智慧方案基于大数据和产业互联网的企业数字化转型

基于大数据和产业互联网的企业数字化转型①数字化浪潮￫

②大数据￫

③产业互联网￫

④企业数字化转型￫

⑤某著名企业运营商未来侯宏【1/5】数字化浪潮

数字化浪潮起始于1946年第一台电子数字计算机(ENIAC)的诞生

Byzoomingout,digitalization…asthefifthinformationrevolution,thethirdindustrialrevolutionandthesecondmachinerevolution.

Byzoomingin,digitalizationwavecanbedividedintothree

stages

whichhave

theirperiodicalcharacteristicsandsequentiallycausalrelations.Digitalizationwave

第五次信息革命-过去四次依次是语言的产生、文字的创造、造纸和印刷术的发明，以及电报、电话和电视的发明。作为第五次信息革命的数字化浪潮提高了人的认知空间和能力，革命到信息的源头上去了

环节前置-过去的信息革命主要是表意形式和传播载体的演进，现在却在经历信息处理效能的本质性提升

对象延展-过去表意对象局限于思想和被认知的世界，而现在表意对象扩大到广袤无垠的客观世界，即使它暂未被认知Zoom-out

数字化浪潮作为第五次信息革命

第三次工业革命和第二次机器革命-以蒸汽机、电力广泛应用为标志的第一次、第二次工业革命铸就了工业文明。工业社会与农业社会的显著区别在于，越来越多的机器出现在日常生活和各行业生产中。所以，前两次工业革命又统称第一次机器革命

过去两次工业革命主要是沿着放大和延伸体力、转换外界能量为人所用、创造丰裕物质世界的方向发展，某种程度上以压抑心理诉求和精神发展为代价

我们现在却不断通过智能系统放大和延伸智力、解放大脑，将人的个性化需求置于融合的核心，为实体世界“注智”、创造新文明的发展方向Zoom-out

数字化浪潮作为第三次工业革命数字化数字化使得信息的搜集、存储、处理、分发具有了前所未有的效率，从而有可能从其附着物上抽离出来，独立于实物、空间和时间而存在，逐步摆脱附庸于物质的地位。从经济角度使得零边际成本成为可能。网络化网络化建立无处不在的连接，迅速扩大数字世界的疆域和纵深。网络

的自我扩散和强化，先后迎来用户

爆炸、应用爆炸和数据爆炸，

把隐

藏在丛林里的原始部落整合为书同

文、车同轨、初具气象的数字世界智能化不是指那种由人赋予并固化封装在软件中的智能，而是基于资源、场

景以及用户之间的万物互联与数据

爆炸、经由算法学习自主涌现、实

现资源效率与用户体验双优的智能Zoom-in

数字化浪潮三阶段论

数字化创立了数字疆域，网络化使得数字疆域快速扩局，智能化为数字与实体世界融合提供指挥棒。数字化和网络化分别将零边际成本和网络效应代入一般商业，而智能化用人的主观意图去支配上两阶段的成就，把人的主体性和智慧外化在一个数字与实体无缝融合的信息世界中

当前我们处于网络化向智能化过渡、数据爆炸向智能爆炸过渡的阶段

网络化把社会运转所涉的一切客体以信息为纽带连通，人类社会被改造为一个充分连通的非线性开放网络，也就是一个更“类人”的耗散系统。同时，数字化和网络化引致的数据爆炸为人类社会整体智能的涌现和演进提供持续的信息负熵流。Zoom-in

数字化浪潮三阶段论

信息社会是一个由无数子系统构成的超级智能体。人类社会一直是有机体，但并非所有有机体都具备高级智能。数字化浪潮通过构建更多回路和提升单点智能程度有望克服这一点。

智能的荣光不专属于任何一个或一类节点，人的智能、机器智能、生物智能等都只是上述整体智能的一部分。我们甚至并不要求每一个节点都是智能的，但所有节点都将从整体智能受益

