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互联网服务商的增值服务怎样结合各行业数据化战略

2016-10-18 eNet&Ciweek

10月18日,2016行业领导力论坛在京召开。论坛开设了圆桌论坛对话环节。其中,中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平担任主持人,腾讯企点总经理王祥宇、嗒嗒巴士CEO周瑞金、电动生活创始人魏士钦、海云数据CEO冯一村、网宿助理总裁孙孝思参加了此环节。各嘉宾针对圆桌论坛主题《互联网服务商的增值服务怎样结合各行业数据化战略》进行了充分的探讨。结合自身所在领域的行业现状,各嘉宾有深度、有创意的陈述,引人深思。

 以下为对话实录:

 姜奇平:我们的主题是《互联网服务商的增值服务怎样结合各行业数据化战略》,在这之前我先讲一个小笑话,咱们嘉宾一部分来自于互联网业务,还有一部分来自于数据行业。记得15年前,现在工信部总经济司,那时候还是信息产业部的司长就跟我说,说将来的趋势是手机和出行变成一个行业,如果那时候我当了信息部部长我得怎么重新划分司,我把司分成两部分,一部分大号手机部,一部分叫小号手机,这汽车是大号手机,这手机是小号手机,都是一回事,只不过尺子大小。但是,后来我想能把他们连在一起的是数据。我想问在座的嘉宾几个问题,首先结合自己的业务来谈谈互联网业务和数据业务。数据业务,我们的业务在什么地方应用到数据。提到从流量的业务,从CIM的业务,CIM数据在里面起到了什么作用?

 王祥宇:我稍微谈一点专业的用词,第一个叫关系数,就是人和人之间的关系,就是组织和组织之间的关系,是我们非常注重的。做我们这一行,客户数这个词没有那么重要,关系数这个词才重要。因为关系是一个双方的东西,而客户是可以放在库里面的那个词。

第二个词我们称之为C2B的会话术,你作为一家企业可以无向企业打广告,如果对方不回应,说明这是一个没有质量的工具,或者是没有质量的平台。所以,我们称之为叫C2B的会话术,是任何一个产品最健康的东西。看一个男生是不是受欢迎,取决于受欢迎的数据。所以,对我来说就是这两个数据,关系链的数据和C2B的会话术。

孙孝思:我是网宿科技的孙孝思,很高兴参加这一次论坛,网宿所做的是2B业务,主要的服务是CDN服务,大家了解CDN服务的背后的原理,这里不讲。CDN跟大数据有紧密的联系。我觉得最大联系有两点,就是我怎么能够提供高质量的服务是基于强大的算法,也基于大数据,为什么这样讲?因为我们目前平台上带宽量是20T以上,我们每天能够产生的客户访问量日志有50T左右,这个量其实是海量数据,我们提供的高质量的服务,是基于我们自己在每一个网民访问的情况,他日志上的访问时间,还有就是说整个链路当中我们收集上的信息判断来形成调动的策略,这是网宿基于大数据服务质量保证的基础。

第二个方向是因为我们能够看到很多网民访问的情况,以及我们对客户的了解,能够更深层次的把握客户的需求,让我们看到很多的服务更有价值,我觉得甚至比客户更了解客户。

姜奇平:因为网宿科技给我印象很老的企业,你这里有没有给客户提供增值的数据服务呢?

孙孝思:我们确实给客户提供增值的服务,但是目前并不作为付费的产品和服务,而是根据客户的要求和需求免费提供给客户。其实大数据是有价值的,但是企业怎么让它变现,这里面有几种方式,一个就是企业利用这数据来做我的成本降低,对客户的精准的理解,优化我的产品这是一个方向;另一方向当然我希望把这数据更好的让客户所接受,这个过程当中如果变成我们一种产品,一种能够给客户服务,这当然更好。因为它能实现收入的增加。

但是这一块从实际这么多年的经验来看,目前起码在市场上还不够成熟,是说客户愿意为数据服务来付费的习惯和意愿还没养成,我相信这个后续应该随着在数据挖掘上的强化,有可能实现,但是目前还没有形成这样一个商业链条。

冯一村:我是海云数据的冯一村,是扮演数据可视分析的角色,是一个比较纯粹的大数据公司,商业模式也是真正的Z大B,并且是小B的公司我们一般不会介入。对我而言,互联网非常有用,因为对我们2B的正在销售。我们会把类似于电信公司提供的数据,揉进2B数据当中去,帮助我们的客户重新找到数据价值链和价值点,所以互联网的数据是非常重要的模块。

