数据发展历程

Data are becoming the new raw material of business: an economic input almost on a par with capitaland labour.（数据正成为企业新的原材料：几乎与资本和劳动力同等重要的经济要素）

《Data, data everywhere》The Economist 2010

数据实现了从业务的副产品到企业战略性资产的华丽转身。通过大规模的数据分析、杠杆式开发业务洞察、客户洞察和驱动策略，数据资产正在被货币化。

数据实现了从业务的副产品到企业战略性资产的华丽转身

数据的发展经历了4个阶段：ERP、CRM、Web和Big Data。在ERP阶段，数据是业务的副产品；到CRM阶段，数据开始展现对优化营销的价值；到Web阶段和大数据阶段，数据已然成为企业的战略性资产。

（上图最早是在Teradata看到的，我没有追踪过最初产地。该图强调的是：随着数据种类增加，数据量级和复杂度增加，但同时也伴随价值密度的下降。）

ERP阶段：数据是作为交易过程中的痕迹被保留下来，例如购买、支付、转账等。

CRM阶段：起源于20世纪80年代的针对性营销，B2C行业（特别是零售）发现客户分析对优化直邮的能力。国内多数的传统行业仍处于这个阶段。

何谓针对性营销（targeted marketing）？

通俗的说就是“找对人、说对话”。针对性营销关键在于了解客户、建立以客户为中心的数据整合：客户的性别、年龄、是否有孩子等基本人口统计信息仅仅是一个开端；更加完整的客户画像还包括他们的消费和购买行为、生活习惯、对潮流、产品、市场和媒体的价值主张、对营销活动的反馈等。这些信息能帮助商家更有效的定位目标客户，并引起目标客户的关注与兴趣。

在20世纪90年代中期，在机器学习和计算能力进步的引发下，企业依托于数据库或数据仓库开展数据库精准营销以支撑有效的客户关系管理。

Web阶段：典型代表是google、百度等，以搜索起家，以处理网页上半结构化、非结构化数据见长，从用户的点击流中提取有价值的信息并形成有效的反馈循环，成为了互联网经济的支柱。以Google为例，

1. 搜索引擎，不仅仅使用页面文本作为输入，Google的PageRank是最早使用链接的算法之一；

2. 拼写检查不是一个非常困难的问题，但建议更正拼写错误，观察用户点击的响应，Google让拼写检查更准确。他们已经建立了一个常见的错误拼写字典，改正及并其发生的背景。

3. 2009年的流感疫情，Google（谷歌流感趋势GFT）能够根据与流感相关主题的搜索，跟踪流感发展。通过分析不同地区人们的搜索，GFT比官方数据提前2周识别流感的趋势。

从Google的例子中可以看到，从用户处收集的数据，无论这些数据是搜索短语、浏览路径、或产品评论，用户处于反馈循环之中，在这个循环中，用户为他们所使用的产品做出了贡献。

当然GFT也有出错的时候：在2013年1月，美国流感发生率达到峰值，谷歌流感趋势的估计比实际数据高两倍。但这并非否认这种方式，而是惊醒大家“数据有陷阱、分析要小心”。

大数据阶段：以社交媒体、移动互联网、多媒体、特别是物联网的蓬勃发展等为典型代表，推动并将持续推动数据量的指数级增长。

以零售行业为例，传统的客户分群（CRM阶段的客户细分）是为了了解不同人群的需求和偏好，以支持差异化的营销策略；当前，可用于细分的数据越来越多（消费者的巨大数据轨迹——交流、浏览、购买、分享、搜索、位置信息等），不断精良的分析工具也将群体切分的更加细致，可以用于个性化的地步，而不仅仅是市场细分。亚马逊的CEOJeff Bezos曾经说过, “如果我有100万个用户,我就要为他们做100万个亚马逊网站”。

事实上，大数据的故事不甚枚举：Target的怀孕预测指数、Prada的RFID 和“魔力镜子”、 Derwent Capital利用Twiiter来预测股票走势、ZestFinance的大数据征信、大数据挖掘助力奥巴马竞选、Secure Alert预防犯罪等等。

数据资产货币化

大数据已经蔓延到全球经济的每个领域，大数据捕获、交流、汇集、存储和分析已经成为了全球经济各行各业的一部分。通过大规模的数据分析、杠杆式开发业务洞察和驱动策略，数据资产正在被货币化。

在过去的60多年中，Tobin’q（企业市场价值与资本重置成本之比）从0.5增长至1.1，数据以无形资产的形式对企业市场价值的杠杆作用正在逐步增加。那些认真对待数据的企业获得了金融市场的回报，例如，以Apple、Netflix等为代表的“以信息为中心”的企业（Tobin’q=2.4，即企业创造的价值是其投入资产成本的2.4倍）；以Google、Tripadvisor等为代表的“信息产品”企业（Tobin’q=4.7，即企业创造的价值是其投入资产成本的4.7倍）。

数据在金融行业的价值图

（注意：此类的价值图有很多，此绝非唯一答案）。