毛新生:大数据下的贸易聪明

新浪财经讯 由《中外管理》杂志社主理的“第22届中外管理官产学恳谈会”于2013年11月2日在北京召开。IBM[微博]中国开辟中央首席技能官兼创新工程院院长毛新生出席了集会并发表了本身的观点。
以下是笔墨实录：
毛新生：各人下战书好，非常高兴本日来分享一下大数据和贸易之间的关系，为什么说本日的期间是大数据的期间？为什么大数据跟我们的贸易拥有很密切的关系，为什么这些酷寒冷的数据跟您所做的贸易和管理有很密切的关系？先从一些小的例子谈起，各人都知道如今蛮多人挺时髦的，手腕上带一个小环，有点像佛珠，大概装饰品，很时髦。每次我去美国朋侪都说，老师我送你一个，如今我家里有六个，在美国是不亚于当年Ipad出来时的礼品，这个东西醒目什么，为什么跟大数据有关系。这个实在是美国在医疗卫生行业中非常故意思的最新征象，腕带不但时尚，让人以为很开心，很紧张的是他可以随时随地相识你走了多少步路，是不是有跑路，你心跳的速率怎样，你是不是发急气愤了，等等这些感情，他把这些都能记载下来。到晚上你把这个东西插在USB接口上，就传到网上了，然后它还能跟你的手机接洽起来，给你一个保举，说老师你本日活动太少了，给你许多发起，应该多跑不，多走路，卡路里斲丧太少，你的心率有题目，应该查抄一下，非常受接待，以是是个很好的CE。但是背后说的是什么？阐明信息技能在医疗卫生行业以一种时尚的方式侵入到了你生存的每一个片断，然后在这个底子上把数据网络已往举行分析，用自动的办法告诉你，你应该有什么样的锻炼筹划、饮食筹划，应该做什么查抄，把已往的被动医疗转化为自动的医疗。
如许的医疗方式非常好的跟现有的医院，包罗美国的许多社区的私家大夫毗连起来，从而让整个医疗卫生行业的链条内里，从个人的消耗者到社区的大夫，到私家诊所，到大型的医院，到医药，整个行业内里，各人对这些数据所产生的陈诉，都非常的感爱好。而每一个人由于每一天打仗到这些信息，以为这个黑白常可信的，一天又一天，一周又一周，以是产生了非常好的广告时机，交织贩卖和向上贩卖的时机，这是特殊好的例子，告诉我们，我们本日的贸易拥有了一个新的时机，把你的贸易过程当中原来不为你所知的数据，很容易，非常轻便地拿到了。
别的一个例子给各人讲一下，这是国内制衣的，洗衣服的，我们找普兰德洗衣服很贫苦，近来我夫人相称困扰这件事，由于普兰德跟我们说，你们谁人地方太远了，我们不去送衣服了，您要找我洗衣服可以，您本身开车送来。这下把我夫人难倒了，接送孩子已经了不得了，还要送衣服，天啊！但是近来有一个人做了一件非常好的事，他说我要改变这个洗衣服的行业，怎么改法呢？他在微信上面做了一个插件，通过微信插件可以预约，跟洗衣公司关联一下，把洗衣公司酿成你的朋侪，预约之后让你照相，每件衣服还给你发一个二维码，你把二维码的东西放到街角，小区旁边有一个24×7的药店，如今你上班的时间把东西一放，街角的人负责给你送去，你放工去收就可以了。各人还可以在微信上面吐槽，洗的好欠好。服务怎么样。这下他得到许多数据，你的电话号码、姓名、地点，对这件事情绪不爱好，你的衣服是谁洗的，谁送的，谁取的。老板通过这个相识客户有什么不满足，乃至发现新的商机，这个人洗什么样的衣服，我们怎么样做一些关联，包罗这个附近哪些人等等。
这些很小的例子阐明，信息技能本日正在渗入到我们不可思议的广度和深度，渗出到整个贸易过程当中的每一个环节。最关键差别的地方是，他把这个贸易环节数字化了，连我们末了一公里齐备都数字化了，得到了更多的数据，给我们带来了非常非常多的代价。这些代价安葬的很深，本日是这个演讲，我盼望跟各人沟通的。