坦率说,互联网数据的噪声非常大,数据质量包括干净的程度需要真实的鉴别。所以,如何鉴别,以及最后精准地把数据清干净,为客户创造业务价值,这件事比较重要。这个路比较长,但它的春天已经到了。

姜奇平:你们俩都来自于数据行业,从互联网想这问题的痛点在哪儿。参加物流大会的时候,发现有两拨人搞物流,一波是物流业的人一拨是物联网的人,物流是求着上家,互联网是对方求自己。沃尔玛知道销路数据在哪儿,把生产厂家整合了。我们做业务和数据是不是能够有更紧密的联系呢?我想听听做互联网的企业,数据在哪些地方能够真实的发挥作用。

周瑞金:我举两个案例。一个是用户在产品上面主动录入它的起点和终点,我们收集了从家到公司的起点和终点。

第二个是遵义公交董事长曾表示遵义市只有一个公交公司,一天大概60万人次的使用量,姑且认为30万人次,一个人次平均一块钱,一天的收入三四万。然而,这30万人次的人,可能想要3块钱的产品,而以前一直提供一块钱的产品。如果其中有2万人是可以支付3块钱的,那我们就变成了6万+28万,34万。数据对我一个创业CEO来说就是钱,对数据的利用在整个商业设计当中,我们把数据变成了商业里面重要的一环。

姜奇平:点中间不上人的车,从点到点,海量数据分析能够分析出这一车上来不是中间再上吗?

周瑞金:我们有两个系统,一个是聚合系统一个是调度系统。聚合系统是把所有的用户,我们2015年只做通勤,2016年有接送机等场景。我们把所有点,画一公里为半径,所有用户起点和终点的需求聚合起来。一栋楼去机场,因为这一类用户容忍的时间半个小时,能走的路是一公里,CBD的终点到机场在一个小时内、半个小时内绝对可以聚集成一台车。

姜奇平:因为我看北京好多的商场到社区拉老头老太太,我说有的人逛每一次都是坐大巴。

周瑞金:调度系统就聚合了单车,你要去匹配车,我把中国近两百万台大巴身份证都录在车辆库里面了。也就是说,只要是有司机、有车辆在跑,有车牌号的大巴,我们就录入系统,对调度的系统车辆信息进行筛选,每一个城市有多少台大巴等等。

魏士钦:我是刚才的主持人,我做的企业叫电动生活,其实也是一个线上线下接头的企业,和充电桩的数据,线下是新能源车的售卖,就这圆桌来说跟数据相关,我想讲讲我们是怎么做充电桩的事。

像刚才几位企业大家都是拿到C端的数据来向B端服务,我们正好相反。因为现在我们管它痛点也是一个难点。现在咱们新能源的车主和用户,第一个难点是传统的燃油汽车已经在中国信息也好、数据也好十几、二十年经历了。所以大多数都知道燃油汽车是怎么回事,其实新能源汽车用户还不了解,这个电池怎么回事,包括电动车怎么走,甚至里面有一些干什么,其实大家不清楚。

而第二个难点就在使用过程中,现在可能电动汽车的车主最大的问题是充不了电。所以我们用这数据来解决大家充电的问题。通过摸牌,我们了解到北京市有5千多个电桩,4千多可以使用,但最大的问题是能用的用户到不了跟前,还有一部分用户不知道电桩位置。据此,我们把这数据应用做成了一套简单重新GPS定位,在地图上打点,配合视频讲解的书,以告诉用户如何找到电桩,这是我们真正在数据层面来为用户服务的一个点。

姜奇平:在特别大的店之前找不着入口,这个问题确实存在。高科技不是最主要,最主要的是解决了最后一公里,贴近老百姓。行业在数据化结合的过程中,如何提供有别于其他公司的服务,这个数据化是怎么样的一种关系?

