随着互联网的深入生长 ，全球进入数据驱动经济社会生长的时代。然而 ，在数据价值愈发凸显的配景下 ，与之相关的种种争议也一直于耳。那么 ，到底什么是好的数据？什么又是价值？怎样实现从数据到价值的转化？大数据立异创业与应用 ，现状怎样 ，难点何在？10月25日 ，北大伟易博头脑沙龙本期聚焦“数据头脑：从数据剖析到商业价值” ，约请学界、业界专业人士以及各大媒体 ，就该话题配合深入探讨。
出席本次沙龙的嘉宾有：北大伟易博治理学院王汉生教授 ，阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰；百分点集团董事长兼CEO、北大伟易博治理学院治理实践教授苏萌 ，以及狗熊会CEO李广雨。
王汉生教授：数据头脑 ，从数据剖析到商业价值
关于大数据 ，王汉生教授以为 ，数据工业实践的焦点使命是让数据爆发价值。更确切地说 ，是在真实的工业情形中 ，让数据爆发可被产品化的商业价值。
王汉生教授的新著《数据头脑：从数据剖析到商业价值》 ，探讨的正是使用数据头脑连系详细的营业场景 ，将数据转化为成为可感知的商业价值。全书围绕三大方面的内容举行叙述。第一 ，讲数据和价值。第二 ，谈回归剖析 ，这是统计学在数学手艺上的手段 ，是“术”的层面；更高层面是“道”的层面 ，把营业问题界说为数据可剖析问题 ，这是特殊主要的要领论。最后 ，通过大宗案例来剖析“数据模子是怎样产品化的”。
什么是数据？王汉生教授给出的界说是 ，通常可以电子化纪录的着实都是数据。好比：几千年前纪录的图像、声音等都可以算数据 ，由于这是被纪录下来的。但若是从数据工业的角度来看就不算数据 ，由于在谁人时代无法谈自动化、爆发商业价值 ，效劳某些场景等。从这个角度看 ，王汉生教授对数据明确具有强烈的时代观。
什么是价值？他以为 ，不是深度学习、人工智能 ，而是营业最焦点的诉求 ，在营业场景中天天很细微的事情中可见的诉求。
价值怎么体现？第一是收入：例如：为什么一些医药的民营企业和教育行业对百度特殊依赖 ，由于它带来很好的流量 ，直接爆发销售额 ，这是看到数据剖析带来的收入增添。第二是支出：包括人力、物力、时间、空间等种种支出 ，对数据的增进相识才会刷新支出的行为 ，好比电视机背后的插口 ，有了物联网手艺后基础无需那么多。第三是危害：现在随处讲金融征信 ，都是在种种营业场景中试图通过数据剖析抹平你的危害。
任何数据产品 ，若是可以资助客户 ，在这三个方面中的任何一个方面实现可量化的刷新 ，那么这个数据的商业价值就较量清朗。数据剖析的价值除了体现在这三个要素上 ，还需要一个主要的因素：可量化的参照系。好比说推荐系统做到90%的转化率 ，行业会说很高 ，但若是没有参照系呢？着实展望禁绝是常态 ，在不可百分百准确展望的历程中怎么样让人感受到价值是一个焦点问题。
怎样把数据转化为价值？回归剖析是最基本的要领�；毓橥纺宰攀凳侨嗣强梢园岩桓鲇滴侍饨缢党梢桓鍪菘善饰鑫侍�。但一个问题是不是数据可剖析问题 ，需要回覆两点：第一 ，Y是什么；第二 ，X是什么。
所谓Y ，就是现实营业的焦点诉求 ，或者是科学研究的要害问题。好比 ，伟易博相助同伴说 ，他想明确什么样的客户价值高 ，这是他的营业诉求。这着实也要求相助同伴一直地梳理营业诉求把“Y”提出来 ，然后才华继续剖析。