但是要发现如许的代价，使用如许的代价，有非常多的挑衅。
各人明白一下，百度[微博]这个公司挣许多钱，谷歌[微博]也挣许多钱，叨教这个公司是个什么公司？我们本日讨论来讲，他们不外就是大数据公司，谷歌能把环球的网页搜集起来，如今网页还不敷，很贪心，想用把各人的电子邮件数据搜集起来，用舆图把各人出行的数据搜集起来，把你的日程表信息搜集起来等等，但凡是数据他们都搜集。在这个底子上构建了第三方广告同盟，各人说一说做过关键词，弄个广告开始挣钱，这个就是在巨大数据底子上，来构建的一种增值服务。无数的公司都是大数据公司，但是这种代价要颠末贸易模式的转换，要颠末头脑方式的转换，你才气够发现这个数据在哪一个角度，在你的贸易模式里，在你的贸易过程当中可以或许发挥代价，这种代价是深深地埋藏着的。以是我们说大数据是什么？是净化，对的，但是要挖，怎么个挖法？起首有技能上的挑衅，技能上的挑衅是什么？起首很显然，数据量非常大，究竟上大不是题目，大只是形貌了一个状态，真正的挑衅是什么？你怎么样才气有时机得到这么大的数据。
在座的各位要做成谷歌，大概做成百度，这个时机比力少，但是你确实有时机像做腕带一样，大概像耐克公司，做成一种可以搜集数据的鞋，大概像刚刚讲的制衣公司可以做成搜集数据的衣服等等，你有时机，你必要在我的贸易生态体系内里，有什么数据我可以使用本日这么轻便的方法，再也比本日更轻便、更自制、更方便的方法来手机数据了，贪心地想一想，有什么数据你可以搜集。这个是大真正的寄义，假如你只是照旧那点生意业务数据太小了。
第二，这个数据兼容并茂，本日的数据就像我前面讲的腕带一样，数据的洪流随时不绝地汹涌而来，是时时的，大量的，繁杂的数据，以是数据怎么生存呢？怎么处置惩罚？怎么样根据你想要的代价做符合的处置惩罚，这都不太轻易。在这个地球上现在只有少数的公司彻底地把握了这门技能，很好地做一件事变。但是我个人以为技能的事变你们先不要费心，真正的挑衅是头脑模式的挑衅，各人想想看，已往我们对数据没有这么器重，已往我们以为数据这件事变冷冰冰的，跟我的业务没有什么关系，顶多我看一看月度报表，每一天卖了多少单，业务是上照旧下，我们很少去想那些不相干的，非常不起眼的各种各样的数据，我要它干嘛，是的，我们如今要开始改变如许的思绪。而且我们要琢磨，在整个贸易流程当中任何一个环节，乃至包罗贸易数据，贸易模式，有没有时机借助于这大量新期间的数据，来做一个彻底的改变，本日我要给诸位在每一个环节都分析一下，看看我们所过的例子给诸位一些开导，但是我频频在这里向各位管理职员，谨慎地提示，我们风俗了信息不敷，风俗了在信息不敷的环境下，信息缺乏的环境下，在我们的信息不实时把握的环境下，以感性的方式，拍脑壳去做决议。许多人还表彰本身，这表明我作为一个管理者具有聪明，我具有别人所没有的洞察里，我想这件事变很伤害。
本日越来越多的人试图搜集充足的数据，举行非常好的分析，以究竟和数据作为一个底子，来资助他做决议。大概是选择极新的贸易模式，大概是对已有的贸易过程的每一个环节举行优化，他们的气力黑白常大的。
我们接下来看一些例子。