王祥宇:我们一直把数据DT,视为一个非常非常牛,或者说非常时尚的一个词,实际上一直把这件事情视为理所应当的一件事情。说数据,打开水龙头的数据,你的水表在转时就产生了一个数据。

对于任何一家互联网公司,只要发生了对话、交易、信息的扭转,甚至说资金的扭转,资金的流转、物流的流转都会产生数据。数据会变成钱,数据会变成力量,数据会变成什么?我的同事的一句话讲得蛮好的,即数据本身并不是一个资产,数据本身也并不是一个可以兑现的东西,而是我们每天都在分析使我们发现在这过程当中商业机会的一个东西。

比如说,我把个人的三维告诉大家是一个意义,但我这数据报给医疗机构可能是减肥机构,这就是有意义的。所以,数据用起来,更重要的是兑现的过程,而不是积累一百万数据,其实没人付这东西,因为我看到后面在座的四位,你们这些数据是用这方式来用的。实际上我们是最大能够提供数据连接的一个工具。

姜奇平:刚才你说得非常对,我也说过连接一切。印象里腾讯最大的特点在于对人的理解之上,赋能与人,这数据和人是什么关系,这关系是一个交接点。为什么中国搞得好,英国人搞得不好,中国人讲关系,如果你这数据是和关系的技术用在人的关系上就搞定了,这是无师自通。

孙孝思:我觉得刚才听了腾讯他们的擅长,网宿的角度来说,其实我们想聊一个数据的挖掘方向,为什么这样讲呢?就是说其实你会发现,其实我们并不缺数据,其实很多人都会拥有大量海量的数据,但是只有挖掘出来价值,才会把数据真正的用起来,这是才最根本的地方。从网宿的角度来说,我觉得应该有两个点可以分享:我们在2010年就开始做中国互联网报告,跟北京大学的数据挖掘团队合作一起来做,这个互联网报告是面向我们的客户提供的一种免费服务;同时我们也在利用平台有价值的数据,给政府做支撑,比如我们和宽带发展联盟合作,每个季度国家宽带速率报告中,就有网宿所提供的基础数据源。我们要看到什么数据有价值,我们在跟很多客户交流的时候,比如京东它有它自己的数据,360也有它自己的数据,但是网宿一个很特别的地方,我可以看到行业的数据,比如说直播行业来举例,网宿现在服务超过80%的视频直播平台,直播行业数据非常大,我们除了某一个行业,还能看到用户访问的交叉重复性。举一个例子,我们的互联网报告能够通过比对与分析看到,同一天一个IP地址访问了电子网站和视频网站,或者其他的类型哪些应用,这些数据对于广告投放而言,怎么去定点投放,怎么更精准,这些数据就能体现价值。

再举一个例子,网宿能够看到访问互联网的移动终端,品牌,操作系统和型号,这就能体现移动终端的真实占有率,非常精准,因为它完全是全样本真实的数据,而不是说调查样本,这些行业数据从这角度来说,会发现对我的客户是有价值的。举一个例子我是做电子商务,我想知道整个电子商务行业的用户特性是什么,网宿报告中的数据非常真实的来自于每一个用户访问的记录,这就是价值,虽然这价值还没有完全变现,但是我觉得这些是对行业会产生很大价值的。

另一方面我刚才讲,就是说如何让数据为自身服务。因为我们刚讲数据还没开始实现变现。这种情况下我觉得大数据开发,为自己的企业所利用这点更重要,这一方面网宿一直在做,因为我们收集到网民反馈数据,带宽的数据等等很多,这里面很多的数据,就变成了我们优化运营策略和调度策略的基础。网宿如何做到我们的服务比别人家更好,这就是服务和产品之间的差异,产品是什么?我交付性我卖给你一个手机我们交易完了,但是服务是什么?我跟你签一个合同表示我们的服务刚刚开始,后续你的服务质量能不能做到比别人更优,决定了你这合同能持续多久,你今天服务不好明天量就切走了。

姜奇平:你刚才说的数据,大数据时代的特殊特征,但是我觉得美国在这一方面其实还是有薄弱环节,它自主服务的数据这一块做得不错,但是如何做成开放,待会儿还可以深入探讨。我如果作为一个互联网企业,我期待你什么呢?我除了服务以外,它还有一种类似操作系统的支撑架构,就这一行里面如何相连的信息,你的作用有多大,这能不能实现,这一方面如何,接下来可以探讨。

冯一村:两位老总说到一个关键点在于业务的价值落地。对于数据而言,它是一种数据的资产也可以说是资源。但是最重要是如何变现,因为没有办法和业务结合起来,没有办法形成落地就没有办法落地。所以,刚刚嗒嗒巴士周总也在讲,用数据怎么干,就是根据自己的业务来用业务,让这数据变现,其实简单点儿就这么回事,是数据是有交叉的。但是我们今天讲,数据是空间的、是多维的、是有层级的、是交叉的,把这一些数据的纬度,不同的算法结合我们业务的场景加进来的话,那这里面可以发挥的空间和余地就非常多。

