，也希望企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)層和管理者轉(zhuǎn)化思維方式，開放心態(tài)，多了解外部數(shù)據(jù)環(huán)境，主動(dòng)接觸數(shù)據(jù)公司，從上向下推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
鮑忠鐵，TalkingData首席金融行業(yè)布道師，上海大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟金融行業(yè)專家，金融行業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)踐推動(dòng)者。
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本文標(biāo)題：2016大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)從數(shù)據(jù)思維和場(chǎng)景應(yīng)用開始
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