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分析:BAT,看不懂的“数据帝国”?
因此,可以肯定,掌握了大数据的资源整合类企业,将会成为大数据时代的企业赢家。这类企业是商业生态(价值网)中的“舵手”,通过灵敏地识别市场需求,指挥网络成员协同生产,获得组合创新优势。由于控制了整个网络,此类企业拥有网络收益的剩余索取权,往往获利最为丰厚。未来的资源整合企业将基于大数据来运作。掌握数据、掌握算法、掌握思维维克托·迈尔-舍恩伯格等人在《大数据时代》中,将基于大数据的资源整合企业又分为三种:第一种是掌握数据的企业,这类企业掌握了端口,掌握了数据的所有权;第二种是掌握算法的企业,负责处理数据,挖掘有价值的商业信息,这些企业被称为“数据武士”;第三种是掌握思维的企业,他们往往先人一步发现市场的机会,他们既不掌握数据技能,也不掌握专业技能,但正因为如此才有广阔的思维,能够最大程度串联资源,形成商业模式,他们相当于“路径寻找者(pathfinder)”。按照各自生产要素的价值性和稀缺性,很难说哪类企业真正将在大数据的商业模式中获益,三类企业各自有各自的贡献,各自有各自的稀缺之处。ITASoftware是美国四大机票预订系统,是一个典型的掌握数据的企业,其将数据提供给Farecast这家提供预测机票价格的企业,后者是一个典型的掌握算法和思维的企业,直接接触用户。结果,ITASoftware仅仅从这种合作中分得了一小块收益。Overture是搜索引擎付费点击模式的鼻祖,如果把谷歌看作是媒体,那么Overture则是相当于广告代理公司,通过算法细分不同的浏览用户,向广告投放企业提供目标用户的付费点击(选出他们最需要的用户)。Overture是典型掌握算法和思维的企业,雅虎、谷歌则是掌握数据的企业。事实上,谷歌的两大金矿AdWords和AdSense技术,都是借鉴了Overture的算法。但是,Overture不能直接接触到用户,没有数据,丧失了话语权,只能获得少量收益,以至于最后被雅虎收购。基于大数据的资源整合类企业,它们的生态链又将遵循两个法则。法则一:接触用户的企业总是能够获得最多的收益,这和价值链上的分配原则是高度一致的。终端价格和原料供应之间的差价全部是由售卖终端产品的企业获取的。法则二:掌握数据的企业具有这个商业生态内最大的议价能力,最终最有可能成为赢家。算法可以攻克,也可以购买,事实上,挤入这个行业的企业并不在少数。而思维则存在一种肯尼斯·阿罗所说的“信息悖论”,即信息在被他人知晓前都价值极高,但却无法被证实。一旦公开证实它,又因所有人都知道而失去了价值。所以,不管思维和算法企业走得多快,只要数据企业随时可以封锁数据源,就依然把握着“杀手锏”。甚至,有的数据企业在看不清楚商业模式时,将数据释放让思维和算法企业进行试错,而一旦试错成功,则收回数据所有权,模仿其商业模式。BAT的数据帝国在大数据时代,资源整合企业的竞争,将会决定未来商业世界的版图。在很多人还没有弄清楚大数据时代的商业法则时,国内互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)已经在迅速地构建自己的“数据帝国”。在互联网的大世界中,用户有诸多的入口,可以通过不同的APP上传数据。BAT的原则是,有关吃穿用住行的一切服务商,只要能够增加他们的数据种类和质量,他们通通拿下。这里,体现出一种典型的“数据累积的边际收益递增效应”,即每多增加一个单位的数据,可挖掘的价值就有一个加速的增长,每增加一个种类的数据,可挖掘的价值就有一个加速的增长。某些时候,BAT甚至根本不考虑数据在现阶段能否变现为收益,仅仅是纳入麾下,等待未来的开发。现实的情况是,经过了几轮的收购之后,BAT基本上覆盖了吃、穿、用、住、行、社交等各个领域的数据入口,加之其原来的庞大数据入口,在数据规模上的优势已经无与伦比。短时间内,任何企业想要超越他们,几乎都是不可能的。BAT不仅是在做掌握数据的企业,也是在做掌握算法和思维的企业。一方面,拥有庞大的商业用户群和拥有用户群消费偏好的大数据,只要具有相应的内容,就可以形成成交、获取收益。另一方面,他们甚至可以开放应用程序接口(APIs)把自己掌握的数据授权给别人使用,这样数据就能够重复产生价值。这方面,阿里巴巴的百川计划就是一个典型。简单来说,他们向其他厂商的APP免费开放数据,但他们不收费,仅仅需要他们回馈数据作为对价。这个计划实施以后,所有的APP都会是他们的入口。可以说,BAT的帝国是基于数据建立的。甚至有人预言,数据作为“表外资产”一定会在某个时候被会计准则纳入。因为,相对于无形资产,这种资产的价值更大。值得一提的是,传统工业经济思维的人根本看不懂大数据时代的商业逻辑。郎咸平曾对阿里巴巴的收购(零售、文化、金融等)提出过质疑,他列举苹果和谷歌收购的案例,认为他们都是在进行专业领域的收购,这是有利于增强竞争力的,但阿里进行的都是多元化收购,是不利于增强竞争力的。实际上,这是郎咸平没有看懂阿里巴巴商业模式的表现。互联网时代的大多数商业模式,早就脱离了行业的限制,而在某种程度上走向了“大一统”,即“导入流量+大数据分析变现流量”。这种模式里数据就是通用的逻辑,难怪在大数据出现时,维克托·迈尔-舍恩伯格等人就断言,行业专家和技术专家的光芒会被数据专家掩盖住,因为后者不受旧观念的影响,能够聆听数据发出的声音。尽管BAT强悍如斯,但在他们的夹缝中,仍然有一些商机,企业也可以搭建入口、解读需求、安排生产。如果说大数据改造商业的神奇已经毋庸置疑,那为何众多企业依然拿不起放在眼前的这把金钥匙?很大程度上是因为这些企业缺乏数据基因。大数据和互联网经济的来袭,使得企业只能“被动接网”。面对海量的潜在需求,不仅无法解读,也无法调动生产进行对接。这就出现了大量企业被互联网的海量需求“反噬”,并导致供应链失控的案例。在大数据时代,企业规模、资金、生产技术不再重要,品牌也不再拥有神力。获取数据、分析处理数据、挖掘数据价值的能力成为企业的立
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