中國用了10年的時間將GDP從16萬億人民幣增長到63萬億人民幣，創造了世界經濟的奇跡。GDP增長速度在2014年降到7.5%左右，所有人都在問中國經濟到底是怎么了，政府應該如何促進經濟的增長。2014年的GDP中消費占比已經超過了50%，標志著中國經濟正在向市場經濟轉型，消費占GDP 50%－70%是中等發達國家向市場經濟過渡的一個表現，因此未來中國經濟增長最大的引擎應該來源于消費，特別是個人消費。提升中國社會零售總額，提高個人消費水平，將成為中國經濟發展的重要因素。

中國目前正在經歷經濟結構調整和城鎮化，個人消費需求巨大，社會產品較為豐富，渠道也較為通暢，物流成本正在下降，運輸能力正在提高。但是社會消費零售總額增加的還不夠快，資源配置不平衡，社會整體消費水平還處于較低的水平。這些問題正在成為中國經濟發展的難題，是企業和社會需要解決的問題。這時候，大數據時代到來了，大數據的商業應用將會幫助企業解決這些問題；大數據的有效利用將會提高社會消費水平，將會幫住企業提高效率、洞察客戶、增加收入。大數據商業應用未來是萬億級的大市場，大數據是大生意。

談到生意，我們都會想到銷售多少產品，可以賺取多少錢。我們談的大數據、大生意不直接談收入，我們談投資銀行家們特別喜歡的一個詞，叫做杠桿。大數據其實就是經濟發展的杠桿，以小博大，投入較少的資源來獲得巨大的收益。投入100元成本，如果得到1000元的凈利潤，這個資金的杠桿率就是10倍，這個投入產出比涉及的生意就是個大生意，大數據的商業應用就具有高杠桿的特點。風險投資都會喜歡高杠桿這個詞，每個創業公司上市，普通人看公司的市值，但是行家關注投資的杠桿率。2014年京東上市，今日資本在京東項目的風險投資回報率超過150倍，杠桿率就為150，投資女王徐新一戰成名，令大家羨慕不少。

2012年，麥肯錫咨詢公司提出人類社會進入到大數據時代，提出了大數據時代的4個主要特征；數據量大、數據種類多、數據產生快、數據價值密度。并呼吁企業關注大數據時代產生的商業機會，有效利用大數據，取得大數據時代的商業領先優勢。大數據時代并不是突然出現的，在過去的幾十年，數據分析早就在金融行業得了廣泛的應用。諾貝爾經濟學獎獲得者哈里.馬克維茨、威廉.夏普、羅伯特.恩格爾就是利用計量經濟學知識建立了數學模型，有效地預測了金融市場產品收益同風險波動的關系。人類社會的進步是建立在對自然規律的認識和對數據應用的基礎之上，大數據時代的出現將會加速這種進化。

大數據時代確切的說是移動互聯網、物聯網、傳感器和社交行為產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了這些數據的收集、存儲、計算、分析的問題。大數據時代開啟了人類社會利用數據價值的另一個時代。人類進入大數據時代后，數據量成幾何基數增長，現在一年的數據是過去幾千年數據的總和。大數據時代最重要的特征是人類所有的行為都被數據記錄下來，無論是在電商的購買行為，旅游度假，娛樂活動，行為軌跡等，所有的人類社會行為都被各種傳感器和互聯網記錄下來。數據記錄了一切，人類社會的行為都變成了數據，用紙質媒體記錄人類歷史的時代已經過去，歷史正在被數據以文字、數據、表格、聲音、影像的方式記錄了下來。