起首任何一个管理职员对本身的行业，对本身的公司贩卖过程，营销过程，肯定黑白常关心的，我怎么样做广告，怎么样获取客户，怎么样进步客户的忠诚度，怎么样让客户买了一个产物以后，想着买第二个产物，想着买别的产物等等，这些事变非常紧张。以是营销和贩卖他们有时机沾恩于大数据吗？是的，不妨我们来看一些例子。
同时我们讲，在一个营销的过程当中，我们要看生产，我们的东西卖出去了，开始要生产，生产的过程可以或许沾恩于大数据吗？我们的生产可以变得更有服从呢？我们的生产可以比已往来的更加智慧吗？生产的过程要质料、互助同伴、供应链怎么样管理，可以沾恩于大数据吗？整个过程都可以沾恩于大数据。但是更风趣的事变是，大数据是不是对我这个行业带来颠覆性的变革，有没有极新的贸易模式出现呢？我可不可以使用大数据得到新的贸易服务，卖新的东西，可以挣更多钱，打败我的竞争对手，是的，全部题目的答案是yes，怎么让这个yes发生，我们讲一些例子。
第一件事，美国一家银行使用大数据，这是一个什么样的场景，这个银行自己有许多数据，银行发名誉卡，美国有相称多的人用它的名誉卡，有60%、70%的人用他们银行的名誉卡，用名誉卡做各种各样的事变，买股票、买书等等，全部这些消耗举动这个数据都停顿在他的数据库当中。已往这家银行只是想怎么样做客户精分，相识客户，资助本身，卖本身银行的产物，股票、基金，但是有一天这个银行忽然想，这个数据的金矿我可以重新挖一下，怎么个挖法呢？他的眼睛不再盯着终极用户，而是转向了地球上广大的商户，好比说卖奢侈品的公司，他们特殊必要什么，他们特殊盼望相识怎么样精准向能买奢侈品的人做广告，不要去打搅人家，不要形成垃圾短信，科技报还在想，我盼望有时机跟别人做捆绑贩卖，似乎美国近来卖房子，要送礼品，富豪们比力喜好LV的包、普拉达的包，以是卖房子搭配一个普拉达的包，听说结果很好，以是房地产商也很想干这件事变。
但关键一个题目，如许的洞察从那里来，房地产商没有这个数据，普拉达的包也没有这个数据，他就买了很小一些人，数据量不敷大，银行的量够大。以是银行很智慧，把几十年的数据都拿出来，跑到各个地方买数据，买返来之后分析，说这个人的消耗举动怎么样，对奢侈品的感觉怎样，是不是近来有买房的倾向。通过如许的分析就形成了数据服务，把数据服务卖给普拉达公司，让他们有时机做非常精准的倾销。同时还给普拉达提供非常故意思的发起，你跟什么地产商做一个团结比力好，近来某个国家的富豪们奔谁人地方买房子的人许多。以是如许非常故意思的例子表明什么，表明当你拥有数据的时间，你找到一个符合的贸易视觉，对它发掘，你会得到极新的贸易模式和贸易服务。
已经构成的业务模式内里，无外乎是贸易流程，你有客户，透过你的贸易过程，给客户提供端到端的服务。如许一个贸易流程，无外乎有营销、市场、贩卖、生产、制造、供应链的管理、社会服务等等这几个环节，全部这些环节都可以沾恩于大数据。
我们看第一个公司，这个公司是美国很大的公司，专门给各种企业提供市场营销，它的题目是发现，不管是制造业照旧各行各业客户用他服务的时间，诉苦一件事变，什么事变呢？不是太实时又非常正确地告诉他的客户，消耗者对他们的反馈，他们要改善这件事变，开始做一件事，就是每一年他们发许多邮件，350亿封邮件，看起来我们天天收许多垃圾邮件照旧有原理的，350亿封邮件每年，把这些邮件全部会合起来，做了一件新的事变，已往发个邮件就算了，如今做了一个调解，说我本日发完邮件以后，邮件是可以HTM发给你的，以是你看邮件的动作他是可以观察而且记载的，各人要警惕，不但仅是木马的题目，你看邮件是怎么动的，你是直接删了，照旧点了什么，照旧翻了翻屏等等，他把这些举动都记载下来，他把这个信息搜集。搜集完了以后，形成了一个巨大的数据库，每一个公司找这个公司发一个邮件出去以后返来，得到了一大拨数据看这些人怎么样对这个邮件举行动作的，基于这个来举行一个更加好的分析，分析完说哪些人、哪些地域，什么样的收入等等，下一轮给这些人发的时间，在什么阶段发，发什么样的内容等等，这个服从就大大提拔了。以是这个客户固然黑白常高兴的。
