完成“去魅”的大数据，究竟能为产业发展带来什么？

原标题：完成“去魅”的大数据，究竟能为产业发展带来什么？

在这个新概念层出不穷的科技世界，你或许听说过Gartner曲线，它大概是指，当新的技术趋势来临，往往会有两轮热度：第一轮，是在诞生伊始，伴随着舆论的亢奋，它往往流于概念，难于落地，也让热情逐渐冷却——而第一轮热度冷却过程中，有关它的媒体版面开始变少，但其市场成熟度却开始变大，最终在某个节点，开始真正走向社会，迎来第二轮热度。

过去5-8年，许多技术概念走完了自己的Gartner曲线，比如大数据。

众所周知，如同是一次“去魅”过程，创投界对大数据概念的热炒早已进入尾声，当你急着向他人宣称自己是“做大数据”的，得到的反馈早已从数年前的“哇哦”转向现在的“哦”——因为作为商业工具，大数据带来决策权威的转移，早已成为社会共识，哪怕是在再传统不过的行业，数据分析也正在迎来一个掷地有声的落地阶段。

比如一个在大众眼中冷僻的行业：产业招商。

不久前刷到一条科技新闻，产业新城运营商华夏幸福发布了它们自己开发的产业大数据平台，希望能在AI和大数据的辅佐下，将他们过去17年的招商经验，兑现出更大的产业价值。

而从这个例子不难看出，哪怕是在连科技媒体都尚未充分觉察的角落，企业学会用AI处理数据，优化决策流程，早已作为商业利器本身，深嵌到市场经济的运行脉络里。

产业经济图谱

先简单了解一下这个产业大数据平台，它可能比你想象的更为复杂。

谈及招商引资，你也许有所不知，在过去，它通常要靠招商人员去“扫”（扫街，扫会，扫展），把招商结果交给运气，且获客效率应该不会比沿街的“游泳健身了解一下”更大。

而按照官方描述，早在上述原始阶段，华夏幸福就建立了首个产业招商领域的CRM系统，积累了19万条有效企业信息数据，在“大数据”的概念尚未开启Gartner曲线之前，就形成了产业发展数据库的雏形。

而在长期产业实践中，如今这一雏形已进化为聚焦新一代信息技术，高端装备，汽车等十大产业，细分37个二级与109个三级产业领域，深谙不同产业领域的数据来源和数据逻辑，可以针对性地搜集整合全产业链动态数据的大数据平台，目前已有1960万家企业近10亿条动态数据盘踞于此，且针对不同数据拥有超过520类标签。

问题是，这些数据能够干嘛？

首先当然是智慧招商。

众所周知，并未违背市场经济规律的底层机理，区域竞争是中国经济数十年高速增长的重要驱动力，其中招商引资又是拉动各地方经济增长的重要驱动力，但现实中，学术界对招商引资的产业研究并不算详实。事实上，随着如今产业分工不断细化，同一产业链上不同角色的相互依存度越来越高，对产业链之间各个节点关系的判断，对“科技树”开花结果方向的判断，对不同行业趋势的判断，正在变得尤为重要。

也因如此，招商引资也就成为一个对信息和数据需求门槛很高的领域——要知道，如今连一家饭馆的投资和选址都需要AI的仰仗，更何况，是充当地方经济命脉的企业和工厂。

而华夏幸福希望的是，通过建立数据库，捕捉行业和企业实时动态，用算法模型评估和预估企业投资决策，从而大幅提升招商效能。

具体来说，产业大数据平台可以针对不同行业，通过分析企业生命周期，资本活跃度，产品生命周期，产能利用率等影响因子建立算法模型，前置研判企业的投资选址需求，直接给出未来招商机会更大的企业名单，大幅提升命中率。以生物医药与器械为例，平台通过算法模型输出包含300多家目标企业的“长短名单”，经团队走访验证，30%以上企业有明确投资选址意向，较传统招商模式提升5倍以上。