大數據的商業應用是個萬億的市場，移動互聯網大數據公司TalkingData的CEO崔曉波提到：“目前的中國的大數據應用主要集中在征信和精準營銷，這兩個市場的規模加在一起不過兩千億，但是大數據如果同所有企業的商業需求相結合，其產生的化學反應將是巨大的，市場規模將會超過萬億，大數據是個大生意”。大數據商業應用就是互聯網＋戰略的落地，大數據價值的變現就是未來重要的生產力。百度連接了信息與讀者，阿里連接了商品與消費者，騰訊連接了人與人。BAT所有的連接都是建立在數據基礎之上的，可以認為大數據連接了一切。數據連接了消費者和商家，數據連接了客戶習慣，數據連接客戶喜好，數據連接了位置，數據連接了時間和空間，數據連接了歷史和現在。連接一切的大數據將會反饋所連接的事物、空間和時間，通過數據記錄來反饋物體的移動，客戶的消費習慣，個人愛好，行為習慣，活動軌跡，運動規律等。重要的這些反饋數據能知道；你是誰、你在哪里、你喜歡什么、你在干什么、你的消費能力、以及你未來的需求等。所有被反饋的事物都被打上了一個或多個數據標簽，這些具有價值的標簽經過整理和分析后，將會揭示事物之間的相關性和規律，將會為個人、商家、社會帶來巨大價值。大數據應用是大數定律的典型體現，不過分強調因果性，借助于相關性，重點關注大概率事件。大數據應用的另外一個特點就是關注邊際遞減，強調小投入帶來高收益。下面就介紹大數據萬億市場的應用場景和應用。

 

一、大數據幫助制造業規劃生產，降低資源浪費

制造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，為客戶定制產品。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥，

二、移動大數據幫助房地產開發商規劃房地產開發

房地產行業在過去為中國GDP貢獻了很大力量，未來粗放型的房地產行業將會轉向精細化經營，從選地到規劃和從設計到建設，都需要參考當地到人口數據和消費者信息，進行科學決策；利用大數據商業應用加快房子銷售速度，降低自身負債。

移動互聯網大數據公司TalkingData正在和房地產公司合作，利用人群的手機位置信息來幫助企業進行開發規劃、土地選址、商鋪開發等。同時利用人群到用戶畫像信息幫助房產公司選擇合作商戶，提升消費人氣，最終提高房產價值。

 

三、移動大數據幫助餐飲零售行業進行選址和顧客導流

餐飲零售行業最關注客戶流量，過去開店選址時經常安排人員在十字路口進行人流統計，利用統計的人口流動信息來決定開店地址。進入到移動互聯網時代之后，智能手機的位置信息可以幫助餐飲零售行業進行開店選址，企業可以參考客戶畫像來決定開店的規模，以及產品的類別。

移動互聯網端的用戶標簽和畫像數據還可以幫助企業進行一些精準營銷，為新開的商戶導入客流。特別是在規模較大的購物商廈中，移動App端的位置導航功能，可以指引客戶找到新的商戶，參加促銷活動。市場上已經有成熟的零售餐飲商家和移動互聯網大數據公司在開店引流方面進行合作，資金利用的杠桿率超過了5倍，投入產出比較高，上海大悅城數據營銷案例就是一個經典的大數據營銷案例。

四、傳感器數據幫助產品進行故障診斷和預測

家電和汽車正在走向智能化，通過安裝傳感器，汽車和智能家電可以將運行參數和運行狀態傳送到廠家的云平臺，廠家可以了解其產品的運行狀態，零部件的老化程度，幫助廠家及時更換故障器件，延長產品使用壽命，提高安全系數。汽車行業和智能家電在物聯網領域將會產生巨大的市場，云計算和大數據處理平臺將起到關鍵的作用。

中國汽車市場的銷售規模超過萬億，家電市場也有一萬多億。車聯網和智能家電涉及的大數據應用市場也是巨大的，按照大數據商業變現高杠桿率的特點，其市場規模至少應該在百億左右。

五、利用移動互聯網位置信息進行精準營銷

O2O已經成為了一個重要的商業模式，很多互聯網企業和傳統企業都在尋找O2O的應用場景，訂餐、教育、家政、汽車美容等都成為O2O的應用典范。移動互聯網數據具有LBS和實時特點，可以幫助企業及時連接客戶，依據客戶需求進行精準營銷。

