在這個新概念層出不窮的科技世界，你或許聽說過Gartner曲線，它大概是指，當新的技術趨勢來臨，往往會有兩輪熱度：第一輪，是在誕生伊始，伴隨著輿論的亢奮，它往往流于概念，難于落地，也讓熱情逐漸冷卻——而第一輪熱度冷卻過程中，有關它的媒體版面開始變少，但其市場成熟度卻開始變大，最終在某個節(jié)點，開始真正走向社會，迎來第二輪熱度。
過去5-8年，許多技術概念走完了自己的Gartner曲線，比如大數據。
眾所周知，如同是一次“去魅”過程，創(chuàng)投界對大數據概念的熱炒早已進入尾聲，當你急著向他人宣稱自己是“做大數據”的，得到的反饋早已從數年前的“哇哦”轉向現在的“哦”——因為作為商業(yè)工具，大數據帶來決策權威的轉移，早已成為社會共識，哪怕是在再傳統(tǒng)不過的行業(yè)，數據分析也正在迎來一個擲地有聲的落地階段。
比如一個在大眾眼中冷僻的行業(yè)，產業(yè)招商。不久前刷到一條科技新聞，產業(yè)新城運營商華夏幸福對外發(fā)布了它們自己開發(fā)的產業(yè)大數據平臺，希望能在AI和大數據的輔佐下，將他們過去17年的招商經驗兌現出更大的產業(yè)價值。
從這個例子不難看出，哪怕是在連科技媒體都尚未充分覺察的角落，企業(yè)學會用AI處理數據，優(yōu)化決策流程，早已作為商業(yè)利器本身，深嵌到市場經濟的運行脈絡里。
產業(yè)經濟圖譜
其實談及招商引資，你也許有所不知，在過去，它通常要靠招商人員去“掃”(掃街，掃會，掃展)，把招商結果交給運氣，且獲客效率應該不會比沿街的“游泳健身了解一下”更大。
而根據官方描述，在上述原始階段，華夏幸福就建立了首個產業(yè)招商領域CRM系統(tǒng)，積累19萬條有效企業(yè)信息數據，形成產業(yè)發(fā)展數據庫的雛形。如今它已演變?yōu)榫劢剐乱淮畔⒓夹g，高端裝備，汽車等十大產業(yè)，細分37個二級與109個三級產業(yè)領域，可針對性地搜集整合全產業(yè)鏈動態(tài)數據的大數據平臺，目前已有1960萬家企業(yè)近10億條動態(tài)數據盤踞于此。
但問題是，這些數據能夠干嘛?
首先當然是智慧招商。
眾所周知，并未違背市場經濟規(guī)律的底層機理，區(qū)域競爭是中國經濟數十年高速增長的重要驅動力，其中招商引資又是拉動各地方經濟增長的重要驅動力，但現實中，學術界對招商引資的產業(yè)研究并不算詳實。事實上，隨著如今產業(yè)分工不斷細化，同一產業(yè)鏈上不同角色的相互依存度越來越高，對產業(yè)鏈之間各個節(jié)點關系的判斷，對“科技樹”開花結果方向的判斷，對不同行業(yè)趨勢的判斷，正在變得尤為重要。
也因如此，招商引資也就成為一個對信息和數據需求門檻很高的領域——要知道，如今連一家飯館的投資和選址都需要AI的仰仗，更何況，是充當地方經濟命脈的企業(yè)和工廠。
而通過建立數據庫，捕捉行業(yè)和企業(yè)實時動態(tài)，用算法模型評估和預估企業(yè)投資決策，可以大幅提升招商效能。
具體來說，產業(yè)大數據平臺可以針對不同行業(yè)，通過分析企業(yè)生命周期，資本活躍度，產品生命周期，產能利用率等影響因子建立算法模型，前置研判企業(yè)的投資選址需求，直接給出未來招商機會更大的企業(yè)名單，大幅提升命中率。以生物醫(yī)藥與器械為例，平臺通過算法模型輸出包含300多家目標企業(yè)的“長短名單”，經團隊走訪驗證，30%以上企業(yè)有明確投資選址意向，較傳統(tǒng)招商模式提升5倍以上。
當然，無論是信息的深度還是廣度，這一平臺觸角龐雜的程度，都已遠超招商引資的商業(yè)范疇，未來它會被用在面向政府，企業(yè)，第三方機構等更宏觀的事情上。
