指导阅读
物联网产生的数据正逐渐成为大数据的主力军。本文旨在探讨一个大多数创新型企业高管都非常关心的问题:如何沿着物联网的数据链一步步将数据转化为可持续的商业价值？
“虽然数据还没有纳入企业的资产负债表，但这只是时间问题。”
——维克多·迈尔-勋伯格《大数据时代》
有人说数据对社会的作用就像石油，也有人说数据对社会的影响会超过石油。我认为他们两个都是对的。数据油和数据油都是推动社会变革的能源，它们的生产和应用过程是完全一样的；但是数据有很多石油不可比拟的特点:可以重复使用，可以高速复制和传输，所以数据对社会的影响会远远超过石油！
无论如何，把数据比作石油，有助于更好地理解物联网数据链路的来龙去脉。笔者恰好在石油公司工作过，对石油的业务流程有所了解。先从数据对比石油说起。
在石油被开采之前，它只是沉积在地壳中成分复杂的碳氢化合物的混合物。但一旦它喷出地面，重见天日，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，如燃料、润滑油、化工原料、塑料制品等。，其商业价值也逐渐显示得淋漓尽致。
挖掘数据商业价值的过程就像提炼虚拟数字石油。
图1:物联网数据链就像石油生产销售过程。
如图1所示，对于物联网来说，挖掘数据价值也要从寻找数据沉淀开始。然后通过不断提高数据的收集、沟通、存储和分析能力，将经过筛选和分析的数据进一步转化为能够体现企业优势的商业价值。这个过程形成了一个类似于石油生产和销售过程的数据链:数据采集、数据通信、数据存储和分析、应用和转化为商业价值，如图2所示。
图2:物联网数据链示意图
现实中，在数据应用和转换的过程中，新的数据还在不断产生。这些新数据实时反馈到初始阶段，与其他数据一起再次经历全链条过程，从而形成一个不同于传统的石油“生产-消费-废弃”的线性过程的“收集-应用-反馈-收集”的循环过程，类似于循环经济中的石油“生产-消费-回收”。
遵循图2所示的步骤，我们将一步一步地讨论如何沿着物联网的数据链将数据转化为可持续的商业价值。
01
数据采集:寻找大数据目标矿区。
图3:物联网数据采集示意图
原油的成分和外观因地而异，原始数据在形式上包罗万象。文字、图片、声音、符号、信号等各种可以被计算机数字化的信息都可以成为原始数据！另外，石油对其产地的地质地貌和开采技术都有特定的门槛要求，开采技术总是与时俱进的。同样，在讨论物联网数据的采集时，也需要利用不断发展的技术方案，根据具体场景进行采集。
在物联网兴起之前，我们的传统数据一般是指那些来自企业内部，人工与客户交互或定期读取的相对静态、固定结构、准确的数据。现在，物联网广泛地扩展了数据收集的范围，它包括来自生产设备、用户和随时间变化的产品的实时海量动态数据。比以前更加全面及时，在传统业务流程中填充了大量数据空。
正是物联网数据趋向于“完整”、“全面”、“海量”的特点，使得我们不得不换一种思维方式来看待这些数据。我们不必再盯着有限数据之间严格的因果关系，而应该更多地洞察数据所代表的各种事物之间可能的关系，找出潜在的价值，把握未来的趋势。换句话说，物联网数据的核心功能是通过“预测”来创造更加多彩的未来。这种新的思维方式比理解机械运动的精确思维更接近理解生命进化的生态学思维。
那么，有哪些可以转化为商业价值的物联网数据呢？从其在业务流程中的作用来看，我认为大致可以分为以下四类:
用于提高设备能效和性能的数据:物联网技术可以智能管理和优化设备能耗，减少人工参与，从而节省整个业务流程的能耗，这也是人们普遍将物联网技术归为“节能技术”的原因。根据实际应用场景，我们需要采集的能耗数据包括实时的电力、热量、水量、压力或计算的煤当量，以及关联的电压、电流、体积等。用于设备诊断和预警的数据:例如，指定设备位置的温度，设备的振动频率，流体的流速，环境噪声，甚至设备接触间隙的压力等。需要采集哪些参数，根据应用场景的不同而不同，以预防或减少生产过程中可能出现的故障或灾难。用于提升客服效果的数据:脱敏的客户交易数据，如交易数量、交易金额、交易频率、交易地点、产品类别、客户评级、客户使用数据，如智能家居的各种空体验数据。这些数据不仅可以为客户提供个性化的参考意见和即时服务，帮助客户进行交易决策，还可以帮助企业为新客户和未来的跨界合作伙伴提供更加个性化的服务。通过实现“即服务”，我们更有可能最终在众多复杂的数据中发现新的宝藏。
至此，难免感慨:连机器都在努力学习，做出智能的独立判断。我们为什么不加倍努力学习，形成自己独立的思想呢？这与我最近接触的第一家法国驻华代表机构主办智能制造方向工商管理博士项目并提出全包学习产生了共鸣。在内部研讨会上，我大概表达了这样的观点:未来的商业决策者应该像“深度学习”的人工智能机器一样不断学习和思考，将个人的实践和成就提炼为对所在行业有指导意义的思想价值，从而保持自己的竞争优势。既然机器学习是未来值得加大投入的商业方向，那么个人终身学习不也是值得持续投入的人生方向吗？
03
将数据转化为商业价值
图7:数据转化为商业价值的示意图
就像成品油进入各行各业，成为生产的燃料或原料一样，物联网的数据分析结果也必须融入商业服务流程，成为产品或服务，才能体现其商业价值。一般来说，能够提高商业生态资源整合能力的数据服务越多，商业可持续性的价值就越高。