超智能网络目前还处于演进的极早期，初始状态就显得非常重要。和生命起源于偶然不同，这个

超级智能起源于人自身的智能，人有机会牵引整个系统的演进方向。目前，

这种牵引力就体现为

智能的消费者导向

把人类社会或者人类文明视作一个生物体，人和机器其实都是其细胞。人的智能和人工智能之间的竞争，正如细胞之间存在竞争。细胞会死亡，有很多种死法。人可能会被机器杀死吗？会。

但不要忧伤，所有细胞拥有同样的染色体和DNA分子即遗传信息智能化、人与机器

数字化浪潮下，数据作为一种新型生产要素，其非竞争性、可再生性是传统生产要素（人才、土地、资本等）所不具备的；更重要的是，

这种要素会改变其他要素的性质，

从而为全要素生产率增长开辟新的空间，体现在以下两方面：

一是促进重组式创新。重组式创新把各种不同的成果加以组合从而找到解决问题更有效的途径。前面谈到的数字化技术武装工业机器就是典型的重组式创新，把最新的数字化技术与已有的生产工具结合。实际上，数字技术不仅作为参与重组的一方，更作为粘合剂和实验室，促进更广泛的重组式创新

二是降低交。铁路、汽车、电报电话都属于降低交的重大技术突破，它们一方面使得现有交效，扩大交，另一方面使得原本不可能市场化的交

为可能，促进新业态出现。数字化进一步消除了时间和空间约束，但更独特地，数字化营造一种抑制投机的制度环境（泛信用、降低资产专有性）

，从而降低交：数字化浪潮与经济发展智能是互联和数据共同作用的结果

互联是数据的互联，数据是互联的数据，大数据是广泛互联、逐步沉淀的海量数据智能化家电政务

航空环保…保险

健康交通产业互联网大数据体验效率教育银行

欣赏一首MP3并不妨碍在同一时间另一个人欣赏，但占用了一个舱位在同一时间一定不能再被人使用，这一点并不因这个舱位是否使用了更多硅制品或嵌入了什么智能芯片而改变——非竞争性是数字世界具备而实体世界不具备之处，也是数字化浪潮向实体世界

推进后不得不面临的约束。

无论汽车再怎么减物质化，人们对待汽车的态度和对待数字音乐的态度永远不会一样。体验性活动如音乐、视频、阅读、游戏、社交等活动已基本可无损移植到数据世界。但

衣食住行等功能性需求，数字化发挥的更多是增强型作用，我们不能因为无人驾驶取得成功就把自动驾驶定义为汽车的本质，也不能因为餐饮O2O带来便利就把快捷定义为餐

饮的本质，更不能强调家居智能而忽视房屋本身的质量和设计。

世界是人的延伸，人可以支配世界，但同时人又是世界的一部分，因学习世界而成长。但是，

“一切都将数字化”不代表“一切都将像

已经发生的数字化的那样数字化”【2/5】大数据ValueNaturesof

BigDataandBig

Data

inIndustryPerspective

Naturesof

bigdataareneitherthenatures

ofbigdatatechnologynorthe

technological

natures

of

bigdata.

thewidely

spread3Vsarenotfairenoughtodefinebigdata

asthey

aretechnology-orientedinsteadof

value-oriented.Inthisessay,threenatureswereidentified:

externality,sociality

and

ambiguity.

According

to

its

natures

and

context(digitalization),value-oriented

understanding

of

bigdatashouldemphasizedata’scontinuousincreaseof

transparency,

sharingscope

andliquidity,aswellasvolume,torealizebiggervaluebyupromisinglyreducinginformationasymmetries.

Itimpliesthatbigdataitself

hasgeneralvaluecreationlogicindependent

on

specificapplicationcontexts,i.e.,takingbigdataasanindustryandmaking

analysis

ispossible.

