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- 艾伯特·爱因斯坦(Albert Einstein)

 

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如何将数据转换为可持续的商业价值?

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编者按:物联网时代的海量数据,将为企业带来更多创造商业价值的机会。本文探讨企业如何沿着物联网数据链,一步一个脚印地将数据转换为可持续的商业价值。

进入物联网时代以来,有人说,数据对社会的作用好比石油,也有人说,数据给社会带来的影响将超越石油,我认为都对。无论如何,将数据比做石油,是有助于更容易去理解围绕数据而展开的整个商业运作流程的,刚好笔者曾经在石油公司工作过,对石油的生产流程有所了解,就姑且先把数据比喻成石油吧。

石油在没有被提炼加工成各类石油产品之前,只是一些埋藏在地下的普普通通的混合物,是谈不上体现商业价值的。然而它们一旦被开采,再经过提炼加工,就可以发挥多种用途,成为现代社会的各种必需品:燃料、润滑油、化工原料、塑料制品等。显然,只有高质量的石油才可以产出高价值的石油产品等,这个道理同样适用于挖掘数据的商业价值,只有高质量的数据才能被更好地分析应用于不同领域。这个挖掘数据商业价值的过程,就好比提炼虚拟的数字石油。如图1所示:

图1:数据好比石油示意图,来源:VisavisNet

 

因此,围绕数据提升创造价值能力的解决方案自然也要从寻找优质数据矿藏开始,然后,通过不断提升数据的通信、存储及分析能力,进而将这些提炼好的数据转换为体现企业优势的商业价值。整个过程便形成了一条类似于石油开采、运输、提炼、应用的具有高价值的数据链。如图2所示:

图2:数据链示意图,来源:VisavisNet

 

从这条数据链的走向很容易看出,任何期望未来借助物联网数据进行技术智能化升级的企业,借助数据的能量,迟早都应该从战略层面上考虑如何进行商业模式的生态化转型。下面就数据链上的各个环节进行分别说明。

 

1. 采集数据:寻找优质数据矿藏


传统企业的数据大多产生自企业内部或与客户的人工互动或标签读取的过程中,这些数据基本上是静态的、结构固定的,而且体量小,可以不怎么费力地储存在企业内部计算机或服务器上。进入物联网时代,除了上述静态数据,还有大量产生于企业外部,用户、传感器、设备的随时间变化的动态数据需要收集。这些数据填补了传统商业流程的大量空白,它产生速度快、体量大,对应对存储方案的要求也很高。

这些数据的种类可以实现不同的具有可持续意义的用途。包括但不局限于以下几类:

 

  • 用于提高能效的数据

 

物联网技术能够对设备能耗进行智能化管理和节能优化,还能够减少因为人工参与节省整个商业流程的能量损耗,这就是人们普遍把物联网技术归入“节能技术”的原因。根据实际应用场景,我们需要收集的能耗数据包括实时功率、热量、水量、压力或计算成煤当量以及与此关联的电压、电流、体积等。

 

  • 用于设备诊断和预警的数据

 

比如指定设备位置的温度、设备震动频率、流体的流量、环境噪音,甚至还包括设备接触间隙的压力等等。具体需要采集什么参数,因应用场景而异,从而预防或减少发电或其它生产过程中出现故障或灾难。

 

  • 用于实现“即服务”授权的数据

 

物联网时代的“通信设备”包括各种物件,它们的正常运行时间、位移距离、故障时间等以及与此相关的位置数据等等,决定了用户在什么时候可以使用哪些服务。这些数据尤其在“产品即服务”商业模式转型中的作用尤为突出。

 

  • 用于提高客户服务质量及客户体验的数据

 

比如,经过脱敏的客户交易数据统计,包括交易数量、交易额、交易频率、发生交易的地点、产品种类、客户评分等。

无论采集哪些类型的数据,决定它们最终能否转化为商业价值的关键是,既要和可持续商业的需求挂钩,综合经济、社会和环境的要求,也要考虑技术实施的可行性。可持续商业主要回答“是什么”,技术方案主要回答“怎么样”。技术方案的设计除了开发软件以外,还有对应的与之配套的硬件,比如,某个特定场景需要高频传感器,就必须先找到符合这种规格的传感器;如果设备安装位置在阻挡物之后,则需要采用有穿墙能力的通信方式等等。解决这些匹配问题后才谈得上收集高品质的数据。

可见,采集数据这个步骤从一开始就体现出了物联网天生整合多样化资源(硬件、软件、通信)的生态属性。甚至于有些业内人士把这个步骤等同于部署物联网本身,可见这一步骤的重要性!