别的这个公司使用大数据分析技能，把已往要以上月时间分析的时间长度压缩到几秒钟的时长，如许他们的客户可以随时通过Ipad上欣赏器，市场邮件发出去以后，随时可以有时机去干终极用户反馈，来调解市场运动。
除了做营销的运动以外，可以沾恩于如许的大数据，我们的市场猜测、贩卖也可以。
别的一个公司叫做Trident Marketing，是做市场猜测，在猜测底子上看怎么样对商品做更好的规划，生产什么东西，什么时间，生产多少，面向哪个地区投放，他们搜集数据的方式相对于前面谁人公司不太一样，前面谁人公司通过邮件的方式，这个公司通过整合公司的交际数据等等来举行。别的一个公司是国内的电器公司，应该是前三位的，我们跟这个公司互助的是什么呢？是对它的贩卖过程举行大数据分析，这个公司非常故意思，他以为我如今已经在某些范畴是老大了，某些家电是老大了，某些我是老二，某些我收?三，我盼望全部的东西都酿成老大，但是怎么做？传统的方式就是请第三方观察，已往访问一些客户，这个数据量不敷。我们看看大数据会不会带来极新的突破，我们起首是做一个情绪分析，看一看终极消耗者在网上所做的全部吐槽，不管是在微信上面、微博上面，照旧各种各样的场所，我们怎么样把这些信息搜集到以后举行一个明白，再做一个情绪分析，是什么意思呢？毛老师讲的一句话，买某某公司电冰箱很不开心，固然造的不错，代价也还行，但是物流太慢了，我都下单一周，中心折腾很多多少回，才拿到冰箱。这是一个吐槽可以酿成是，这个顾客是毛老师，他买的什么冰箱，评价是正面照旧负面的。
当我们天天在网上发成千上万许多的吐槽举行累计和分析，我们把分析出来的效果举行统计，大概就相识团体上来说，消耗者们对这个公司的一个产物，总体上是正面的照旧负面的，假如是正面大概是负面，他是由于什么样的缘故原由，对这个东西表现负面大概正面，这个资助你用数据很好相识了市场对你这个东西的反馈，所谓的品牌效应非常的细化也看到了。更近一步，很紧张的是，这些吐槽内里包罗了许多跟竞争对手的评价，像刚才讲的吐槽，我就说我有一个朋侪买了什么公司的冰箱，谁人公司物流好许多，大概售后服务相称好，代价也符合，以是这个公司的东西跟竞争对手的东西怎样，也有了一个来自于终极用户，终极一公里的反馈和深入的相识。
与此同时，各人讨论的这些东西也会告诉你，他们对于整个，不管是通过呼唤中央，照旧通过前台，贩卖网点等等，这些地方都可以举行分析，相识各人毕竟对你的商品的什么东西是感爱好的，是性能，照旧对门的大与小，照旧对于颜色，全部这些东西都可以用来资助你更好的明白你的客户，资助你更好的去决定你应该把力气放在什么事变上，去举行改善。以是贩卖的过程会由于这个而得到极大的结果提拔，终极客户满足度也得到很好的提拔。我们给这个公司所做的是如许的事变，贩卖的环节。