技术方面的内涵囊括大数据采集、存储、计算、分析等全环节。

在这个范畴内，3V阐释了何谓大数据之“大”，但在此之外，至少还需要增加一个

V，即Vast，指数据来源的广泛性。实际上，物联网、云计算都可划归大数据的技术谱系，分指大数据的采集手段和计算手段

从云计算到大数据再到人工智能，是手段-

目的链的循环上升。物联网在大数据阶段是采集手段（成本），但到了人工智能阶段就上升为业务体验了（价值）大数据的技术特征

外部性是一个经济学术语，通俗地说就是可以不付出额外成本所能获得的收益

多歧性是指对于数据的价值判断没有统一的标准，俗话说此之蜜糖彼之毒药

社会化描述的是数据创造价值的过程，也即数据由自然个体到社会个体的转变过程

外部性表明上述价值和化学反应十之八九存在，但多歧性表明这两者都难以被数据所有者把握，社会化表明这一把握过程充满了不确定性和琐碎大数据的价值特征在持续运营中把大数据转化为大价值•

数据采集来源丰富•

多维度的，可以交叉验证•

避免对单一数据源的依赖•

实时性好，持续更新•

过程性数据同样重要•

数据质量有保障•

支持多方分析使用•

在使用中产生新数据•

为有源头活水来不仅仅是“大”数据富数据鲜数据活数据

在价值逻辑上，大数据之大指的是不断增强数据的透明性（Transparency）、不断扩大数据的共享范围（Scope）、不断提升数据的流动性（Liquidity），在更大范围内

降低信息不对称以创造更大的价值（Value）

把人的主体性和智能外化在一个数字与实体无缝融合的世界中

大数据以人的主体性为内核。尊重人的主体性，就是从人的内在尺度出发来把握物的尺度，让物化的外部世界适应人，而不是人适应物化的外部世界

大数据为智能化赋能。只有把外部世界改造成智能系统，人的主体性才能被外化。大数据就是实现这一目标最重要的生产资料，既是劳动对象又是生产工具。聚众成智

大数据承载实体和数字世界融合。以大数据为核心形成的反馈经济，

归根到底就是实体世界与数字世界之间的反馈映射。大数据的价值取向大数据的哲学意蕴

你未看此花时,此花与汝心同归于寂

你来看此花时,则此花颜色一时明白起来便知此花不在你心外

让此花为你而盛开，让事物按照人的个性化需求呈现出不同的面貌，正是大数据追求的目标，也是它所驱动的世界的价值观。

此花不在心外-大数据以人为本。

类似的话马云在数博会现场说到过，

IT时代把人变成了机器，而DT时代把机器变成了智能化的人。

此花明白起来-大数据为智能化赋能。

智能就是能够识别“你来看此花”时的场景，

此花为你而“明白”。

这个特征，在那里就是心，在我们这里就是个人数据

同归于寂-大数据无在亦无不在。

感知不到它的存在但它实际上无处不在，感知不到非是不能而是无需，

一旦需要就会进入第二段所描述的状态。大数据一直垂手而立等待召唤，但绝不让你因其存在有丝毫局促大数据的哲学意蕴

数据要素是灵魂、

IT要素是基础、创意要素是催化剂、服务要素是粘合剂

从供给侧来看，大数据时代真的要来了，当需求方决定接受鼓动拥抱大数据时，很可能发现大数据与传统的IT项目没有什么不同，除非能够解决下面两个问题。

问题1-在数据价值链源头，数据作为新型生产要素尚不具备成熟的流通机制，这个社会正在快速数据化但数据远未社会化；

问题2-在数据价值链尾端，各类异质性要素需要有机整合才能输出价值，但目前还没有能够按照客户需求整合全要素的角色

当前，大数据要素升级已基本准备就绪，但传统IT产业的结构性瓶颈制约了大数据

时代的真正到来。新的产业要素呼唤新的产业制度设计。作为产业的大数据与大数据全要素大数据产业的瓶颈与机遇机遇2：大数据处理能力的规模化供给机遇1：撮合个性化的数据需求与供给机遇3：撮合个性化的应用需求与供给大数据处理大数据应用数据本身•高度分散，每个企业企业