大型購物中心一般都設有電影院，經常存在某些電影在開場前30分鐘，大量電影票還沒有出售的情況。借助于手機App推送廣告功能，電影院在電影放映前30分鐘，可以將電影票以2折價格推送給正在周圍就餐的客戶。依據客戶畫像信息，電影票將推送給喜愛看電影的顧客，增加電影銷售額。移動互聯網大數據服務商TalkingData已經完成了用戶標簽和用戶畫像工作，可以幫助企業利用手機App進行廣告推送，做到千人千面，依據客戶喜好來進行廣告推送。這種精準廣告推送具有成本低、轉化率高的特點，在餐飲、服裝、美容、零售等行業取得了良好的應用效果。如果基于位置信息的精準廣告推送被大規模的商業應用，將會促進商品流轉，大幅度提高社會消費總額，幫助傳統企業實現互聯網＋的戰略。

六、電商大數據將會幫助企業優化資源配置

電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，電商網站內推薦引擎將會依據客戶的購買行為，進行關聯產品的推薦。除了精準營銷，電商還可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，并利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單后的短時間內，將貨物送上門，提高客戶體驗。電商還可以利用其交易數據和現金流數據，為其生態圈內的商戶提供小額貸款，也可以將此數據提供給銀行，為中小企業信貸提供支持。

電商的數據量足夠大，數據較為集中，數據種類較多，其商業應用具有較大的想象空間。包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、消費行為的相關度、消費熱點等。依托大數據分析，電商可幫助企業進行產品設計、庫存管理、計劃生產、資源配置等，有利于精細化大生產，提高生產效率，優化資源配置。

七、移動大數據助力交通運輸規劃和管理

交通大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據傳感器的數據了解車輛通行密度，合理進行道路規劃。另一方面可以利用大數據分析來實現交通信號燈智能切換，提高已有線路運輸能力。

在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。大數據可以幫助機場安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大數據提高上座率，降低運行成本；鐵路公司可以利用大數據安排客運和貨運列車，降低運營成本。

八、大數據幫助金融行業進行價值變現

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為數據進行分析，每周給客戶發送針對性廣告信息。

中國目前金融行業大數據價值變主要在用戶體驗提升和大數據營銷兩個方面，其中招商銀行信用卡中心和平安銀行走到了金融行業的前面。招商銀行信用卡中心的掌上生活App，保守估計日活躍用戶超過了200多萬，交易收入每天超過了500萬。移動App的跨界營銷產出與投入的杠桿比率超過了30倍，客戶大部分金融消費行為都在掌上生活完成，包括餐飲、電影、旅游、機票、火車票、酒店等。

大數據在很多行業都有廣泛的應用場景，例如在醫療行業，農林牧漁、能源行業、物流行業等，大數據將會是電商之后的另外一個巨大市場，結合了所有行業的商業需求之后，大數據產業的市場規模將會是個萬億級別。大數據不是電力但是比電力更能提供動力，大數據不是石油，但是比石油更能驅動企業發展。大數據就是資產，能夠幫助企業進行價值變現。大數據的生意經其實很簡單，就是收入增加，花費減少；就是增加客戶，提高客戶體驗，提高資金回報的杠桿率；大數據應用成熟之后，大數據可以預測商業未來，發現新的商業機會。

大數據特別是移動互聯網大數據，將會是互聯網＋戰略的主要武器。大數據同各個產業的化學反應還沒有正式開始，大數據市場和大數據變現還在醞釀之中，所有企業都在積極的探索階段，包括互聯網行業的BAT，都在尋找大數據變現的場景。中國最大的獨立第三方移動互聯網大數據公司TalkingData擁有用具有價值的移動互聯網大數據和數據應用平臺，主要任務就是利用數據和技術幫助企業尋找大數據應用場景，幫助企業進行大數據價值變現，實現互聯網＋傳統企業的戰略，同企業共同開發萬億的大數據應用市場。