电子商务企业的大数据创新之旅

梁海璇：在座各位嘉宾当中我是最传统的产业，我对大数据有一些不同的理解，我看在座其实有专家，也有同行，也有一些学生来听这个论坛，我说这些东西不一定很正确但是是我个人的想法。在我20年IT生涯中国内国外都做过，民企和外企也做过，传统行业都待过，我对大数据的理解跟大家可能不一样。我觉得大数据其实是被恶炒的，在我看来大数据在一个程度上达到一个数据量的处理加大，只是这个而已。比如说你从K然后是M，然后是G再就是T，只是说现在计算能力更强了，你的数据更多了，但是现在都炒这个热点，但是这个热点会很快的散热。但是大数据就不对吗，完全不是。大数据很有用，其实我觉得有用不是说怎么样处理这个数据，而是说怎么在这个数据抽取一些有用的东西，最原始数据从date变成信息，再把这个信息叠加成商业。举个很简单的例子，我们现在大数据是很好的工具，怎么用这个工具呢，举个例子看可能大家都玩摄影，有一句话说，一个很牛的机器装一个牛头就成了摄影大师了。如果摄影大师的话会在任何狗头下面，在很差的镜头下面都可以拍出旷世之作。

所以大数据在一个程度上是给人一个很好的工具，关键是说怎么样去用这个工具，换算成数值理论的说法就是怎么建立网络，很多商业的模式怎么建立起来。举个例子，我们的商品要在超市里面卖，在卖的时候也要知道说我们在有一天推出用什么款，有什么方式推出会销售到多少，这是有复杂的过程，如果不把这个过程做的很好，如果不配合到一块，这些东西就不会转化成一个大量的数据。

金错刀：我想再追问一句，因为像梁总所在传统的零售企业特别是今年遇到很大的危机，比如说李宁，李宁2012年关掉1821家，亏损大概19亿左右。什么概念呢？大概每一天关店5家，最重要的原因我觉得他没有跟用户产生直接的关系，全靠商场。没有对用户的数据精耕细作，但是相反的比如说阿迪达斯做得不错，做的最好是另外一家企业是ZARA，现在他对数据的分析会提前判断，我也追问一下，你们觉得目前通过企业推行大数据，最大的难题到底是什么？

我先简单解读一下因为我最近跟很多做大数据的人聊，他们觉得做大数据很重要的是数据改革，大家对数据有没有尊重，过去觉得大数据好像不就是技术吗，不就是诚信吗，梁总其实吐槽了一下很多大数据是泡沫，你觉得在内部来讲什么是大数据的最大难题？

梁海璇：我觉得首先整个企业观念变化不大，就举达夫妮的例子，其实一个企业像我们这样零售的话如果达到一千家店的时候其实可以让这个CIO去做，可能IT受益了，到4000家的时候一定要建立一个很好的团队，再往上。首先你要让这个企业知道说你这个技术在整个商业当中是一个很强的复印，像零售我们说是劳动密集型的，但是大到一定程度的时候我们看到人力和原料大幅度的上升，传统的方式来说这个成本是上升的，所以要靠很多新的技术把它从上升变成比较平缓的成本，这样才可以让公司真正的去扩张。用少的钱来买更大的盘子，定一个点就是让整个公司的技术含量要提高，这是最重要的。所以在座如果有CIO的话首先要讲通CEO，先搞定CEO。

第二个就是怎么样用创新型的用大数据，我这里借一个我同行的例子，这也叫大数据的应用。大家知道林彪打仗很厉害，每一次他打一次战役以后会把所有的枪收起来研究一下，这是德式装备还是美军装备，收缴一下看看这是什么兵团的，大概它在这个军团里面是在什么位置，用这个方法很快速的就知道说敌军司令部在哪里，就把这个司令部给敲掉了。举个例子，比如说他消灭了一看全部是最新的德式武器，这绝对警卫团，肯定司令部是在南京，就把它端掉了。现在不是缺数据的处理能力，还是怎么样用。

金错刀：借这个问题问一下李曦，李曦的老板刘总肯定对这个很重视，你觉得推行大数据最难的问题是什么？

李曦：我觉得京东是数据驱动比较准的公司，如果说一个企业首先就是数据驱动的意识，作为一个领导，如果说想把数据做起来的话首先跟你们的决策，想做一百个决定有多少是数据驱动，至少是要看一些东西有很好的分析团队支持你，当然这并没有对和错。因为更多是在执行层面，你做到更精细化这是数据一个作用。另外一个经常看到的难题就是数据的整合，因为这真的是要精耕细作的。各个系统数据模型都是不一样，有一些东西应该是共有的，有一些东西应该是新的，这些东西怎么整合起来做一个很好的数据模型，这是一个非常有趣的事情。

金错刀：刚才大家都提到数据感觉，高层中层可能会有，但是到了一线有没有这种感觉其实挺重要的，像京东的同行比如说亚马逊。亚马逊可能是做数据最强的公司，这个公司有一个习惯，开会的时候一般是数据说或者是用户认为，假如一个集团副总裁说我认为，说完一遍立马觉得特别不好意思，立马道歉。就是你个体的认为不重要，一定要想办法变成数据，对中粮这样的公司介于传统互联网之间，你刚才说是中数据，对你来讲这些实行数据化管理最大的问题是什么？

刘百善：我觉得跟刚才各位专家的分享有相似的地方，第一个是对数据的认同感，就是公司是否能够按照数据的渠道追踪这个数据，这确实是从传统到互联网转型一个比较大的改变。包括中粮很多集团来讲，它现在也在逐渐向数据决策，数据支持这个方向来靠，包括举个例子讲，西单大悦城做的东西和我们决策的分析是差不多的，他会分析客户是从哪个门进来的，进入到大悦城里面他的提单率怎么样。当然这整个方向也是往这一边转，总体来讲如果跟京东比较的话还是差一些。因为具体涉及到很多方面的，你如果组织认可的话，不仅是技术知识，你的数据结构有没有鼓励它，他有没有一个独立的运作，有没有一个独立的团队或者是强大的团队支撑，这是一方面。

第二方面是从执行层面，第一个来讲也是数据的整合，我们的系统里面比较多有一些是类似于司机提供我们的，每一个提供商他们的结构又千差万别，数据的结构千差万别，怎么整合他的数据。还有另外一个来讲分析的角度，你的数据分析团队，分析的角度是否正确，有没有可能你的分析出现了一定的差错。

举个例子来看，我们得到都觉得说有一个公鸡打鸣天就亮了，这公鸡打鸣跟天就亮这是必要的关系，其实不是。在数据分析中可能往往会出现这样的误差性的，换一句话说你怎么建立你的模型，你从什么角度去分析最后落实在你的业务层面，有一些感性的判断在里面，不仅是数据。

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