日前,《中国产业链大数据白皮书》在北京发布。这份报告详细阐述了在产业互联网、大数据到来的时代,诸如物流、能源、汽车、教育、医疗等各个产业链如何应势而动。
在整个大IT产业,产业链大数据还是一个新兴概念。但是,整个IT业对产业互联网的认识已经非常透彻。未来20年,将是产业互联网的时代。IBM、Oracle、联想、九次方大数据等多家公司,都一致判断,产业互联网将来到,与用户互联网不同,产业互联网在流程、业务复杂度、关联性等各个层面都将拥有深入理解。
创建于2010年的九次方大数据(JUSFOUN BIGDATA)是中国目前唯一的产业链大数据服务平台,九次方大数据平台汇集分析了40多个产业链、8000多个行业、40000多个细分市场、500多个城市的750万家企业。每家企业设定了200多项指标,可以进行交叉分析。
基于企业大数据平台,九次方开发出来了八类大数据服务平台,服务覆盖了25个客户群,比如商业银行、P2P公司、省市区政府、证券、基金、投资公司、上市公司、市场研究公司等等。公司在发展过程中,得到了几大股东IDG资本、德同资本、博信资本、富凯投资的大力支持。
在国家政策上,产业链大数据也会受到政策支持。各条产业链将会利用大数据,来提供新产品和新服务。
可以用一句话形象来理解产业链大数据:企业的智商能够在互联网上,不断地获得数据,再通过这个数据进行加工和提炼。
产业链大数据可以给产业链的效率优化、资源配置、行业明目,做更好的配置。在传统的产业链运作方式下,效率远没有大数据带来的高效。利用大数据,可以再造产业链。
这篇报告详细阐述了大数据对能源、汽车、食品饮料工业、大健康产业链、大文化、纺织服装、家电、智能交通、连锁经营贸易等各个细分产业链,大数据在其中的应用。
产业链大数据在IT产业上的价值
在硬件上,产业链大数据对硬件的要求与传统大数据IT、金融IT的要求一致,并没有太多区别。这意味着,硬件端并不需要改变。产业链生态圈中,其结构会与传统的大数据生态圈略有不同,除了技术、硬件、软件、信息服务等方面外,需地接入产业链。产业链大数据生态圈是在传统产业链基础上,可以按各个行业的特点,进行扩张。
当然,各个产业链利用大数据的基础上,IT行业有平台能够提供容纳这些数据的基础平台。其中,IBM、九次方、用友软件等各个平台都开始推出云计算、大数据下的基础信息服务。IBM从硬件、软件领域,九次方大数据则借用自己多年积累的企业数据,来打造一个企业大数据平台,帮助企业利用大数据来完善自身的产业链。
产业链大数据在能源产业上的价值
以能源行业为例,这么多年,能源行业一直没有太大变化,其产业链结构,以及生态结构,一直处于比较稳定的状态。但是,随着运行能力、运营基础的发展,传统的运营模式已经无法承载其要求。而能源行业的产业链大数据平台,按照行业类型,来构建生产、运输、销售及贸易的基础数据库,建立能源数据采集、分析、处理和预警体系,及时准确地掌握能源行业的运行现状。既可以做好能源生产与能源分配,又可以清楚了解市场运行动态,还可以进行信息化操作和智能化管理,提高企业的运行效率。
产业链大数据在传统投资及投行产业上的价值
产业链大数据也深深地颠覆着传统的投资及投行领域。VCPE、上市公司、并购基金的投资、并购行为将越来越多的围绕产业链展开,同时PE未来会更多的配合上市公司针对产业链进行投资、并购,从而占领产业链整合之后的巨大收益,产业链并购能达到1+1大于10的可能性。如何发现众多细分行业的龙头拟上市企业,进行价值判断;如何按照产业链思路协助上市公司进行产业链并购;如何提高证券公司直投部门的投资效率,又减少成本开支;如何系统的判断企业所处细分市场的市场地位、竞争力、收入成长性、产业格局、发展趋势等。
九次方投资、并购大数据平台深刻的改变了传统的投资、并购、投行工作模式,因为原来的并购标的分析仅局限于行业小样本研究,而大数据可以做到全产业链全行业全部企业的投资、并购机会、并购价值分析。协助您按照产业链、按照区域、按照不同规模等几十个指标进行潜在投资、并购标的的检索、分析等。
