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思想家马云为什么反复强调“未来数据是生产资料”

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思想家马云最近又上了大家的头条,一份公开信宣布,马云将在明年的教师节退役,并慢慢转向老师这个新的工作岗位,引发了大家的热议。同时,相隔不到一周,马云在首届“WAIC世界人工智能大会”开幕式上又成为了焦点,因为他的观点总能引发大家的深度思考。比如,他认为“AI”这个词,翻译成“人工智能”并不是很准确,“AI”最好的翻译应该是“机器智能”,再比如,让机器纯粹模仿人类,意义并不是太大,人工智能也好、机器智能也好,并不是融入一项技术,而是一种认识和思考世界的方式等等。


但今天,作为一个不仅喜欢技术,也喜欢思考的人,我要和大家一起聊聊,马云在WAIC上再次提及的另一段话,他说“未来 数据是生产资料,计算是生产力,互联网是生产关系”。我想大家一看就知道,这段话的本意是为阿里的技术、产品、服务和业务进行理论的背书,但从某种角度上看,却有其深刻的思想层面甚至哲学层面的价值,这句话已经引起了从事大数据和数据分析人士的广泛共鸣。


因此,本次就“未来 数据是生产资料”作为引子,和大家一起来谈谈。



么是生产资料?生产资料(means of production),也称作生产手段。定义为:劳动者进行生产时所需要使用的资源或工具。一般可包括土地、厂房、机器设备、工具、原料等等。生产资料是生产过程中的劳动资料和劳动对象的总和,它是任何社会进行物质生产所必备的物质条件。

从生产资料的传统定义可以看出,我们从前认知的是可见的物质的资料,那么数据,可以说是特殊的资料。但这种不挖掘就看不见,更不能呈现,也不能使用的生产资料,我们要如何理解?数据还能不能细分,又分什么层次和维度,各自的价值又有几何?

 

我们都知道——大部分公司,包括绝大多数的外部大数据服务提供商和基于企业内部数据的咨询分析服务提供商,都仅仅从挖掘历史数据出发,进行分析,力图为企业的战略和运营提供决策支持,但这些显然不够,也把数据的内涵和价值看得太浅了?比如, 外部数据服务商提供的服务或分析报告,更多是提供颗粒很粗的大趋势分析,只对大的战略有参考作用,对企业落地运营的指导性不够。而内部数据服务商,比如很多供应链管理软件和服务提供商,能够帮助企业挖掘和分析内部数据,但往往和外界的市场变化,缺乏有效的链接或打通。

 


联合通商科技 eBizprise ( 以下简称联合通商科技)在2016年初的战略会议上重新定义了“数据”的三个层次,即:历史数据、现在数据、未来数据。数据的两个维度,即:内部数据和外部数据并且确定“未来数据”是其中被忽略但最具价值的部分!因为,它不仅能助力企业的战略决策,也能落实到企业实际的运营和规划!


历史数据过去的发生和形成的数据
现在数据当前发生和马上发生的新数据。(严格意义上来说,现在是瞬间,是处于历史和未来之间的一小段,可以说是真实的新数据,并不久就变成了历史数据)
未来数据根据历史数据,经过科学模型和科学的算法预测而出的数据(这里所指的未来数据不是未来确定会发生的数据,而是基于科学模型和算法预测所得的数据)
内部数据企业内部运营过程中产生的真实数据(有的看得见并且能使用,有的还需要发现和挖掘。)
外部数据发生在企业之外的环境、市场、竞争者等等的数据,外部的这些数据,可能会造成企业具体运营的变化。(当前大部分大数据服务商,行业分析公司提供这样的数据和数据分析报告)


  图示,历史数据和未来数据                        

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我们都深知,互联网时代,特别是发展到万物联网和人工智能的时代,数据的发生、获取、存储记录、分析以及快速传递成为了可能,按需供应的智慧链或需求链以及智慧的管理也成为了可能。谁能真正掌握需求,掌握了越贴近未来现实的数据,并用这个接近真实的数据,就能领先一步规划和运营,提升企业的运营和管理能力,从而在竞争中获胜。


同时,联合通商凭科技借对数据的深入分析和应用,得出"未来数据”和“未来数据分析”已成为品牌商、零售商在运营渠道获利与部署市场战略的必备决策依据,并且认定“未来数据分析”将是一种企业的核心能力,这也是联合通商正在从事的事业,即,为企业伙伴挖掘出未来数据的价值,提升核心竞争能力,助力企业运营。

 


联合通商科技不仅基于思想和理论层面,也基于企业的实际运营层面,提出了“未来数据分析”是一种核心的能力。同时,提出必须把企业的内部数据和外部数据结合,找到影响的因素或因子,就是根据运营的节奏,不断加入新的数据和预测的数据不断比对,以重新滚算和修正对未来的预测,找到最合适的模型,并使预测模型能持续优化,如此就能让预测的未来数据越来越准确,进而持续提升对市场的变化和需求的掌握,最后制定高效的运营计划


联合通商科技把自己的核心竞争力定义为“未来数据分析”

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我们的客户

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我们的产品

1.    SFS销售预测系统,面向大型企业:即私有云模式为主,提供基于协同预测和共识的”需求计划解决方案”,为客户打造大数据驱动的智能供应链。

2.    RollingDemand_滚需预测云平台,面向大企业个人、部门和进取型组织:以轻量弹性化的模式,提供“预测数据解决方案”,为客户提供精准与差异化的“数据决策分析”。

 


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