占我们一半以上客户的行业,是大家比较熟知的公安行业,我们在公安行业应用数据主要是针对犯罪分子,包括针对犯罪嫌疑人进行定位搜索的排查。这些互联网数据,包括位置、时间、空间等等信息,都有助于我们去判断一个犯罪分子全新的画像,他的这种画像和过去的线索之间有很大的差别,所以我们的价值就突显在这个地方。我们在想价值的业务,除了公安还有其他更多的行业,关键是如何思考我们的业务和数据之间这样的联系。

姜奇平:也就是说我们这种技术是存在的,就是说分析交往人很少,他老婆是交际花,顺着他老婆的关系链就抓住了。

冯一村:这肯定是能抓住相关的信息。

姜奇平:下一步探讨怎么跟业务更好的结合。

冯一村:对,即便按照公安来看,公安有360个警种,那刑侦里面的跟情报中心的数据应用是不一样。跟国保、特保里面对它这种数据应用又是不一样,因为大家的业务结点都不一样,即便都是公安都是抓人,但是关注的方向和逻辑也不一样,更多得用到征信公司包括银行的路径,其实刑侦队这一块是有诉求的,但是未必就有那么强,比如巴士哪天坐了在这地方上车在那地方下车,这中间有可能存留身份识别信息,或者和其他人的线索。

姜奇平:数据最终要变现,变现不是简单的问题,而是创造价值。互联网怎么考虑增值业务关系?增值环节是弱项。以出行行业为例,我们怎么能够创造更高的价值。比如说刚才从你的介绍里面,我们看出在有了1块钱之上我们发现了3块钱的空间,沿着这一些思路我们会怎么利用数据?

周瑞金:嗒嗒巴士在整个公共出行领域,在数据方面给整个行业带来两点改变。第一点是改变了公共出行采集数据的通道。现在嗒嗒有这么一个平台,来主动问你。百度、高德的所有数据都是他们分析出来,你并没有在上面录入、去填写。而我们所有的采集这一些用户的数据,都是它主动录入,因为我们有一个功能叫求开通,我们想坐嗒嗒巴士的家和上班地点填进来。

第二个是整个行业对信息、对数据的商业挖掘,是我上一次商学院分享之后有变化,我再去遵义公交案例是付费给嗒嗒,我们是建整个用户的通道,当然我们企事业就是做了一个类似于嗒嗒巴士在遵义的版本,我们是一整套相连,就是帮他们在公交车上铺用户设备,通过他跟用户之间有了APP,提供新的产品和服务来完成他的整个商业模式的设计。

魏士钦:在我们这个领域里面,关于数据变现,非常间接的可能。因为我刚才说了三块业务,它涵盖了用户,包括给用户提供的基础设施提供商,还有包括汽车厂商这三大块的数据,我们都是可以获取的。

我们第二次摸排了北京市大概的五千多个桩,整理出了完整的数据,数据显示出电桩集中位置,用户对电桩需求点所在,这两点是不是能对得上。

此外,某个地方充电桩被燃油车占位的数量,以及此情况发生频率。比如说国贸其中147个桩被燃油车占了,这个桩设置是有问题的,在这样电动车用量的情况下,有接近90%的车位是被占掉是绝对不合理的。把这些数据反馈给基础设施提供商,或者市委有关部门,他们会针对这种信息对设施进行整改,而更好地满足公共设施的使用。

汽车厂商方面,也可以通过我们的一些数据,比如说在二线城市、三线城市,它的电桩安装并不是很完善,而我们拿到这些电桩信息后,同时也能知道哪些电桩使用率偏高,偏高的使用率我就能够间接地来,这个桩周围的用户是电动汽车主要的用户,对于汽车厂商来说是间接知道这个城市电动汽车的用户间接在什么位置出现,它的营销点就能准确找到。这几个数据使用对我们来说是间接增值服务,如何变现我们还在尝试中。

姜奇平:从华尔街增值来考虑,这增值是绝对的短板,在最后一公里增值的潜力比较大。如果我能测出电动车用户的行为习惯和消费偏好,可能比以前所有的业务都要值钱。因为最后增值是逛商场,可能逛的餐馆给的补贴。餐馆哪个菜单都记录你就更牛了,所以我觉得这是一个大的发展方向。