都会共享自身数据•

适度分散，不同行业的应

用需求差异很大•高度集中，类似于煤气水

电一样的基础设施•高度分散，每个企业都会

需要大数据处理能力•高度分散，大量个人开发

者会贡献智慧•高度分散，每个企业都会

需要外部数据供给需求大数据Paas需求方大数据产业主导设计：

一体化产业平台数据流通应用分发数据源应用开发者【3/5】产业互联网/互联网+

IndustrialInternet有三种理解：最窄的理解约等于德国工业化4.0，明确是面向制造业的，核心是智能生产和智能工厂；最宽的理解就是产业互联网，背后是“各大产业

都在互联网化”这种大包大揽的陈述，类似于马化腾提的互联网+；中间派是工业互联网：GE强调自身在工业水平上的领先性，工业互联网实际上是强调用工业的手段

（智能机器）去提升全行业生产率，

而服务对象是制造业服务业无所谓

产业互联网是消费互联网的升级版本，两者并不对立。

消费互联网培养了强势的消费一代，我们说叫为消费者赋能。那么，产业互联网的使命就是帮助生产者应对消费者主导的浪潮，为生产者赋能。

产业互联网代表一种与互联网破坏性替代式创新相对应的趋势及价值主张，它暗示互联网创新可以被传统企业或其互补者征用，从而帮助它们强化客户导向，优化运作效率，创新商业模式并最终建立智能化的生产协作方式，是互联网创新要素从消

费侧向供给侧扩散形成的新阶段。产业互联网跳出互联网看“互联网+”站在互联网前沿看“互联网+”“互联网”=互联网行业站在互联网中心看“互联网+”“互联网”=互联网企业 去年此时的“互联网+”舆论争夺战“互联网”=互联网要素

互联网在工作部署中出现了4次，除开“规范发展互联网金融”这一具有消极意义的

片语，其它三次出现各有意味；

一是大力推行"互联网+政务服务"，实现部门间数据共享。这说明“互联网+”在政府领域的落实将持续推进，并且会与数据孤岛打通互为表里；

二是深入推进"中国制造+互联网"，把互联网放在了制造的后面，这显然是对于一年来“互联网+”和“+互联网”之争在制造业领域的正面回应。

三是发挥大众创业、万众创新和"互联网+"集众智汇众力的乘数效应。双创从去年火到今年，热度不减，互联网+荣与共焉。互联网是链接分布式创新（众智和众力）的集线器，网络整体价值与节点的平方成正比

新关键词：工匠精神、供给侧结构性改革、现代服务业2016年似乎盛况不复？互联网演进脉络回顾Internet20202010-20202000-2010Internet