究竟上生产环节也一样，我们来看一看，美国的一家医院，叫UOIT，是安大抵湖科技大学，他们有一个校产医院，做什么事变呢？专门看怎么样淘汰早产儿的短命率，各人都知道早产儿如今的短命率是相称高的，怎么样把他的短命率低落，医学上来讲最关键的环节是要只管提前相识早产儿自己身材上各种各样的医学体征变革的趋势，假如我们可以或许将这个体征恶性的趋势判定的时间提前12个小时，这个短命率就降落一半，怎么样把这个体征向恶化方向加快发展的趋势提前猜测到，这就是生命线。怎么样做这件事变呢？已往是没有办法的，只能靠家长和护士24小时睁着一双疲劳的大眼看着这个小孩子，护士还好一点，懂一点点，家长哪知道，通常发生的效果是什么？都是比及恶化的体征已经完全体现出来，也就是说这个东西已经到了非常糟糕的后期的时间，人们才相识，这个就是贫苦了。他们说我们是不是可以把这个过程当中的数据拿出来，而且使用大数据的科技来得到生命的时间呢，可以，怎么做？我们跟他们互助的做法，在这个小孩身上一秒钟、一秒钟做一千次采样，采样包罗各个方法，包罗小孩心跳、体温、呼吸、脉搏等等，全部这些东西联合起来，大概有五千多个指标，每个指标一秒钟一千多个采样，以是乘下来是很大的数据，把这个数据再以一周为时间窗口，举行快速分析，每一秒钟数据收罗一进来，这边就开始去做时时的运算，跟前面的时间做对比，来相识他的体征本是否在举行恶化，恶化是不是加快，通过如许的方法，如今可以提前10几个小时向大夫陈诉，说这个早产儿有一个题目，这是他们生产过程当中的例子。
别的一个生产过程的例子是如许的，一个叫做GL，是专门造飞机部件的，是相称乐成的制造业公司，但是这个制造业公司发现，他们在竞争当中对付不外新冒出来的欧洲大概美国的制造商，缘故原由是什么呢？是由于这家公司没有办法让他的飞机部件制造工程师，可以很好地相互分享各自的知识，而且把每一个制造工程师的履历很好的分享出来，而且可以或许非常轻易查到，为了做这敢事变，他们也想是不是可以把整个生产过程当中，全部的部件生产过程产生的数据，以及工程师在处置惩罚部件的时间相干的一些，好比生产线后期测试的数据，以及跟前面所选择的方案，产物用在飞机上出鼓掌的比例等等，全部环节数据搜集起来，以它构造成为一个知识库，这个飞机的工程师可以在这个底子上根据必要，来查询他必要各种各样基于已往这么多的履历底子上的知识，来决定他这个环节要做的事。这个过程中非常讨厌的事变是什么，不是说本日上网搜一下毛老师IBM就可以搜到毛老师的信息了，它这个是根据飞机自己的相干东西来做，各人以为大概很轻易，不是的。飞机的操纵手册垒起来，假如以这个台子和高度为底子，这么大的空间能堆满了，更不消说生产制造的环节了，谁人知识量是海量的。
另有一个生产公司是宝马，我们互助的时间，他们提了几件事变，第一件事变，本日这个宝马在生产线上的时间，我能不能淘汰生产线上的题目，但是生产线要出题目也在所不免，假如出了题目的话，能不能更正确的猜测，在什么时间生产线某些部件要坏了，以最正确的时间段去对它做一个维修和更换，要压缩这个时间，为什么？由于假如生产线歇工一分钟，我就要丧失多少钱，歇工非常钟丧失的钱那就更多了，要是歇工一两天，那了不得了，宝马公司的丧失就太大了。以是怎么样根据生产线上的这些部件时时的状态搜集数据，来相识它的老化状态，以此为底子去决定我什么时间，什么样的隔断，以最短的时间，以最小的生产线停生产的代价做更换，那黑白常故意思的数学题目。已往宝马是没有这些数据的，由于都是靠老工人去看，大概是根据非常大略的说法，我们按照履历这个生产线，这个模具，这个部门是五年换一个，照旧三个月换一个，这个想法是不对的，大数据的期间我们不应该根据感性做决定，我们要得到充足的数据，时时的数据，在科学分析的底子上相识这个部件是不是有题目了，在什么时间应该更换，而且根据最短的更换时间的数学束缚去举行，这是最符合的。怎么做，跟医院的做法有异曲同工之处。
