再造格局：大数据赋能核心竞争力

大数据逐渐呈现出高维度、高阶态、异构性的形式。随着数字技术的不断发展，大数据处理技术能够对海量数据进行分析、处理和挖掘，并且通过建模、工程等方式来解决实际预测问题，最终实现科学决策，我们称之为数据智能。对数据智能的信息化落地，业界一般称之为数据智能平台。

百度公司建设了百度数据智能平台（如图1-7所示），该平台定位为提供大规模机器学习、数据分析及展现、数据应用等产品与服务，包括了大数据基础产品和大数据应用产品两大类。百度公司将其数据智能平台定位为人工智能（AI）时代的企业数据管家，服务于公司内部和各行业的合作伙伴。百度建设数据智能平台的意义主要在于帮助企业管理内部现有的数据资产和为企业提供基于大数据的预测分析产品，即人工智能服务。数据资产管理的目的主要是为了准备和提供高质量的数据给人工智能应用，提高数据的规范化和标准化水平，而这些是企业实现基于大数据提供智能化服务的关键，也是提高企业核心竞争力的基础。

图1-7　百度数据智能平台

随着人工智能、云计算、大数据、物联网和区块链等新兴技术的发展，以欧美为首的工业发达国家，在全球范围内掀起了制造业转型升级大变革，工业大数据正在成为全球制造业挖掘价值、提高核心竞争力的重要手段。

工业大数据的应用就是从复杂的数据集中发现新的模式、挖掘有价值的信息，从而促进制造企业创新产品，提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。在中国，我们有着规模庞大的各种工业设备、丰富的设备使用场景，数字设计、数字制造也逐渐加入进来。目前，我国的工业大数据发展势头良好，各地制造企业也都积极参与，工业大数据的应用正在向生产制造的整个生态链不断蔓延扩张。比如，通过对大数据的采集和处理，可以协助企业在产品需求获取、研发、制造、运营、服务及回收的产品生产全生命周期过程，以及在智能化设计、生产、网络化协同制造、智能化服务、个性化定制等场景实现智能制造。(https://www.xing528.com)

新零售行业的一个重要特征就是以数据为重要驱动力，重构“人、货、物”之间的关系。在互联网逐步渗透到经济和社会的当下，消费者的数字素养也越来越高，那么对于新零售行业，顾客的所有支付偏好、消费路径、消费习惯等数据信息就显得尤为重要。如果能有效地利用大数据的整合能力，将搜集到的数据进行进一步分析、整理，就能将运营、营销、服务体验等方面做到全方位优化升级。

以往的零售行业，是以每日生成的交易信息为基础进行数据分析，这种分析的速度一般比较慢，而且在当下这种信息高速更新的情况下，会出现与用户的真实需求产生偏离的现象。而新零售由于加入了大数据分析处理，可以更全面、更准确地追踪用户的消费行为，并进行预估，从而形成精准的用户画像，最后反馈到零售经营层面，提升运营的效率。

数字化是客流、商品、订单、支付的获取，需要新技术来具体实现，让实体店可以像电商平台一样检测到店人数、体验人数、交付等核心要素的数字化（如图1-8所示）。在形成一定的数据积累及分析后，新零售企业就可以利用消费者的数据进行分析、定位，帮助商家优化业态结构，进行跨界营销等组合。这就是大数据对新零售人、货、场的重新组合，通过科技和数据赋能给新零售商家，充分发挥线下体验支点的作用，实现销售与分利，进而提高核心竞争力。

图1-8　新零售的大数据解读

大数据带来的是无穷的想象力和核心竞争力。谈及数据的价值，马云曾在接受CNBC采访时这样论述大数据：“整个世界将变成数据，我认为这还只是数据时代的开始。新浪潮即将来临，很多就业机会即将被夺走。有些人会赶上潮流，变得更加富有和成功，但是对于那些落后的人，未来将是痛苦的。”正因为如此，大数据如今已然被人工智能、制造业、新零售等领域纳入企业的战略资源，开始指导决策，成为其提高行业核心竞争力的关键一环。