2016年9月27日到9月28日，第三屆中國國際大數據大會如期舉行。現場各級政府部委領導、頂級院士專家、阿里巴巴、騰訊、京東等行業巨頭以及眾多發展實力不可小覷的創新企業代表齊聚一堂，圍繞“數聚新動能，數創大未來“的主題展開了一系列深入的探討和交流。 舟譜數據技術南京有限公司的CEO麥苗也應邀出席了本次大會，并在28日的“互聯網+大數據峰會“論壇上發表了關于“互聯網+流通升級的大數據之路“的主題演講。 產業互聯網以效率為指引，以決策為核心 麥苗指出，互聯網消費服務業包含兩部分：消費互聯網和產業互聯網。消費互聯網以用戶消費需求和體驗為指引，它改變的是消費場景，可以重新定義資源價值;產業互聯網則以效率為指引，改變的是決策模式，重新定義作業方式。結合互聯網發展情況而言，消費互聯網的持續升級離不開產業互聯網的更新和升級，互聯網變革從2C走向2B已是必然趨勢。并且，互聯網變革升級與決策效率的升級息息相關。 對此，麥苗舉了個有趣的例子：假設某個荒島的所有人都不穿鞋，那么生產商到底該不該去賣鞋?有人因為沒人穿就選擇不賣鞋，也有人因為沒有競爭對手就去大量銷售，但不可否認的是，這些銷售決策都是以經驗為導向，缺乏一定的科學依據。由于個體經驗單一，難以洞察產品關聯性，企業往往只能通過不停試錯或盲目依賴成功經驗進行決策。 所以，科學的決策應當來自于數據驅動而非經驗。麥肯錫全球研究院調查發現，在美國的零售行業，用數據指導經營可以提高收益高達60%;哈佛商業評論表示，美國前三分之一品牌制造商里面，有效利用數據驅動決策的企業比競爭對手平均高出5%的效率和6%的利潤率。從單一維度數據的經驗決策，到更多精準數據的數據決策，再到動態全面的大數據決策，國外企業對數據決策戰略已經有很深的認知，而在中國，快消流通產業的數據決策之路才剛剛開始。 中國快消流通大數據決策必須從零開始 建立大數據決策的前提是擁有數據，如果沒有數據后續一切都會成為空談，而沒有數據，又確實是中國流通業的典型現狀。以流通數據化的經典領跑者““沃爾瑪為例，它特別重視IT方面的投入，其信息化舉措不僅促進了效率和銷量的顯著提升，還讓它獲得了足夠的數據：最早使用計算機跟蹤存貨、最早使用CM產品類管理軟件、最早與寶潔等大供應商實現VMIECR產銷合作等。對此，麥苗介紹到，所有在中國試圖利用大數據對快消流通進行升級的公司必須意識到，這條升級之路必須從零開始，沒有捷徑。 為此，舟譜數據選擇了從為經銷商和零售店提供SaaS管理系統切入，通過管理信息化積累真實數據，利用舟譜大數據引擎，形成數據決策平臺，繼而提供物流、金融、征信等交易決策服務提供完整的解決方案。在舟譜流通云方案中體現了兩大核心要點，以數據驅動決策為底層核心，以經銷商為運營核心，通過數據和人(經銷商)雙核力量推動快消互聯網+升級。 大數據指導決策將帶來效率顯著提升 麥苗表示，簡單的模型只能解釋過去發生的事情，必須通過建立模型將枯燥的數字變成敏銳的商業洞察，從而做出科學的銷售決策，而這個指導具備現實意義。以產品上新為例，通過將數萬家零售店聚類，同時將不同的商品聚類，通過大數據挖掘，能更多發現商品銷售分布和零售店聚類之間的關聯，對單一零售店而言，可以很輕易的從這種關聯關系中獲得新品售賣推薦指引。假如有一類零售店在10類商品的銷售數據具備相關性，那么一件新加商品在這類零售店的某一家暢銷，那么在這一類的其他零售店售賣這件新品的暢銷概率將非常高。這一類的大數據輔助決策將有極強的指導意義。類似的決策應用在Facebook等頂尖互聯網公司在優化廣告投放效果時已經得到了充分論證。 最后，麥苗強調，根據收集的數據反饋來優化決策模型同樣重要。從數據收集““數據清理與轉換““模型訓練與測試““模型部署與整合““模型反饋回路，舟譜數據提供的決策升級方案是一個循環優化的系統：每天根據新數據迭代決策模型，逐步弱化老數據的權重，并采取先進的降噪處理算法，有效規避少數隨機或者錯誤數據對模型的干擾，形成精準度更高的決策模型。最終，舟譜數據將為包括廠家、渠道商、零售商在內的用戶提供一個全渠道、雙向數據的C2B的數據服務體系。

« 暗訪明星高仿號：我被“迪麗熱巴”帶入數據造假江湖 | 為啥1分錢也要搶政務云？搶占未來話語權才是關鍵 »