当然，无论是信息的 还是广度，这一平台触角庞杂的程度，都已远超招商引资的商业范畴，未来它会被用在面向政府，企业，第三方机构等更宏观的事情上。

比如，通过大数据可视化，直观呈现全国各级区域和园区的产业发展与布局现状，协助区域产业发展优势识别与策略制定；比如，它可以以专利，文献，政策，资讯等信息为基础，参考产业龙头与标杆企业战略与产品规划，自动智能生成未来2-3年内产业转移，产业外溢，热点技术领域等预测成果，为产业发展规划提供依据；再比如，它还可以标签化数据为基础，结合不同行业的研究经验，通过用户自定义分析功能，实现各行业研究报告的自动化生成。

总之，这套数据平台的本质，就是将不同产业的数据洪流，以一种界面友好的形式，变成可信赖的分析和决策工具。

此外给我的感觉，如果将这些产业的迅猛发展，比作一场激烈的经济竞赛，那么这一大数据平台，则能以最公允的“裁判”或者说“全局”视角，俯瞰每一条赛道，每一台赛车，甚至每一台赛车的质量，速度，加速度等一切数据，让一切一览无余。

而当这些赛道和赛车相互交织，彼此渗透进各自的五脏六腑，无疑会慢慢浮现出一张日趋详实的产业经济图谱，一张记录宏观经济微观走向的“清明上河图”，它注定是我们这个时代的财富。

封装数据的方法

不过，这张经济图谱想要符合现实逻辑，除了需要数据，还需要数据和数据之间的联系——这意味着，这一平台的核心资产不是数据本身，而是封装数据的方法。

最近几年，比尔·盖茨一直在英文世界不遗余力地推荐一本名为《事实》的书，其核心观点只有一个：所谓事实，不是一个孤立的真相，而是真相和其他真相之间的关系，它可能会被各种机制扭曲——数据也是一样，在这个时代，统治一切的不是数据，而是通过对有效数据的串联，完成对数据的“解释权”。

以产业大数据平台为例，其实平台上的很多数据都是公共的，倘若有心，其他人也能找到，但如何将它们按照不同产业逻辑分装，并且梳理成树状甚至更复杂的网状结构，才是华夏幸福17年产业招商实践经验的直接写照。

要知道，在这一平台上，不同行业和应用场景都拥有不同算法模型，企业选址和政府招商的算法不一样，不同产业的考虑因素也不一样，而影响因子及权重的确定，直接受益于华夏幸福常年积累起来的知识经验。比如在生物医药与器械“智慧招商”产品设计之初，技术开发团队组织了30余场，100多人次的内外部专家访谈，总结出3大类，16种企业投资扩产或搬迁场景，决定投资选址的影响因子及权重，建立Xgboost和NLP等算法模型。

另外，如你所知，最近几年，不同算法的不断完善，很大程度上得益于它与各垂直行业的紧密结合，唯有渗透进各个行业，精密的算法才能真正生根发芽，产生正反馈——而华夏幸福4600人的产业发展团队，就如同4600个“触角”，在服务各个区域和不同产业的实践中，不断对大数据产品的成果进行印证，纠偏和反哺，最终让他们更好地分辨出随数据洪流裹挟而至的福音与噪音，看透“真相和其他真相之间的关系”。

总之给我的感觉，华夏幸福给自己的定位从来没有改变，他们从来不是技术专家，他们只是在不同产业的泥泞战壕中奋战17年的行业专家——只不过当智能时代来临，当大数据依次成为各个行业最具杀伤力的商业武器，他们发现，过去17年的实战经验，让他们“有权”，也有能力，第一个用上它。

而切换到更宏大的视角，当你听到这家“传统企业”对新技术趋势的娓娓道来，看到那些实时闪烁的产业数据，作为科技观察者真的会由衷感慨，从现在到未来，“公司”和“科技公司”，正在模糊为一个同义词，用人工智能处理数据，或许是所有企业的终极归宿。

拭目以待吧。

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