吴明辉谈及产品进化指出：“将近80%的产品经理都认识到，大数据不能证实任何事情，只能证伪；大约10%以上的成熟产品经理领悟到，数据独角兽公司在创业之初都是因为幸运的选对了场景；而只有1%的人能将既有逻辑清零，发现数据生意三要素以及它们如何变化促使机遇诞生”。
下面是明略数据、秒针系统创始人兼董事长吴明辉，以《数据中的商机》为主题分享数据产品化商业化的实践和心得概述。请点击文末“阅读原文”阅读全文。
| 演讲概述：
数据的本质其实是用数据去记录这个世界，用数学理解这个世界
用数据做生意是个悖论：数据创造信息对称，生意的本质利用信息不对称。基于流变的信息不对称场景，可用数据做生意
数据本身没有价值，数据应用于场景，场景的价值才是数据的价值
数据产品的价值=决策者提前了解变化所节省的成本和新增的价值-替代成本
“数据商业化三要素的变化“会带来数据生意的机会：数据的变化、人的变化、场景的变化
企业级独角兽的成长秘籍
数据产品最终的目标是人工智能，形成AI
| 演讲第一部分：
1. 数学在商业里的价值是什么？数据的本质是什么？
数学最基本的价值: 是人类从定性到定量、模糊到精准过程的思维和计算工具。数学分析是对“变化”的研究。
数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界;数据帮助没有观察的人解决信息不对称问题 ;数据帮助科学家归纳总结，提出猜想假说。
2. 数据生意的本质是什么？
用数据做生意本身是悖论：数据是解决信息不对称；商业的本质是利用信息不对称赚钱。基于流变的信息不对称场景，可利用数据做生意
信息不对称分为两种
一次性的信息不对称：用完一次，就不能再用这个信息不对称赚钱了。
适用场景：闷声发大财（一次用到最好）如：利用独家信息炒股。
持续且流变的信息不对称。如：零售选址。
3. 数据产品的价值是什么？
节省时间，提高人类效率：
数据没法被证实，但能创造信任、降低决策成本
这个世界没有真理。数据不能证实，只能证伪。数学推理+公理，再加上严密的逻辑推理，证明的不过是命题和猜想；一切都建立在公理上，公理一旦有一天不成立，就全错了。
数据如何创造信任、降低决策成本？
在控制论的感知-响应闭环（感知-理解-决策-行动）中，当机器将感知的数据呈现出来，人类便可快速决策响应。
数据创造信任，数据本身已经不是最关键的了，信任是最关键的。
信任降低整个社会最核心成本，提高了整个社会的效率。
例如，当知道决策者脑子里面的方法论是什么，报告契合决策者的方法论，数据就可以帮助决策者快速做出决定，提高效率的同时降低决策成本。
数据对万物“变化”的分析可减少试错成本
宏观 - 统计趋势，预测未来
微观 - 较个体不同，寻找最佳实践
数据分析通过时空比较是可以寻找最佳实践，可节省做业务决策的试错成本。分析出来的变化，它所产生的影响越大数据分析的价值就越大，它可能耗费的成本就越大。
4. 数据产品价值公式及目标
数据产品价值认知：数据本身没有价值，价值源自数据产品引发的后续行为的价值
数据要放在真实的商业环境里面，商业环境要有真实的价值，数据才有价值。如果想当然的认为有数据就一定能赚钱这绝对一个假说、是一个猜想。
数据产品价值公式：数据产品价值 = 决策者提前了解变化所节省的成本和新增的价值 - 替代成本
数据产品可针对业务节省成本或者产生新增的价值，是数据产品的新体验减去旧体验得出的结论，还要减去替代成本。不断去优化数据产品价值的方法论，要么把前面的数变大，要么找到新方法把后面的数变小，最好是负数。
数据产品目标：加速实现和放大决策者在信息不对称中的收益
| 演讲第二部分：
控制论角度里面，有一个很重要的模型叫感知-响应模型，从感知一直到最后的响应和行动，感知、理解、决策和行动，这中间有三个非常重要的要素。
第一，感知出来的结果是什么？就是数据，传感器收过来的是数据。
第二，理解和决策里面有一个很重要的主体是什么？是人，是Decision Maker或者是一个分析师在理解和做决策。
最后，还要行动，决策和行动其实要一个特定的场景去行动。
1. 数据商业化三要素：数据源、人、数据应用场景
2. 要根据数据商业化三要素的变化做产品创新（场景最关键），才有可能做成独角兽
数据变化。
①、“传感器”带来数据源的变化，例如：
安防行业：摄像头取代人眼
广告行业：监测代码和SDK取代收视测量仪
移动互联网：摄像头、GPS的出现和不断优化
物联网是需要特别关注的，因为物联网有可能产生很多很多新的数据，会改造很多行业，未来会有大量数据生意的机会。
②、数据存储计算连接的成本降低。
数据挖掘的过程有收集、存储、检索、分析、推荐、最后形成整个人工智能，形成智能。中间每一个环节都会产生成本，每一个环节也都可以通过新的方法去优化它的成本结构，不停的降低数据分析的成本。如果有新的成本结构就可以去颠覆这个数据行业，这就是数据的生意，它的生意就来自于这些，而且这个模型就是控制论里面的感知-响应模型。
人的变化。
越来越多的企业客户懂得用“数据”辅助决策，且需求也在变化。
场景变化