大数据平台,使得投资机构更加聚焦在最终的投资、并购交易环节,而不是把成本浪费在项目寻找、产业分析、企业并购可行性判断上面。九次方大数据平台汇集分析750万家企业的100多项指标,指标主要包括收入、利润、毛利率、2005年-2013年的财务稳定性、产品竞争力、进出口情况、专利技术、企业资质等。
通过大数据分析,分析产业链的具体行业、具体企业的投资并购价值、并购可行性、并购发展潜力等。通过九次方并购大数据系统将收购方及被收购方的客户集群进行数据分析,计算出其客户重合度,以帮助并购基金、上市公司决策该收购计划的必要性。同时,不只局限于两家企业的个体数据,还会将它们的商业数据与同类公司进行比较,获得客观准群的分析判断。
产业链大数据在汽车产业上的价值
在汽车行业,产业链大数据的影响可以分为消费与工业两部分。在传统的营销模式中,汽车厂商通过各种销售技巧卖车,最后发现,总有卖不完的库存。总有一些目标消费者没有购买汽车,或者车型也无法满足消费者。传统购车流程中,用户只对几个细小的情况咨询。但是通过大数据,可以对用户的需求进行更精准的测量。还可以进行灵活生产,并且,大数据还可以改善生产流程、商业思维,并带来拥有互联网思维的汽车生活方式。
在工业环节,一个汽车整装的形成,需要以千为单位计算的零配件的同步协调。基于大数据的同步协调,将会更精准。在新能源汽车上,利用大数据,通过数据模型分析城市内充电设备等基础设施的布局地点、使用结点,合理建设道路辅助设施。对无人驾驶汽车来讲,将车辆自身的数据收集能力、后台计算能力与整个出行生态系统实时匹配、整合、反馈,达成技术实现的可能。
产业链大数据在食品饮料产业上的价值
《中国产业链大数据白皮书》显示,在食品饮料产业链上,50%的企业都将大数据作为企业发展的核心战略。食品饮料行业最大的特点就是“单据量大”、“颗粒度细”。面对海量信息,公司首先想到的是如何处理数据;其次是如何展现数据;最后是如何在大数量上进行增值,给管理层提供有价值的决策信息,这需要不断优化产业链大数据基础平台。基于这个平台,需要将数据的信息量、颗粒度,做深,做细,这才有较强的基础。
随着电子商务快速发展,从3C到百货,从鞋服到生鲜,普通的中国消费者对物流的速度要求越来越高,商家对物流公司的效率也越来越高。而物流,遍及到中国的多级渠道,需要大幅提升干线、支线、最后一公里的物流效率。而包括菜鸟物流、顺丰物流、京东物流、四通一达等中国物流公司在内,都开始利用大数据,形成有价值的商业案例。
产业链大数据在大健康产业上的价值
在大健康产业链上,从个人健康管理到公共健康管理,大数据对医疗行业的变革颇多。2009年,甲型H1N1流感爆发几周前,Google通过对人们网上搜索记录的观察、分析、建模,结果显示,Google的预测与官方数据的相关性高达97%,大数据的价值开始突显。
《中国产业链大数据白皮书》提出,大数据技术可以构造从生产数据、到挖掘、管理、分析信息,以及最后提供解决方案的医疗场景。对普通用户来说,可以及早发现,及时防御。对保险公司来说,可以利用大数据来降低赔付率。对此,九次方大数据公司执行总裁王叁寿认为,大数据将率先在汽车、电子商务、医疗健康等领域应用,多种创新也将给企业带来新的核心竞争力。
大文化产业利用大数据的样本很多,比如NETFLIX制作《纸牌层》就是大数据的杰作。大数据正在促进服装、家电行业从B2C的规划订单,经验预测式的供应链,变成C2B的柔性供应链,将时间周期长的运转周期,变成短、频、快的运转周期。电商公司,既可以利用大数据来降低成本、提升效率,还可以利用大数据来做营销。
产业链大数据在智能交通产业上的价值
在智能交通上,车路协同系统、公众便捷出行、车联网等热点技术领域,都正在利用大数据进行快速推进。利用大数据,可以对交通运行管理优化、面向车辆和出行者的智能化服务,以及交通应急和安全保障领域形成巨大的市场空间。
这篇报告揭示,产业链大数据的价值在于,从海量数据中发现新的商业模式,创造新的产品价值,寻找到公司新的生命力。比如,通过数据分析可以知晓企业的业务运行情况,能够清楚判断哪些业务利润率高,增长较快,把主要精力放在给企业带去高回报的业务上。