ofThingsInternet

ofPeopleInternet

ofContent&InfoInternet

ofServices内容&信息互联网、人际互联网大发展服务互联网、物联网大发展•

1882年，爱迪生电气照明公司建立了第一座发电站，但电传输距离无法超过1公里•

1895年，世界上第一座水电站将电流传输到距发电站35公里外的布法罗市直流电

交流电过去十几年互联网的发展，类似于1882-1895年电力，

虽具革命性但未能充分发挥其潜力

爱迪生的难题•2007年左右有网民-网友-网商三阶段说，对应门户、

起和用户行为的变迁•2008年之前，中国某著名企业梦网是某著名企业互联网代名词，后来

迅速衰落，而PC互联网巨头则成功地将影响力移植。•2011年至今，

O2O获得了持续而旺盛的生命力年之前，业界对互联网发展方向的判断大致是web1.0，随着智能终端和高速无线网络快速普及，移

app代表了互联网发展方向的概念，

继承和总结了前两段

开启了线上线下融合业态的投资风潮。•

某著名企业互联网丰富了信息&内容消费的场景，而当其天然的位置属性将越来越多的实体世界场景带入数字世界时，我们忽

然发现互联网可以连接的不再仅仅是信息、内容和好友了 2000-2010，以某著名企业互联网繁荣为巅峰•

2008web2.0到web3.0•2008年之后，动互联网尤其是mobile•2011年，有人提出SoLoMo

脉络，第一个十年，互联网发展的最大成就在于，完成了用户快速增长和内容极大丰富的良性循环 2010-2020年，服务互联网和物联网【良性互动】IoT打开了企业的黑匣子，

价值链运作流程和产业链协作流程有望变得和在键盘上敲出一篇文字一样透明、直观和可控

互联网发展的三大趋势趋势一-服务互联网在生产侧和消费侧融合发展•

O2O虽然还在快速发展，但线下机构相对落后的IT水平已成为

效率和体验进一步提升的瓶颈。O2O平台将大量引入B2B力量开展线下改造，从而实现与企业IT系统的对接趋势三-大数据成为实体世界与数字世界互操作的纽带•

上述两个趋势背后都离不开大数据的作用，在现有互联网基础

上，物联网将实体世界映射到数字世界，通过大数据分析驱动

服务流程从生产侧到生活侧的端到端贯通趋势二-服务互联网与物联网的深度融合、不分彼此•

无论在消费侧还是生产侧，各种智能硬件或传感器如果离开配套的智能服务，无法创造价值。车联网、智能家居、某著名企业医疗

以及GE的商业模式转型就是典型2015年前后的数字化浪潮关键词创造的经济价值消费者剩余

+

各环节利润

=（感知价值-价格）

+（价格-成本）

=感知价值

-

产业链总体成本产业互联网深层次地改变产业创造价值的逻辑产业互联网

VS产业互联网重塑生产与消费的关系重塑产品与服务的关系重塑上游与下游的关系

用体产业=消费剩余增量1议价能力提升消费互联网为消费者赋能，

产业互联网帮助生产者应对

（一）消费和生产关系的再造企业利润•

消费者形成“议价联盟”•

数字化产品供给无比丰富•

寻找替代品非常容易•

交和转移成本大大降低企业利润企业不得不让利

企业理所当然让利•

消费者投入生产要素•

消费者参与生产过程消费剩余过去增量2参与价值创造现在契约关系基于情景产品产品

产品服务产品

产品产品一个电器如果不能上网，我认为就等于0——智能汽车将从“人适应汽车”到

“汽车适应人”——产品服务服务（二）产品和服务关系的再造服务服务服务服务可扩展去

中

介化

并行众包社会化ADCB（三）上游和下游关系的再造EDCB传统产业链A产业互联网作为

技术要素产业互联网作为

巨型社区CABABAB产业链总体成本优化CCFECEABEFEE【4/5】企业数字化转型未来企业的运营核心客户洞察中心数据资产

运营中心将浓缩在一个一体两面的信息平面上市场运营中心

生态运营中心企业数字化转型框架A数字化企业就是大数据驱动的客户运营商客户面运营面数据采集

相互映射

平台传递价值信息资金物流互联网-产品(C2B)创造价值设计制造互联网+Prosumer用户价值功能体验个性互联网思维企业数字化转型框架B消费环节流通环节生产环节

要善于在产品和营销之外的环节创造体验。把用户互动局限于市场营销范畴，进而将互联网理解为新型营销工具或渠道就大错特错了。互联网应被理解为一个巨型开放社区。所谓企业互联网化，就是将原本封闭的运营环节尽可能地打开，全方位融入这样的一个社区，最大程度地实现消费者协作

要善于利用第三方合作伙伴的力量创造体验。直接与用户对话可能导致渠道去中介化，但其本质要做体验的加法而非成本的减法。只会卖货的渠道面临压缩，但一些互动体验仍然离不开渠道合作伙伴，企业要做的是把它们以用户为中心组织起来

