薛景照

當(dāng)下，是一個(gè)信息爆炸的社會(huì)。換一個(gè)說法，就是“我們正進(jìn)入到PB時(shí)代”（PB是個(gè)較高級(jí)的存儲(chǔ)單位，1PB約等于4千億頁文本的量）。日益增長的數(shù)據(jù)量、廣泛的數(shù)據(jù)種類和不斷加快的數(shù)據(jù)生成速度，要求我們加快提升應(yīng)對(duì)大容量數(shù)據(jù)的技術(shù)創(chuàng)新能力，一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的“大數(shù)據(jù)時(shí)代”正在開啟。如果說互聯(lián)網(wǎng)重塑了人類交流的方式，那么大數(shù)據(jù)就是社會(huì)信息處理方式的重塑，是海量數(shù)據(jù)的高效處理，它已成為新一代信息技術(shù)的集中反映，是一個(gè)具有無窮潛力的新興科技領(lǐng)域，對(duì)包括新材料產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的眾多行業(yè)將產(chǎn)生重大影響。

大數(shù)據(jù)正加速新材料企業(yè)的模式變革

英特爾預(yù)測，未來10年，每個(gè)企業(yè)將需要吸收、分析和處理相當(dāng)于現(xiàn)在 50倍的數(shù)據(jù)量。而借用Google的說法，“動(dòng)一下鼠標(biāo)就可以在秒級(jí)操作PB級(jí)別的數(shù)據(jù)”。隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來，企業(yè)將面臨PB級(jí)的數(shù)據(jù)量，包括傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和日益增加的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如何以大數(shù)據(jù)的技術(shù)挖掘、分析這些數(shù)據(jù)，提煉出有價(jià)值的數(shù)據(jù)結(jié)果，輔助企業(yè)科學(xué)決策，至關(guān)重要。

正因如此，在講到大數(shù)據(jù)的時(shí)候，不光從技術(shù)層面更重要的是從商業(yè)模式講。眾所周知，大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)中已經(jīng)發(fā)揮了舉足輕重的作用，例如消費(fèi)者在瀏覽淘寶網(wǎng)或者中國亞馬遜等購物網(wǎng)站的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)有提示向你推薦“可能感興趣的產(chǎn)品”，這就是大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)里應(yīng)用的一個(gè)方面。現(xiàn)在的電子購物網(wǎng)站，基本都具備了記錄顧客每一次鼠標(biāo)點(diǎn)擊和產(chǎn)品瀏覽的能力，并將全部的原始數(shù)據(jù)儲(chǔ)存起來，通過復(fù)雜的計(jì)算和有效的分析，從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)顧客可能感興趣的產(chǎn)品，從而向顧客進(jìn)行推薦。大數(shù)據(jù)已將阿里淘寶業(yè)務(wù)模式的核心戰(zhàn)略，從B2C轉(zhuǎn)向了C2B。新材料產(chǎn)業(yè)也是如此，不管是國家提出的“中國制造2025”，還是“工業(yè)4.0”，實(shí)現(xiàn)“材料大國”向“材料強(qiáng)國”的邁進(jìn)，都需要分析和考慮如何在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新與重塑。筆者認(rèn)為，新材料企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型的發(fā)展成熟可以體現(xiàn)在以下3個(gè)層次：

第一個(gè)層次，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)全過程的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測。在現(xiàn)有業(yè)務(wù)運(yùn)行的全過程，實(shí)現(xiàn)各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集、動(dòng)態(tài)監(jiān)測，通過傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析手段，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，達(dá)到對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程的動(dòng)態(tài)監(jiān)測與實(shí)時(shí)洞察。

第二個(gè)層次，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上的業(yè)務(wù)優(yōu)化。在這個(gè)階段，企業(yè)有能力將大數(shù)據(jù)分析工具運(yùn)用到具體的業(yè)務(wù)運(yùn)營中，并不斷分析出業(yè)務(wù)運(yùn)營不暢的關(guān)鍵痛點(diǎn)，這些分析結(jié)果將助力業(yè)務(wù)運(yùn)營得到持續(xù)的優(yōu)化和提升。例如寶鋼集團(tuán)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)鋼材生產(chǎn)的全流程進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)控和分析，構(gòu)建故障地圖，實(shí)時(shí)分析產(chǎn)品出現(xiàn)瑕疵的原因，有效提高了產(chǎn)品的優(yōu)良率。

第三個(gè)層次，數(shù)據(jù)增值與業(yè)務(wù)重塑。這是數(shù)據(jù)應(yīng)用的高級(jí)階段，企業(yè)在大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)運(yùn)營分析的基礎(chǔ)上，衍生出一系列針對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營、市場趨勢(shì)和客戶習(xí)慣的數(shù)據(jù)分析結(jié)果和增值產(chǎn)品。而這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果反過來能運(yùn)用到企業(yè)的業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新上，從而將重塑商業(yè)模式，并產(chǎn)生新的市場和新的服務(wù)。

通過大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，從市場中獲取較以往更加全面和完整的客戶數(shù)據(jù)，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析掌握市場動(dòng)態(tài)，洞察和發(fā)現(xiàn)重要的規(guī)律和發(fā)展趨勢(shì)，據(jù)此給出精確的營銷策略并增加收入。同時(shí)，從大數(shù)據(jù)分析結(jié)果中還可以發(fā)現(xiàn)額外的增值服務(wù)，極大提高企業(yè)經(jīng)營決策水平和運(yùn)營效率，做出快速反應(yīng)。