X ，是用来诠释Y 的相关变量 ，可以是一个 ，也可以是许多个。X也是我们特殊名贵的营业知识 ，可能来自刷卡生意、简历、APP、社交网络等等。你的营业知识扩张将让你对价值明确更深入。
简言之 ，所谓“回归剖析” ，从“道”的层面而言 ，就是一种把营业问题界说成为一个数据可剖析问题的主要头脑。而从“术”的层面 ，要完成三个主要使命：哪些X变量是同Y真的相关；他们之间的相关关系是正的照旧负的；差别变量的相对主要性。
事实上 ，前述所提及的内容 ，被王汉生教授称之为“质朴的数据价值观”。别的 ，本书尚有一部分主要内容即“数据模子怎样产品化” ，通过各行各业的案例举行详解 ，行业漫衍包括互联网金融、车联网、学校、企业、影戏、电商等多个行业。
高红冰：阿里的大数据是怎样运用在商业实践中的？
在阿里研究院院长高红冰看来 ，数据不爆发商业价值 ，就没有意义。他很赞许王汉生教授提出的数据头脑 ，数据不是一个简朴的工具或手艺 ，而是整套的思索要领。
高红冰说 ，各人万万不要把阿里巴巴看作电商公司、零售公司 ，而是数据驱动的立异公司。详细到阿里巴巴的数据系统 ，他从数据的存、通、用三个层面上分享了自己的体会。
在数据贮存方面 ，高红冰更愿意把数据电子化称为比特化 ，即相关于由原子组成的实物 ，数据最终是可以由0、1表达的。关于阿里巴巴来说 ，整个生意历程有大宗数据 ，就需要沉淀下来 ，并寻找数据化的营业。
在数据买通方面 ，阿里巴巴在数据收罗方面也走过一段弯路 ，最初数据也是疏散在各个部分 ，甚至在个体员工手里 ，厥后升级到公司层面 ，再厥后跟阿里巴巴1000多万商家、十几万效劳商和几亿消耗者的整个商业生态相连系。今天的数据系统是开放的系统 ，是平台化的 ，是对等协作的 ，这样才会爆发更大的数据价值。买通数据系统是个很是重大的历程 ，需要很是强盛的手艺支持 ，但买通之后 ，才会有优异的用户体验。
在数据的营业化方面 ，高红冰以为要DT而不是IT ，用首席数据官（CDO）而不是首席信息官（ClO）的头脑来思量问题 ，用数据做成产品 ，或者数据进一步延伸到应用。在这个历程中 ，要有对等、开放、分享的头脑 ，而不是独吞利益。阿里巴巴在金融、电商、物流等部分都在一直地用手艺驱动立异。好比说金融方面 ，蚂蚁小贷设计了一套评分系统来评估商家账户 ，确定可以授信的商家 ，并对他们授信。运行一段时间后 ，若是坏账率高就把标准调高一些 ，做动态调解。古板银行一样平常必需要有典质、营业报表才会贷款。蚂蚁小贷已经累计为400多万家企业提供贷款。
高红冰总结说 ，要相信数据及其背后的逻辑 ，可是要害在于洞察能力。这就需要数据头脑 ，需要全新的思索方法构建。
苏萌：优异企业将从泡沫中脱颖而出 ，人才匮乏成行业桎梏
作为大数据行业的从业者 ，苏萌的身份有些“特殊” ，在创业之前他在伟易博有长达8年的执教生涯。这一身份也让他对行业生长有自己奇异的视察视角 ，在本次沙龙上 ，他从专业人才作育和市场生长远景两大方面举行了分享。
“今天的中国越来越多的科技公司涌现出来 ，并逐渐赶超美国的科技公司 ，这是让人欣喜的 ，可是响应伟易博人才作育是滞后的。”苏萌体现 ，大数据不但是学了统计学、数据科学等就能解决问题 ，还需要多领域的综合手艺。现在大部分人才作育照旧偏古板的 ，这就需要教育机构与时俱进 ，不但告诉学心理论 ，更要告诉他们怎样做 ，实现专业人才的作育。