①、场景要大。应用场景对应的市场规模越大，越有可能诞生垄断场景的大公司/独角兽。一个数据公司价值是由其所服务的那个行业价值决定。
②、定义核心决策问题。每一个场景里面都要有一个核心决策的问题，这个问题要决策需要一些数据，只要选对了场景，这个决策又很有价值，这些数据就可以商业化了。
③、场景才是数据产品的核心，要垄断场景（工具：品牌；品牌诞生于行业重大变革--一次性不对称）。
场景一定要选得越大越好，一定要制造垄断，不制造垄断没有机会赢，不垄断是没有机会赚钱的。
3.感知响应速度的变化 迎接人工智能时代
任何数据企业都希望建立自己的感知-响应闭环。感知响应速度加快，数据加速迭代，数据价值越高，最终形成“没有人能超越”的人工智能，谁最先建成闭环，谁就能抢先垄断场景。
数据是加速迭代的，加速感知-响应模型迭代的，更快的产生数据，更快的产生精准数据，数据越来越多，越来越好，迭代的速度越快，这个数据的价值就越大。人工智能时代就是在控制论这个系统里面感知-响应到最后，整个环节里面把人都给颠覆掉了，全自动。这个迭代速度会产生巨大价值，迭代的终极就是人工智能。
| 演讲第三部分：
企业级独角兽的成长秘籍：秒针和明略的价值增长
1. 为什么选择大B服务？
人：大B的客户数据思维更强，更懂得如何使用数据产品。
场景：大B服务对应的场景市场规模更大，更有“钱”景。
全世界IT TOP2000企业，花掉了全世界IT预算的90%。TOP20000才99%。
数据产品的价值是跟随它所面对的场景的规模、场景的价值不断变化的。秒针历史上的市值在不断上涨，就是因为所在场景的价值越来越大。
最初做互联网的秒针，把电视和互联网联起来监测数据，统一了衡量标准，实现了不断把电视广告客户的预算往互联网广告行业移，扩大了应用场景。后来又出现了移动广告、数字电视广告，以扩大应用场景为目的，秒针把这个框做的越来越大，市值就不断的增长。
2. 为什么营销业务在中国能赢？
营销场景的核心决策是如何更了解客户，中国企业更了解中国市场
3. 为什么做政府业务？做政府业务为什么选择公安作为突破口？
场景机遇：斯诺登事件后，中国政府开始讲数据安全问题了，要支持中国自主知识产权的软件产品。在政府里面公安是对安全要求更高，整个公安市场上全都是各种小公司，收入几百万的，一两千万的，上亿的公司都已经很大了
场景体量大：公安里绝大多数都是数据系统
整个公安的软件系统绝大多数都是数据系统，而这些系统在整个公安系统一年的IT预算是几百亿，上千亿的规模，如果算上硬件是几千亿的规模
人：出于安全考虑，中国政府（大B）更倾向于购买国内企业的数据产品服务
数据：例如摄像头产生的各种各样新的数据源，这些数据之前是四分五裂的，没有联系的。把这些数据联起来，降低人使用这些数据成本，就能产生价值
降低数据成本地方有很多，例如：一个数据本身产生储存有成本，数据的使用，挖掘的过程也有成本。
一个警察以前要破一个案子，要在100个系统之间来回切换。明略的SCOPA系统，把这些数据全部都连接到一起，把最脏乱差的原始数据提取出来真正有用的信息，最后压缩成知识。然后把公安所有干警脑子里面破案的战法也都放进去，知识全都变成知识体系，最后形成了一个决策系统，可以真的帮助公安破案。
创办初期看到中国市场有政府大数据的机会，当时做了一个大数据平台MDP发行版、为了帮助公安把这些数真正用起来，能破案，后来做了帮助破案的系统SCOPA、最后是人工智能，期望是让普通的警察点两下也都破案了。
因为人的原因不断的迭代，不断的尝试，并逐渐形成了闭环，明略的价值不断的增长。
4. 企业级服务是长跑，迭代周期为一年
相对ToC产品的采购，企业每年一次招标，采购决策链长，采购影响因素更复杂；
企业级服务产品的普及所花时间更长，只有经历了巨头试水--巨头广泛使用--中小型企业使用之后，才算“普及”
市场拓展曲线指，整个市场如果是100%，头2.5%叫创新者，他们勇于尝试新事物，不怕试错、后面13.5%叫做早期采用者，这些人是看了创新者使用的效果不错，跟随使用。再后面34%，这一类人叫早期大众，一旦这个人群都开始买了，这个产品就算爆品了。
企业级服务优势：续业率高。由于企业更换供应商成本高，相比个人，企业对产品忠诚度要高得多
5. 为什么尽快Go Global？
不进则退。不go global，最后就会被global颠覆
全世界最优秀的企业，今天为止还都是在美国
发展的眼光看问题：中国的企业级服务正在迅速发展，走向世界
重视市场教育，重视ROI的决策线。
不同的阶段如何教育这个市场？决策的产出是什么，机会成本是什么，ROI是什么?他认为企业级服务有很多learning。
最后吴明辉提到：
这个世界上是没有真理的，数据最核心最核心的价值是产生信任。让我们每个人更加勇敢的去工作，更加勇敢的、更加幸福的、更加快乐的去工作，这个是数据最核心的一个价值。大家不要去犹豫，不要去纠结，非常非常的重要。
小编认为，通过演讲，吴明辉以一个数据创业十几年的资深创业者，从他的经验出发，给数据初创者以及正在创业的企业提供了一个良好的发展思路。同时也让我们更加了解他所做的两个企业及所取得的成就。
网友评论