比如，通過大數據可視化，直觀呈現全國各級區(qū)域和園區(qū)的產業(yè)發(fā)展與布局現狀，協助區(qū)域產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢識別與策略制定;比如，它可以以專利，文獻，政策，資訊等信息為基礎，參考產業(yè)龍頭與標桿企業(yè)戰(zhàn)略與產品規(guī)劃，自動智能生成未來2-3年內產業(yè)轉移，產業(yè)外溢，熱點技術領域等預測成果，為產業(yè)發(fā)展規(guī)劃提供依據;再比如，它還可以標簽化數據為基礎，結合不同行業(yè)的研究經驗，通過用戶自定義分析功能，實現各行業(yè)研究報告的自動化生成。
總之，它可以將不同產業(yè)的數據洪流，以一種界面友好的形式，變成可信賴的分析和決策工具。
此外給我的感覺，如果將這些產業(yè)的迅猛發(fā)展，比作一場激烈的經濟競賽，那么它則能以最公允的“裁判”或者說“全局”視角，俯瞰每一條賽道，每一臺賽車，甚至每一臺賽車的質量，速度，加速度等一切數據。
而當這些賽道和賽車相互交織，彼此滲透進各自的五臟六腑，無疑會慢慢浮現出一張日趨詳實的產業(yè)經濟圖譜，一張記錄宏觀經濟微觀走向的“清明上河圖”，它注定是我們這個時代的財富。
封裝數據的方法
不過，這張經濟圖譜想要符合現實邏輯，除了需要數據，還需要數據和數據之間的聯系——這意味著，這一平臺的核心資產不是數據本身，而是封裝數據的方法。
最近幾年，比爾·蓋茨一直在英文世界不遺余力地推薦一本名為《事實》的書，其核心觀點只有一個：所謂事實，不是一個孤立的真相，而是真相和其他真相之間的關系，它可能會被各種機制扭曲——數據也是一樣，在這個時代，統(tǒng)治一切的不是數據，而是通過對有效數據的串聯，完成對數據的“解釋權”。
以產業(yè)大數據平臺為例，其實平臺上的很多數據都是公共的，倘若有心，其他人也能找到，但如何將它們按照不同產業(yè)邏輯分裝，并且梳理成樹狀甚至更復雜的網狀結構才是關鍵。
要知道，在這一平臺上，不同行業(yè)和應用場景都擁有不同算法模型，企業(yè)選址和政府招商的算法不一樣，不同產業(yè)的考慮因素也不一樣。比如在生物醫(yī)藥與器械“智慧招商”產品設計之初，技術開發(fā)團隊組織了30余場，100多人次的內外部專家訪談，總結出3大類，16種企業(yè)投資擴產或搬遷場景，決定投資選址的影響因子及權重，建立Xgboost和NLP等算法模型。
另外，如你所知，最近幾年，不同算法的不斷完善，很大程度上得益于它與各垂直行業(yè)的緊密結合，唯有滲透進各個行業(yè)，精密的算法才能真正生根發(fā)芽，產生正反饋，而華夏幸福4600人的產業(yè)發(fā)展團隊在服務各個區(qū)域和不同產業(yè)的實踐中，不斷對大數據產品的成果進行印證，糾偏和反哺，最終讓他們更好地分辨出隨數據洪流裹挾而至的福音與噪音。
總之給我的感覺，他們給自己的定位從來沒有改變，他們不是技術專家，只是在不同產業(yè)的泥濘戰(zhàn)壕中奮戰(zhàn)17年的行業(yè)專家，只不過當智能時代來臨，當大數據依次成為各個行業(yè)最具殺傷力的商業(yè)武器，他們發(fā)現，過去17年的實戰(zhàn)經驗，讓他們“有權”，也有能力，第一個用上它。
而切換到更宏大的視角，當你聽到這家“傳統(tǒng)企業(yè)”對新技術趨勢的娓娓道來，看到那些實時閃爍的產業(yè)數據，作為科技觀察者真的會由衷感慨，從現在到未來，“公司”和“科技公司”，正在模糊為一個同義詞，用人工智能處理數據，或許是所有企業(yè)的終極歸宿。
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