 

2. 数据的传输、存储和分析:形成数据链


正如石油开采后需要经过运输、存储和提炼,数据被采集后的传输、存储和分析是企业接下来建立数据价值链的几个必不可少的环节,为后面实施商业应用创造条件。这个过程是最容易催生颠覆性技术和新商业模式,也可能是能产生高利润附加值的领域。它涉及到物联网通信技术、边缘计算、云存储、云计算、机器学习、数据可视化、人工智能、机器人等新兴技术解决方案。

提升数据采集、传输、存储和分析能力的过程相当于一个物联网技术解决方案的设计、实施和完善的过程,这些技术解决方案相对不同应用场景来说包含的技术组合大相径庭,不过,其有效性很大程度上依赖上面第一个步骤中匹配硬件、软件和通信所打下的整个架构基础,这一点常常被一些急功近利的企业忽视。

这部分内容在我之前发布的文章《如何找对工业4.0切入口,逐步实现从技术升级到商业转型?》里面有对应介绍和案例分析,感兴趣的朋友可以参考下。

 

3. 数据的价值:将数据整合进核心业务


提炼好的数据最终必须能够整合进核心业务功能,用于提升营业额、降低成本、提高信用度或提升社会影响力。通常来说,数据服务在商业系统中越能直接带来营业收入,价值越高。事实上,数据的采集和供应不是新业务,旧数据的商业模式主要是买卖关系或附加的呼叫中心之类的配套服务,比如,市场推广、保险、抵押、招聘等。

而物联网时代的数据为新商业模式提供更多参照维度和选择余地。显然,这类新数据不仅仅象石油那样作为产生商业智能的原料,而且是作为可以用来增加未来营业收入的货币,从这点上,数据的价值将远远超越石油。

因此,未来企业需要花更多精力进一步筛选、整理、分析已经开采了的分类数据,选择最适合自身企业特质的增值收费模式。基于数据的可持续商业模式特别值得注意的大致有下面三类:

 

  • 利用自己的产品产出数据集然后以授权的方式出租产品的使用权限,形成一个开放的数据平台。这是共享经济和一些高门槛工业产品常用的服务模式;
  • 通过建立便捷的数据入口然后出售这些入口权限,比如提供智能物流服务入口的权限;
  • 帮助客户将外部数据添加到他们数据集的服务,比如提供远程心率监控服务等。这部分主要作为提供深度增值服务的商业模式。

 

相信还有更多种类的基于数据的服务模式存在或长在被创造出来,但不管怎样,未来拥有高价值数据的企业都有机会为更大范围的目标受众提供个性化的“数据即服务”,以此来扩大企业的业务规模。

4. 保护商业价值:围绕数据构建自己的城堡

软件和硬件都是可以出售的商品,那么利用物联网将软件硬件组合成能够产生有价值的数据则明显提升了企业的竞争优势。越来越多的软件公司将他们的软件开源出来,其中一个目的就是将数据作为优先保护的资产,同时也为了扩大建设商业生态系统的影响力。数据规模化到一定程度,所谓的竞争对手就很难复制了。

于是企业就在数据周围建立起一道带有品牌属性的无形的“护城河”,搭建自己的商业生态城堡。因此,未来将会出现越来越多的免费或接近免费的销售合同或中标文件,慢慢地,类似媒体曾报道的“某公司以0.01元拿下某市某项目的信息化工程项目,采购预算893万元”这样的新闻也将见怪不怪了。而在这类商业文书背后,正是基于数据的、按实际效果计费的“即服务”模式!

有关如何换一种思维方式设计符合未来趋势的“即服务”商业模式,我在之后的文章会继续展开探讨,下次再见!

 

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作者简介:

陈湘钿(Emma),未沙卫网(VisavisNet.com)创始人,一个视觉化生态商业智慧的国际专业合作平台;《有个世界在变绿》第一作者,该书2012 年由科学出版社出版,海内外发行,至今成为长销书。

欢迎联系作者提供反馈意见:

 

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