我们把它生产线全部的环节，全部的部件都有一个数字化的过程，来相识各个方面的数据，然后以符合的数学模子举行分析和猜测，每一秒钟都有许多采样数据传过来做分析。已往为什么不能做这件事变？由于已往搜集数据和对数据做分析太昂贵了，如今变得大家都可以做了，以是宝马先做了这件事变，这个对生产产出带来了巨大差别。
别的一件事变对宝马来说也是相称紧张的事变，生产线生产出来的部件，生产线用的质料和生产线自己的老化状态，生产出来部件的质量是不一样的，以是我们作为终极消耗者，假设每年宝马车是完全一样的，这个似乎是有一点点拍脑壳的想法，谁人都是被动的。我们把这些部件组装成一个车的时间，我们出现一个题目，我们应该答应多长时间去做保修，哪些部件多长时间可以换，这个牵涉到宝马公司能挣多少钱，以是他肯定要奥妙计划保修计划，还包罗环球保修的时间，分析数据找出规律，以这个为底子确定保修时限，低落本钱，挣许多钱。这个东西大概有许多制造业，大概正常企业都可以去思量的。
好比近来跟国内大电网做这件事变，电网许多装备非常贵，上亿，我们近来也跟核电办法做雷同的事变，各人都知道核电的反应堆非常大的投入，核电反应堆假如说靠拍脑壳如许的方式做的话丧失非常大，停的时间，什么时间维修，齐备是一样的题目。
末了一个，我们讲供应链，我们把东西市场相识好了，客户做了非常深度的分析，个性化的营销，生产过程也得到了优化，接下来供应链也可以优化。供应链的优化，如今这个已经是广泛的实践了，我们怎么样根据贩卖环境来做一个很好的倒推，来规划生产的筹划、物流等等。但是照旧有非常多的公司没有把全面数据都搜集起来，究竟上本日随着电子商务的举行，物流也越来越多的外包，贩卖也越来越多的外包的你会发现许多生产企业实在很痛楚，为什么？由于这个理论很好，但是数据拿不到，贩卖数据在别人那边，我们的数据在别的一个人那边，供应链如今也越来越动态，必要不停调解，否则的话没有办法维持原质料和零部件本钱降落。以是在动态的环境下怎么样搜集充足数据，使用各个方面的数据，以一个非常低的代价，非常快的速率拿到这些数据，然后根据贩卖网点怎么样使用搜集也好，微信也好，等等很轻便的方式，把这个整个链条上的数据全部搜集到，以一个符合的方式去分析，成为以终为始，倒过来推，以天为单元，乃至更短时间来时时推，推出来我生产筹划应该怎么样弹性调解，仓储、物流等等这些。以是这个内里也有许多故意思的极新的希望，乃至还要思量交际网络上面，各人对你的商品的吐槽，根据这个吐槽去预判，而不是仅仅刚才市肆内里已经卖出去的，由于各人在吐槽，预示了一两年之后你的东西贩卖趋势。以是怎么样联合全部东西把供应链举行更好的优化。
全部这些例子，我们只是把每个环节例子拿出来，简朴给各人分析一下，我想要给各人分享的紧张观点是什么？第一，本日信息科技以无比自制，无孔不入，无处不在，非常轻便的方式深入到你的贸易流程的每一个环节，尤其是末了的一公里，他给你的贸易过程带来了无比的可建性，这种可建性是大数据真正的老手，这是第一个要讲的。假如你们看不到这一点，你将out，由于别的人将狠狠的使用如许一个可建性来寻求，第一贸易模式的创新，颠覆现有行业的做法，第二对本身贸易过程中每个环节，从营销到贩卖到生产过程，到供应链的环节管理，全面举行大数据的创新。在这个底子上极大的优化自身的贸易效益，以此为底子拉开了以大数据为底子的企业创新和管理的新篇章，预祝各位可以或许在本身的行业和企业内里，真正的创建起大数据的头脑，开启如许的路程。我的演讲主题就到这里，另有10分钟，根据约请人的发起，可以有些互动，各人有什么题目吗？