要善于利用数字技术提升互动的智能化水平。智能化浪潮正在席卷各行各业，这种趋势是消费者协同的一个侧面。通俗地说，智能化升级就是将传统产品或服务改造

为能够响应变化的开放系统。客户互动0分析应用数据可视化

交互式探索供应链交易协作加速器决策支持应用

外部应用开发者数据服务数据供应链外部数据源

外部数据使用者数据源上下游企业数据开放数据中心业务系统服务运营应用员工质量管理安全管理应用服务元数据存储集成计算大数据1.0大数据2.0大数据3.0•

企业普遍双向吞吐数据，

形成企业间大数据网络，

数据来源多样化•

企业普遍引入外部数据

解决问题，数据来

源呈寡头分布•

企业为驾驭不断增长的

数据洪流，普遍加强自

身数据的价值挖掘大数据视角下的数字化历程)购买数据数据运营输出数据数据运营)系统建设数据运营购买数据传统企业不能当时代的懒汉，

一定要具备自己买菜、配菜、做菜的能力互联网要素供给市场就是个“菜市场”，各色人等可任意进出

传统企业应怎么看BAT丰俭由人荤素搭配冷暖自知私房调理未来的企业都是互联网企业酒店后厨街边小店自家厨房快餐厅

共享经济

平台经济•

内生态：以数据为纽带、分析为依据实现各业务板块、职能线条之间的整合驱动•

外生态：打破行业界限的客户运营商业模式，全新的价值创造和价值实现方式，如

可穿戴、车联网、智能家居、

养老社区等•产品创新-险种创新、资费创

新、精准定价等•营销创新-交叉销售、精准营销、客户挽留等•理赔创新-欺诈防范、风险预

警等•管理创新-决策支持、舆情监

测等•

后端组织的集中化•

技术的云化、某著名企业化•

数据治理与质量提升保险公司在大数据创新方面将经历三个阶段提升效率：

沿着技术轨道创新创新手段：沿着价值链创新构建生态：

打破原有价值链

保险公司关注那些大数据实践以及哪些数据？【5/5】某著名企业运营商转型5-Big

Dataas

Keystone

toWin6-OperatorEvolutionary

RoadmapAdaptive

toEvolution

ofSociety

andIndustry.7-Organization

TransformationOperators’

StrategicTransformationintheAgeof

MobileInternetCustomer

Demand

ShiftMobile

IndustryArchitecture

ShiftPlatform

Failure

Case

StudyEconomics

Shift

of

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Industry某著名企业研究历程简要回顾Tel#Theme

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How”#Theme#Theme

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Operators

havelockedplentifulbigdataresource

thanks

to

itsinfrastructureposition.

Basedon

previousstudies,Iarguedthat

bigdatadeservesstrategicconsiderationforoperators.

Bigdatacan

helpbusinessclientsinmanyverticalsadapt

to

the

shift

of

customerdemandasstudiedintheme1;

Accordingtothejudgementgivenintheme2,

bigdatashould

beregarded

asvaluehighlandofingindustryevolutionsinceitplaysthe

role

of

linkage

orcouplingpoint

betweendigitaland

physicalworld.

Also,

bigdataismoreeligiblethansmartpipe

to

endorse

operators’

platformdreamandecosystemconstruction,thoughthe

largest

part

of

itisdistilledfromoperationofsmart

pipe;

Finally,bigdataispromisingto

helpoperatorrebuild

network

effectwithinthenetworkofverticalbusinessclients.Big

Dataas

KeystonetoWinVolumeOperatorscreatevaluebyconnecting

but

Failedtocapture

value

in

connected

ecosystems.3Business→

Public

UtilityOperators

LosingRelevanceand

Profit2Retail→

Wholesale1Voice→Data