大數(shù)據(jù)對(duì)新材料產(chǎn)業(yè)宏觀決策的影響

大數(shù)據(jù)除了在新材料領(lǐng)域的微觀方面發(fā)揮作用外，同樣在宏觀層面圍繞新材料產(chǎn)業(yè)的宏觀規(guī)劃、創(chuàng)新管理與科學(xué)決策，也將越來越多的涉及到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。其方法論通常以DMAIC模型（實(shí)施六西格瑪?shù)囊惶撞僮鞣椒ǎ┱宫F(xiàn)，順序包括：定義需求（Define），即把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘問題；測量數(shù)據(jù)（Measure），即理解、收集并加工數(shù)據(jù)，做好準(zhǔn)備；分析建模（Analyze），即構(gòu)建模型、評(píng)估模型的過程；解決問題（Improve），即部署模型來解決目標(biāo)問題；反饋控制（Control），即評(píng)估結(jié)果重新開始循環(huán)，不斷改進(jìn)。

事實(shí)上，筆者所在的龍信數(shù)據(jù)（北京）有限公司在以“用數(shù)據(jù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)科學(xué)發(fā)展”方面，已經(jīng)為政府、園區(qū)、產(chǎn)業(yè)基地等進(jìn)行了大量的數(shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)現(xiàn)實(shí)踐。比如在中關(guān)村進(jìn)行的產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)平臺(tái)中，就是從不同領(lǐng)域、類型、出資規(guī)模等數(shù)據(jù)維度監(jiān)控中關(guān)村企業(yè)的投資動(dòng)態(tài)，通過資本流動(dòng)數(shù)據(jù)，分析在20個(gè)不同行業(yè)和11個(gè)不同技術(shù)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)變化及流動(dòng)，挖掘產(chǎn)業(yè)規(guī)律與創(chuàng)新趨勢(shì)；針對(duì)高新區(qū)及產(chǎn)業(yè)園區(qū)的“大數(shù)據(jù)+”行動(dòng)方案，則是圍繞園區(qū)與基地在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，服務(wù)于宏觀管理與科學(xué)決策進(jìn)行的大數(shù)據(jù)分析；中原經(jīng)濟(jì)區(qū)創(chuàng)新要素流動(dòng)數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺(tái)，是在較大經(jīng)濟(jì)區(qū)域范圍內(nèi)對(duì)人才、資本、技術(shù)等創(chuàng)新要素進(jìn)行流動(dòng)監(jiān)測的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。所有這些大數(shù)據(jù)解決方案，都是基于大量基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)進(jìn)行的大數(shù)據(jù)分析，這些分析主要集中在以下3個(gè)方面：

第一個(gè)方面，數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)管理。大容量、多渠道、多種類的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)日益增長，現(xiàn)實(shí)中大多卻都呈現(xiàn)為碎片化和數(shù)據(jù)孤島狀態(tài)，必須通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)管理，只有通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列預(yù)處理，形成數(shù)據(jù)倉庫，才能方便更好的理解數(shù)據(jù)，保證高質(zhì)量的結(jié)果輸出，這是實(shí)現(xiàn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)主管部門大數(shù)據(jù)解決方案的基礎(chǔ)。

第二個(gè)方面，數(shù)據(jù)挖掘與模塊分析。孤立、靜止的數(shù)據(jù)信息不能產(chǎn)生任何附加價(jià)值，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性更是為數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)融合和數(shù)數(shù)相連，從而挖掘內(nèi)在的數(shù)據(jù)價(jià)值。

第三個(gè)方面，結(jié)果呈現(xiàn)與數(shù)據(jù)可視化。不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析結(jié)果的最直接展現(xiàn)?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果，讓數(shù)據(jù)自己說話，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果和可視化展現(xiàn)，更直接和方便地做出預(yù)測性的判斷，達(dá)到科學(xué)決策的目的。同時(shí)，大多數(shù)據(jù)還能被巧妙地用來激發(fā)新產(chǎn)品和新型服務(wù)，從而帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向、商業(yè)模式和投資機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)是一場產(chǎn)業(yè)與思維的變革。每個(gè)人都知道互聯(lián)網(wǎng)改變了企業(yè)經(jīng)營、政府運(yùn)作以及人們的生活方式。但是隨著時(shí)間的推移，將利用越來越多的用數(shù)據(jù)來理解事情和做出決定，大數(shù)據(jù)正在改變我們思考世界的方式。正因?yàn)槿绱?，大?shù)據(jù)已成為巨大的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)，如同新世紀(jì)的礦產(chǎn)與石油，鐵路和港口、水電和通信網(wǎng)絡(luò)一樣不可或缺，它不僅影響著國家治理模式，而且對(duì)新材料等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科學(xué)決策與流程重塑都將產(chǎn)生重大變革。當(dāng)前，我國新材料領(lǐng)域面臨著水平低、能耗高等種種問題，以及技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí)等眾多挑戰(zhàn)，通過大數(shù)據(jù)這種創(chuàng)新方式來解決問題，助力創(chuàng)新發(fā)展，實(shí)現(xiàn)中國制造到中國創(chuàng)造的轉(zhuǎn)變，意義非常重大。