数据驱动未来

一、数据驱动未来

我们永远会试图从社会、科技、发展和文化的视角找到驱动社会发展的主要因素和核心动力，但是很遗憾我们经常无法统一这样的认知。各学科之间都很难赞同对方总结和研究的结论，各国家之间也很难心悦诚服的相信他国所代表的各种驱动因素，各流派之间也很难形成大范围内的一致性认知，各专家和学者也似乎从来没有认同过彼此的观点。但是，找到驱动社会发展的主要因素这件事情具有十分明显的价值和意义：能帮助投资人和资本家看清楚未来的发展。几乎是提前拿到知晓未来的秘籍，试问谁不想掌握驱动未来的核心因素呢？基于此，产生了很多经济学家和科学家，服务于研究未来技术和科技，数据驱动未来无疑是这几年最有价值的驱动因素之一。

数据驱动未来这个概念由来已久，大概从二战时期就已经提出并流行起来。但苦于社会发展的方向和实际发展的情况不同，从马车驱动、到火车驱动；从飞机驱动到思维驱动；我们看到社会世界发展太快，每一个时代都有每一个时代的命题和解决方案。数据驱动目前是绝对的当仁不让，从科技、业务发展、民生建设等多个方面产生了本质上的变化，驱动社会进步，促进生活水平提高。

二、信息化的时代

谈数据驱动未来的话题，离不开信息化建设的基础逻辑。先来看一看现在的数据驱动未来的现状是如何的，我们的数据、基础设施、系统、平台和项目，是不是可以支持未来数据驱动的发展。阿里参谋官曾鸣出版的《智能商业》里面提出了一种“三浪叠加”的理论模型，即一个时间区间内，永远会存在三种同一个领域的不同状态的三种形态同时存在、同台竞争。举例来说，2020-2021年的时间区间内，小县城的医疗互联网在做信息化工作，二三线城市在做移动互联网，一线城市的顶级医院在研究人工智能和脑机接口；这三个状态同时这中国大地上发生，从1.0的信息化到2.0的移动互联网，再到3.0的大数据人工智能状态，行业进化的速度远远超过企业发展的速度。

信息化时代，我们做了很多事情。比如建设了大量的系统，构建了大量的项目，搭建好了非常多的平台，上马了一个又一个的系统。到了移动互联网时代，我们把所有的精力和视线都投入到了用户体验和个性化服务上面来了。这本身没有问题，无非在过去信息化的基础上再多外挂一个好看的、体验不错的、符合普通人逻辑的app就可以实现移动的全部业务模式。随着数据驱动的发展，我们发现基于数据的业务发展开始受到挑战：系统建设紊乱，数据结构不统一，开发标准不规范，数据无法打通或效率低，无法快速响应业务变化趋势。

造成这些问题的根本原因总结如下：

1、规范标准缺失。在社会高速发展的时代，建设完成比建设完美重要一百倍；于是，一座座高楼拔地而起，一个个亿万项目开拔动工。在通讯行业有一个比较心酸的历程就是“七国八制”，在中国电信行业早期的机房里面，高速运转着全世界通信设备运营商的设备，每一个通讯设备运营商都有其自己的标准和自己国家的标准。这样，在中国电信运营商的机房里面就存在“七国八制”的现象，各国标准不统一，科技强国的标准就成了他国的标准，标准和标准之间互不相通，苦了中国电信运营商！随着华为、中兴的崛起，中国电信行业从3G开始就研究出了符合中国国家发展的电信行业标准，随着4G、5G的发展，我们终于发现明白：统一标准对业务发展和灵活性有多么重要。

2、无序发展之殇。建设的年代对业务系统的互动、互通考虑不足，缺乏系统扩展性考量，留存下来的巨大业务系统无法形成新时代业务发展变化的增长动力。当企业从信息化进入移动互联网时代的似乎，变化不是很大，基本能应付完业务的需要，逐步解决业务的需求。到了数据驱动的数据化转型时代，业务对数据的颗粒度、系统性、联系性、标签化等要求越来越高，不仅仅要做到可用，还要做到实时（read-time）、高并发、高稳定性。一个优秀的信息化系统是可以满足如上要求的，但是多个信息化系统并行联合发生业务联系，就比较困难的按照传统逻辑进行高效协同了。