从09年建设至今 ，百分点实现了营业的一连高生长 ，已成为海内大数据领域的排头兵。在苏萌看来 ，这是行业生长所带来的重大机缘。只管许多人质疑行业泡沫 ，可是它也在吸引大宗资源和人才 ，真正优异的企业将从泡沫中脱颖而出。中国泛起阿里、腾讯等让全球自满的企业 ，优异的企业们将助力中国3000万家中小企业的生长。
关于未来 ，苏萌体现 ，他们思索的偏向有两点 ，其一是大数据系统的“普惠”：怎样给企业提供更便捷的大数据产品与解决计划 ，如金蝶、用友为企业提供财务软件效劳一样 ，省去单家企业开发所泯灭的大宗人力物力。其二是中国新一代信息手艺的出海：越来越多中国企业将从海内走向国际 ，其中就包括以新一代信息手艺为代表的中国高科技公司 ，效劳工具将从企业到各地甚至各国政府 ，输出“中国计划”。苏萌透露 ，百分点正在资助多个外洋国家搭开国家级的大数据平台 ，助力外地政府提升政府综合决媾和社会治理水平 ，实现数据治国的目的。
最后 ，苏萌坚信 ，随着人才、资源、手艺等进一步协力 ，在未来5—8年的时间 ，中国新一代信息手艺 ，大数据、人工智能等将会成为中国焦点手艺品牌输出外洋 ，走向国际。
李广雨：狗熊会的使命是聚数据英才 ，助工业振兴
狗熊会CEO李广雨先容了狗熊会的使命主要是两个方面, 第一是聚数据英才 ，第二是助工业振兴。
首先 ，狗熊会的焦点团队来自北大、人大、央财等高校统计学方面的年轻优异西席, 他们都有着强烈的教书育人的社会责任感, 想资助天下更多的高校和学生学习好数据科学这门专业。狗熊会从一个免费的微信公众号起步 ，逐渐做成一个标准的数据科学案例库平台内容创立者。近两年教育部已经批准海内高校本科设立数据科学专业 ，但许多高校在此专业上缺少好的课本 ，更缺少数据剖析的案例和工业实践。狗熊会今年做的四五十个案例涵盖了互联网金融、征信、车联网、广告、工业制造等多个行业 ，每个案例都带数据、代码、PPT和视频 ，整体交付给高校来用。希望在天下规模内提高高校数据科学的教学能力。与此同时 ，狗熊会做了免费的人才妄想 ，资助优异的学生进一步提升工业实践的能力。狗熊会希望在高校和企业之间搭建一个桥梁 ，不但把北大这样优异大学的履历和能力运送到其他的大学 ，同时也让学生们应用到企业当中 ，解决了企业在大数据人才方面招人难的问题。
第二是助工业振兴。大数据这个领域很是主要的两个因素是场景和剖析要领。企业有很是好的场景 ，可是缺剖析要领和人才。狗熊会针对每个效劳企业都有项目组 ，配备的组长都是高校优异西席 ，每周按期深入企业现场 ，配合剖析研究问题 ，陪同企业配合生长。通过这样的模式 ，狗熊会工业实践的能力获得极大提升。与此同时 ，把企业好的实践产品转化成案例 ，再反哺到高校教学历程 ，这样的案例就很是真实。
未来的狗熊会想做成数据科学领域的社区 ，做好高校育人和工业实践的桥梁和纽带。
“伟易博头脑力”是北大伟易博的头脑平台 ，旨在用国际通行的研究工具和要领做具有国际水准的驻足中国、辐射天下的中国学问 ，提供政策建媾和咨询意见 ，效劳经济社会生长 ，用扎根中国经济社会的政策研究和前沿商业实践研究反哺商学教育。
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