主持人：让我们有请龙源数字传媒团体总裁汤潮老师做互动分享。
汤潮：您好，龙源是中国大部门杂志的数字版权方，包罗《中外管理》，以是中国天天出书的内容凌驾十万篇文章，我们非常盼望将来可以或许匹配到每个人，好比说你，好比说我。如许的话我们有两个题目，一个是，你以为将来大数据代价重要在于搜集本领、分析本领照旧贸易应用？第二个题目，你以为将来的趋势是，我们本身搜集数据，本身分析数据，本身举行贸易应用，照旧说会有横向的，好比说像微信大量搜集数据，我们本身不能举行搜集，好比有些公司会分析数据，贸易应用肯定是本身的。
毛新生：非常好的题目，谢谢你。第一个题目答案黑白常清楚的，任何一个公司，尤其不是IT公司，大概是以大数据为生的公司，我想最紧张的目的是在冷冰冰的大数据可以为我的贸易带来什么代价，以是基于自身企业贸易代价来应用大数据，是它的第一目的。在这个底子上带来的题目就是，数据从那里来？也就是怎么搜集，第二，搜集到的数据怎么分析，这两件事变可以本身做，也可以让别人做。似乎说IBM互助的全部公司，大部门来讲数据都由他们本身搜集，固然我们给他发起，做须要的技能支持，分析实在也是他跟我们一起来做，我们提供技能底子，我们给他很好的技能支持和须要的咨询，履历分享，但是照旧必要他们，尤其是他的业务职员跟我们一起工作，说我必要告竣什么样的业务代价，这个业务代价应该怎么样在现有数据上面来做，另有一个数据的质量是不是好，这些东西也都必要他们的人有一个好的判定，这就是一个例子。
有一些别的例子，好比说我们看到一些以大数据分析为生的公司，他们会搜集各种各样的数据，好比最前面的例子，美国这家银行的例子，它实在就是一个大数据公司，搜集许多数据，分析完了以后卖给LV包，卖给普拉达，卖给地产商等等，以是换言之那些地产商也无所谓，他只要想想我如今卖这个房子，你帮我分析分析，我跟谁搭配一下可以卖的更好一点，就行了，我才不关心数据怎么搜集怎么弄呢，反正符合就得了。以是我以为这个跟你问的第二个题目是相连的，也就是说大数据所带来的财产链会是什么样，肯定会出现一些横向的公司，他们是以搜集数据和分析数据为生的，究竟上谷歌就是如许一个公司。谷歌搜集地球上全部他能搜集到的数据，分析完了以后酿成以关键词为底子的广告位，把广告位卖给诸位，你还要费钱去买，这是很好的例子，横向的公司未来也会出现。但是将来大数据横向的公司会越来越专业化，会越来越面向行业。我信赖差别的行业如许的创业时机是存在的。
回到你讲的本身例子，好比说天天十万篇文章，会有多少人阅读呢？每一天有多少人阅读这十万篇文章，您知道吗？
汤潮：潜伏的固然黑白常多，但是现在来说大概就是几百万到一万万左右。
毛新生：几百万到一万万，打一个比方，就似乎天上有几百万到一万万颗星星，哪一个星星最亮，您知道吗？我信赖您不知道，哪一些亮的星星是抱团的您知道吗？我信赖您不知道，但您知道这些以后，大数据就在您的掌中。怎样做这件事呢？我们线下再谈。各位另有题目吗？看来各人都非常客气，假如有题目接待探究，谢谢各人。