3、业务和技术发展不同步。这是一切技术推进的核心矛盾之一，业务很强，技术不足（或技术很强，业务不足）都会导致企业无法发展，而且业务和技术相互牵绊、无法协同前进。在信息化时代，业务引导技术进步；在移动互联网时代，业务驱动技术升级；到了数据驱动的数字化转型时代，业务和技术谁领导谁呢？这里有非常多的成功案例，我们应该按照见路不走的思路选择符合自己的方式。一般而言企业会认为业务驱动技术，业务需要什么，技术实现什么就可以；在数字化转型的今天，我推荐业务和技术并行发展，业务老大和技术老大应该同时被一个“既懂业务又懂技术“的VP领导者，才能确保不偏不倚的以业务协同技术一起进步发展。

三、业务驱动和技术驱动

所谓业务驱动，就是我有什么商业目标，用什么商业方法。比如做零售的企业可能更重视市场变化、更在意营销体系建设和品牌市场管理，对IT技术和互联网变化只是确保有就行，不需要自己的IT建设能力非常突出。所谓技术驱动，即技术能力外溢，形成了行业产品、市场业务和支撑企业发展的技术实力，如数据驱动行业的TalkingData、友盟、GrowingIO等都属于此类。业务驱动和技术驱动本身没有什么区别，但是发展过程中先发展起来的一方就几乎消灭了另外一方，无法形成协同发展、共同推动企业进步的局面。

业务驱动和技术驱动几乎决定了所有B端业务，因为业务能力不足就需要招投标形成新的协作体系、技术能力不足就需要招投标形成新的合作伙伴。二者的雷同点都在于，无法平衡发展的似乎，一定需要招标书来补足企业发展所缺失的能力，而关键的关键就在于对外招投标的需求方是一群不懂技术（或业务）的人提出来的。这就让业务驱动和技术驱动的平衡发展让企业失去了确保业务正常发展的可能。

四、数据驱动的第一种视角

本书是从营销、市场、广告层面讲解数据驱动的，即属于业务驱动的思路。数据驱动营销思维变革，过去业务提出的实时性要求技术无法满足，技术今天可以用kafka轻松的满足了；过去业务提出的全样本数据统计需求技术无法满足，现在大数据用Hadoop很轻松的满足了；过去业务提出想要分门别类的对用户进行分类、分群、漏斗分析……技术无法实现，今天这些问题可能一个工作2年的小白大数据工程师都可以帮你轻松解决。

本书核心分为三块：

1、发展思路的变化驱动未来；作者开始回顾互联网发展历史和广告发展简史，清晰的表明广告业发展过程中的业务需求逐步的驱动广告行业的发展，也间接的推动了在线广告业务发展、在线广告技术和广告本身的数字化进程。

2、数据驱动营销；营销还是那个营销，但是一切的方式不再是通过传统的方式获得部分样本，而是获得全量样本数据，基于此也可以获得单独个体的全部信息，从而可以实现广告营销方面的精准营销——每一个人的需求和每一个广告的匹配技术；也可以实现广告的效果营销——从看到广告到下单、使用商品、形成互动都是广告变成效果的直接反应。而在传统营销体系里，这些结果的获得和效果的达成耗时耗力却难以持续发展。

3、数据驱动未来；用数据思维驱动业务发展，用业务发展驱动技术进步——这个逻辑书全书的核心逻辑点。做同一件事情，过去的方法是可以获得结果，但并不能获得更多、可扩展的需求满足；现在大数据驱动的思维，不仅仅可以获得全量数据，还能进行群体画像、个体画像、用户分群、分组、标签和漏斗分析。

五、数据驱动的第二种视角

在本书中，作者重点讲述了数据驱动的第一种视角，几乎贯穿全书。但作者在最后描述数据驱动未来的似乎也很明确的表达出来来数据驱动的第二种视角：数据驱动技术，技术支持业务发展。大数据技术整体并不是太难，难的是“让大数据技术符合企业业务发展需要，随着业务发展壮大，大数据系统、平台要能满足可扩展、高并发、高实时性和易迁移性的要求“。

数据驱动的第二种视角就是把技术驱动作为主要核心点，用技术的视角驱动业务发展，高效匹配业务发展所需的一切需求，帮助业务取得辉煌成就。

六、小结

国家十四五规划把数字化转型强调为信息化建设的后续发展，可见数字化转型、数据驱动对中国未来的科技发展重要性。基于此，熟悉数据驱动在商业模式、业务需要和技术发展方面的知识变得非常重要；本书的价值在于提出了商业模式、业务发展方面的数据驱动价值，让我们从业务的视角看清楚了未来发展的方向。同时，作者深入研究技术多年，对技术驱动的数据驱动视角有非常专业的洞见，希望这本书能帮助你理解数字化转型的业务思维。