2016年9月27日到9月28日，第三屆中國國際大數(shù)據(jù)大會如期舉行。現(xiàn)場各級政府部委領導、頂級院士專家、阿里巴巴、騰訊、京東等行業(yè)巨頭以及眾多發(fā)展實力不可小覷的創(chuàng)新企業(yè)代表齊聚一堂，圍繞“數(shù)聚新動能，數(shù)創(chuàng)大未來“的主題展開了一系列深入的探討和交流。 舟譜數(shù)據(jù)技術南京有限公司的CEO麥苗也應邀出席了本次大會，并在28日的“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)峰會“論壇上發(fā)表了關于“互聯(lián)網(wǎng)+流通升級的大數(shù)據(jù)之路“的主題演講。 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以效率為指引，以決策為核心 麥苗指出，互聯(lián)網(wǎng)消費服務業(yè)包含兩部分：消費互聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。消費互聯(lián)網(wǎng)以用戶消費需求和體驗為指引，它改變的是消費場景，可以重新定義資源價值;產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則以效率為指引，改變的是決策模式，重新定義作業(yè)方式。結合互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況而言，消費互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)升級離不開產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的更新和升級，互聯(lián)網(wǎng)變革從2C走向2B已是必然趨勢。并且，互聯(lián)網(wǎng)變革升級與決策效率的升級息息相關。 對此，麥苗舉了個有趣的例子：假設某個荒島的所有人都不穿鞋，那么生產(chǎn)商到底該不該去賣鞋?有人因為沒人穿就選擇不賣鞋，也有人因為沒有競爭對手就去大量銷售，但不可否認的是，這些銷售決策都是以經(jīng)驗為導向，缺乏一定的科學依據(jù)。由于個體經(jīng)驗單一，難以洞察產(chǎn)品關聯(lián)性，企業(yè)往往只能通過不停試錯或盲目依賴成功經(jīng)驗進行決策。 所以，科學的決策應當來自于數(shù)據(jù)驅動而非經(jīng)驗。麥肯錫全球研究院調查發(fā)現(xiàn)，在美國的零售行業(yè)，用數(shù)據(jù)指導經(jīng)營可以提高收益高達60%;哈佛商業(yè)評論表示，美國前三分之一品牌制造商里面，有效利用數(shù)據(jù)驅動決策的企業(yè)比競爭對手平均高出5%的效率和6%的利潤率。從單一維度數(shù)據(jù)的經(jīng)驗決策，到更多精準數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)決策，再到動態(tài)全面的大數(shù)據(jù)決策，國外企業(yè)對數(shù)據(jù)決策戰(zhàn)略已經(jīng)有很深的認知，而在中國，快消流通產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)決策之路才剛剛開始。 中國快消流通大數(shù)據(jù)決策必須從零開始 建立大數(shù)據(jù)決策的前提是擁有數(shù)據(jù)，如果沒有數(shù)據(jù)后續(xù)一切都會成為空談，而沒有數(shù)據(jù)，又確實是中國流通業(yè)的典型現(xiàn)狀。以流通數(shù)據(jù)化的經(jīng)典領跑者““沃爾瑪為例，它特別重視IT方面的投入，其信息化舉措不僅促進了效率和銷量的顯著提升，還讓它獲得了足夠的數(shù)據(jù)：最早使用計算機跟蹤存貨、最早使用CM產(chǎn)品類管理軟件、最早與寶潔等大供應商實現(xiàn)VMIECR產(chǎn)銷合作等。對此，麥苗介紹到，所有在中國試圖利用大數(shù)據(jù)對快消流通進行升級的公司必須意識到，這條升級之路必須從零開始，沒有捷徑。 為此，舟譜數(shù)據(jù)選擇了從為經(jīng)銷商和零售店提供SaaS管理系統(tǒng)切入，通過管理信息化積累真實數(shù)據(jù)，利用舟譜大數(shù)據(jù)引擎，形成數(shù)據(jù)決策平臺，繼而提供物流、金融、征信等交易決策服務提供完整的解決方案。在舟譜流通云方案中體現(xiàn)了兩大核心要點，以數(shù)據(jù)驅動決策為底層核心，以經(jīng)銷商為運營核心，通過數(shù)據(jù)和人(經(jīng)銷商)雙核力量推動快消互聯(lián)網(wǎng)+升級。 大數(shù)據(jù)指導決策將帶來效率顯著提升 麥苗表示，簡單的模型只能解釋過去發(fā)生的事情，必須通過建立模型將枯燥的數(shù)字變成敏銳的商業(yè)洞察，從而做出科學的銷售決策，而這個指導具備現(xiàn)實意義。以產(chǎn)品上新為例，通過將數(shù)萬家零售店聚類，同時將不同的商品聚類，通過大數(shù)據(jù)挖掘，能更多發(fā)現(xiàn)商品銷售分布和零售店聚類之間的關聯(lián)，對單一零售店而言，可以很輕易的從這種關聯(lián)關系中獲得新品售賣推薦指引。假如有一類零售店在10類商品的銷售數(shù)據(jù)具備相關性，那么一件新加商品在這類零售店的某一家暢銷，那么在這一類的其他零售店售賣這件新品的暢銷概率將非常高。這一類的大數(shù)據(jù)輔助決策將有極強的指導意義。類似的決策應用在Facebook等頂尖互聯(lián)網(wǎng)公司在優(yōu)化廣告投放效果時已經(jīng)得到了充分論證。 最后，麥苗強調，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)反饋來優(yōu)化決策模型同樣重要。從數(shù)據(jù)收集““數(shù)據(jù)清理與轉換““模型訓練與測試““模型部署與整合““模型反饋回路，舟譜數(shù)據(jù)提供的決策升級方案是一個循環(huán)優(yōu)化的系統(tǒng)：每天根據(jù)新數(shù)據(jù)迭代決策模型，逐步弱化老數(shù)據(jù)的權重，并采取先進的降噪處理算法，有效規(guī)避少數(shù)隨機或者錯誤數(shù)據(jù)對模型的干擾，形成精準度更高的決策模型。最終，舟譜數(shù)據(jù)將為包括廠家、渠道商、零售商在內的用戶提供一個全渠道、雙向數(shù)據(jù)的C2B的數(shù)據(jù)服務體系。

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