如何研发增值,就出行难这里面延伸的机会,其实挺多的。我想到一个实际案例,银行曾经说,他们做了一个试验看深圳市6点半到7点之间的车有什么运动规律。70%车肯定去餐馆,就跟餐馆老板商定介绍一个客户对半分,他回头说如果去这地方我油钱给省一半,这实际就运行好了,所以出行这一块是补贴,但是那一块是消费。但是,现在滴滴打车一掐流量管控真的出问题。真的互联网人不会想到流量管控。

谈落地,咱们这一群人是高成长性的,你再有远大的方向、正确的理想、很好的愿景最后都得落地,我觉得大数据落地恐怕离不开三样,你得靠什么样的工具、什么样的产品、什么样的服务,大家都是成功者,从你们的落地这一方面,你们对大家有什么建议,或者未来趋势有什么判断,哪个地方是我们的优势,这不仅包括我们自己的优势,可能是中国人的优势,我们有可能走出一条什么路,因为这背景是什么?我判断未来十年,我们是领先者,而不是追随者了。作为我们现在领先者之中的,你们是怎么看的?我们应该如何在落地这一方面发挥我们自己的优势。

王祥宇:我请你想一件事情,就是如果在微信或者说在QQ那一端上面能接入一个服务让所有的人都能规划自己的融资,你们愿不愿意,而这一切是你们不需要付费,只需要我们把过路给你们。剩下的时间留给你们。

孙孝思:好聪明的回答,其实我觉得主持人刚才问的这个问题非常好。所有的东西没有落地也就没有价值。大数据是这一两年,政府其实关注的非常高,我们大数据论坛也特别多。但是实际上你去回过头来再去看,国内专门做大数据并且赚钱的公司,不是特别多。大数据我觉得可能美国很多公司确实是在自用这层级上做的好,像沃尔玛内部仓储这一套体系,其实对它的企业非常有帮助。其实对于网宿与其说工具、产品及服务,我倒想说的是怎么能让数据形成流动性,这个可能是需要一个思考。就是说数据之间,我自家的数据,其实特别渴望别人家的数据,但是这可能是企业个人没有办法做到的。

第二我觉得人,就是我们现在感觉做大数据分析落地,难点在于这人,做分析的人特别不好招。我们曾经招了很久,你想他又要懂大数据分析,又要懂你公司的业务,又要懂客户又要懂市场,才能做到大数据分析。但是我们对整个方向还是看好的,因为首先从企业尤其是互联网企业,它对大数据的重视度是前所未有的,可能有一些数据,现在还没有发挥价值,但是不代表它未来不会发挥价值,网宿现在做法是什么呢?一部分数据我们是做分析处理提供增值服务,另一方面我们是要把数据有效的按一定的标准去处理,去储存。有一个词叫数据服务,就是说要把这数据从未来的角度去着想,可能未来很多的数据能聚集起来,产生一个新的方向,我们可能就会把这价值真正的挖掘出来,这是我在这里想跟大家分享的。

冯一村:刚才说的从产品、工具、服务三者角度去思考,坦率说我个人认为在这一件事情之前,其实有一个更重要的事情,就是你的客户到底是谁,你到底是2B还是2C,你到底服务哪一类型的服务,在这种完全不同的客户当中所以你选择的方法论就不一样,我认为产品服务都是一种手段,因为我们海云是2大B产品+服务的模式,是一种非常有效的商业模式。但是如果2C的公司,可能更多的是社会价值的提供者,或者说是它的这种工具需要做到的能够成为价值链当中的尖刀,所以这种前提下去思考,而接到大数据这样一个角度上面去想的话,我觉得有两个点值得去认真思考一下。因为我们海云数据是源方,我们只是在做数据分析,在这过程当中数据的本身,我们认为是有价值的。因为这种价值在什么地方?无论是今天以后的人工智能AI,还是更多的深度的学习等等,都需要数据的训练样式,就像刚才说你不积累成一个湖海,这是第一种价值。

第二种如果找到了价值,你还需要再回归来看,那我们的这种服务优先在什么样的地方。坦率来说,我个人认为,以中美两边对数据应用这个节点上来看,其实思路还是不太一样的,我们在硅谷的研发中心,这一些同事们主要还是在思考。而国内的大数据公司,坦率说包括团队自上而下基本上都在思考这一些数据到底用在什么地方的一些问题。所以,不能说谁好谁不好这一件事,只能说大家思考的方向是有很典型的区别,所以从这里面就能够看得出来,在国外我们可以看以云平台的技术,过去有传统的云平台,所以在很多的技术节点,大家对数据集的质量是不一样的,而在国内过去就是类似于数据集成的工具,但是今天在讲价值云、分析云等等的这样一些东西,无外乎就是把云的技术真实有效在金融、在航空在各个行业里面去应用,所以在这个节点上还是有很多的思考。

周瑞金:我讲了调度系统、聚合系统,其实把用户的行为数据从采集到分析,再到活跃。其实我想再分享一个案例,就是刚刚姜老师讲的,你说分析这一些用户到终点行为的一些数据,其实嗒嗒也在做。因为我们的用户群都是白领,我们当时做用户画像,22到28,未婚、单身,月收入在北上广8千到1.5万元之间。那我们匹配什么呢?我们其实是为了活跃他们而去想的这一些做数据分析。比如说我们想他去上班的路上要不要早餐,他去回家的路上要不带要一个菜回去做饭等等。最近我们嗒嗒在做一个比较大的项目我们把这一些数据共享出去,我们现在共享的只是商户,商户把用户导给我们,因为商户住宅区的商户,他的用户不一定是嗒嗒的用户,因为我们推出来的产品越来越多,你可以想嗒嗒其实就是一种出行方式,按道理用户用这出行方式什么场景下自己可以选择,所以在这过程当中,我们和商铺分享了我们的数据,通过摇一摇红包把用户引到嗒嗒上面,嗒嗒又把用户带到商户那里。

魏士钦:其实我大概自己总结了一下,我对于这数据落地这一件事,我可能不是从产品或者其他的层面来想这一件事,我是从操作层面,我把整个大数据的落地。所以,它是第一个落地,第一个落地是一阶数据,因为这可能跟我经历有关系,因为我之前的十几年就在两个企业待过。

因为前面的十几年,一个是汽车之家一个是易车。这两个企业它们都是在一阶里面做的非常好,我定义的理解是什么?它就是纯是用户数据,这数据拿来就能用,不需要做第二层的加工,不需要做第二层的转变,这是一阶数据,其实我现在在做的一个事情是二阶数据,就是刚才讲的电桩的信息,电桩的点,包括所有的信息我拿过来直接用,我必须通过我自己的方法论,去把它转换,再拿回来应用到我的第二阶的产品里面去,再推广到真正的C端去用,所以这是我一个落地的过程。

所以我为什么把这分成一阶二阶,因为我现在是在拿B的数据服务C,所以我只能拿到它的数据用我能理解的东西转换成C能理解的数据,转换出去放到我的产品上去应用,所以这是在操作层面,这么一个落地。

姜奇平:互联网周刊未来的趋势,概括地说会有两个判断。第一个判断,我们和美国将走向特点不一样,这大家都谈到,美国非常注重技术,而我们是技术和应用结合,或者说技术和市场结合,这是关键。在这一点王总的意见特别有代表性,也有典型的腾讯特征。技术是人与自然的关系,而市场是人与人的关系,我们其实是在人与人关系这一方面是建成了,所以任何数据结构,它如果脱离了我们的文化结构、社会结构、市场结构,往往就会走向欧洲那种悲惨的下场。我认为将来,包括整个成长的过程中,应该看出这是我们的一个优势,真正以用户为中心,中国有得天独厚的条件,因为中国是一个关系型的文化,它来了一个关系型的数据正好就发挥了。我给牛津大学讲不清楚什么叫关系,中国不需要解释,这个事我认为得好好发挥。

第二,欧洲技术比我们强,但为什么不灵,刚才我说中美之间的战略优势,我们应该抓住和市场文化在人赋能这一方面的特点发挥。欧洲它是什么?问题出在哪儿?欧洲所有方面的条件都比中国强,我发现这问题出在它对整个产业的业态走向不敏感。工业化的时候是轻工业、重工业分离,重工业是发达器的作用。欧洲它没有发达器相当于轻工业,现在搞服务他们只有轻服务的意思,只有应用的意识没有后面+的意思。我们早期都是流量数据,都是非个性化数据,但是我理解成二阶数据,是它有方向性,这方向都是朝着什么方向?差异化、个性化、高增值。所以,我认为现在明显到了一个未来十年中国和欧洲的数据拉开阶段。中国的互联网和数据业务的结合在哪儿,现在是做数据,它不断地赋能在一线APP中心,放在自己的业务如何定位在差异化、个体化、精准化,因此创造更高的议价,我相信未来十年甚至二十年整个互联网和数据大的走势。

今天我们想一线企业家身上已经看到了,我们希望能够给大家一些启发,再一次谢谢各位嘉宾。对于他们精彩的发言表示感谢。

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