除了石油作为原料的价值，数据的实际价值等于所有可能用途的总和。它可以重复用于改变业务流程、提高运营效率和产生附加值。
那么，数据能转化成多少商业价值呢？也就是说，如何对数据这种未来新的无形资产进行估值？目前还没有找到行业评价标准。但是，就像过去评估各种资产的公司一样，未来市场上肯定会出现一些令人耳目一新的数据价值评估公司。
无论如何，要想把数据转化为商业价值，必须要有相应的技术能力和数据可以转化为商业价值的战略意识，两者缺一不可。下面三个案例很能说明这个道理。
案例一:某欧洲汽车制造商在收集汽车运行数据并与外部数据分析公司合作后，发现其德国供应商提供的油箱检测传感器存在频繁误报的缺陷。汽车制造商经过深思熟虑，没有将这些信息直接告诉供应商，责令其整改，而是通过改进软件和油箱上相应的零件申请了专利，然后将专利卖给供应商，与供应商建立新的合作关系。这不仅为其前期投入找到了可持续的商业回报，增强了企业的商业生态协作能力，也提升了包括竞争对手在内的整个汽车制造业的技术发展水平，皆大欢喜。
如果说案例1是某高科技企业在数据分析的过程中偶然遇到的，并且是因为他们能够实现价值才及时抓住了商机，那么案例2正好相反。是我最近参加的Smarties X 2019评测活动中，由一家传统南美制造企业积极策划的营销新方案，其独特的构思令人大开眼界。确切的说，本案中的数据来自移动互联网而非物联网，但他们有着相同的思路，将不相关的数据链接成商业价值，对商业决策者也有参考意义。
案例二:巴西生产销售炖锅的百年老店Tramontina，看到亲自下厨的年轻人越来越少，产品销售前景堪忧。为了改变这一现状，这家企业组建了由厨师、神经网络专家和乐队指挥组成的国际项目团队，并与深受年轻人喜爱的全球知名音乐网络Spotify展开了双赢合作。他们花了半年时间研究如何使用“联觉”算法将音乐听觉与食物味道联系起来。首先在Spotify上筛选出可以对应烹饪参数的音乐特征参数，比如对应苦味的负调、对应重口味的各种乐器演奏的协奏曲、对应食材数量的音乐时长、对应烹饪温度的音符跳跃等。，并建立相应的大型数据库。然后，用人工智能把数据转换成千万量级的菜谱，发布在《歌声的味道》新网站上。最后，在潜在用户浏览时，及时给出如何选择平底锅将菜谱变成美食的指导，吸引了越来越多的乐网年轻用户前来体验。就这样，老式的锅结合个性化的烹饪变得像音乐一样流行，改变了年轻人的饮食习惯，引导他们走向厨房。
图8:8:TRAMonTINA |风味的歌曲截图
从这两个案例可以看出，有意无意收集到的数据具有潜在的商业价值。未来，企业需要花费更多的精力对收集到的数据进行挖掘、整理、筛选、分析或重组，选择适合自身企业实际情况的转换路径，不仅可以像案例1中的汽车厂商一样，将数据转化为具有知识产权属性的新业务；你也可以利用数据建立新的营销渠道，就像案例2中的厨具厂商。
当然，有些企业，尤其是能把挖掘数据的价值上升到企业战略层面的企业，可以走得更远。他们往往以数据为契机，改变整个业务流程，重塑商业模式。这部分内容在我之前关于“物联网生态系统”和“PaaS商业模式”的文章中都有介绍和分析。就在最近，我看到了吕建中博士的文章《制造业向数字智能转型的可持续发展路径》中提到的另一个案例，非常清晰易懂，也很有代表性。摘录如下:
案例三:《智慧转型》一书中有这样一个真实有趣的故事:有一家TWC公司，主营天气预报服务。它的主要商业模式是收集、处理和发送天气预报，然后在发布平台上做广告。然而，TWC很快意识到，数据的潜在价值远远超过广告收入。因此，他们成立了一个由Sophia领导的数据科学家小组，其任务是将数据这个工具变成附加值更高的战略资产。研究小组发现，天气的变化对美国1/3的经济活动波动有影响。于是他们和沃尔玛组成了一个联合工作组，建立了一个将气象数据与销售品类和销售量联系起来的经济分析模型，并利用这个模型来推测消费者在什么样的天气条件下会对哪些产品有更高的购买需求和意愿，并针对受天气影响的畅销产品制定广告策略，从而获得最大的销售收入，提高广告投入产出的回报率。研究团队还与保险公司合作开发了一款名为Hailzone的小App，可以在冰雹或暴风雪到来之前及时提醒车主将车开进车库。这个小App大大降低了车损率，减少了车主的不便和烦恼，也减少了保险公司的理赔和成本。它受到了消费者、保险公司、社区和其他利益相关者的赞扬。一下子就有很多人在Hailzone上注册了，一些气象爱好者还自带气象观测工具，随时将自己所在地方监测到的气象变化数据发送分享到Hailzone平台上。这样，Hailzone平台就可以每隔1.5秒整合来自四面八方的大量数据，通过专门的算法给出更加实时准确的预测，从而进入质量提升和价值创造的良性正循环。”
案例3中，企业有意识地将数据与外部环境联系起来，积极发展外部生态伙伴，与零售商、保险公司、消费者、社区等机构和个人建立实时互动网络，将相对静态的天气预报数据库转变为涉及人和设备的实时数据更新和互动平台，为利益相关者提供更加及时和高附加值的服务，同时获得自我成长的可持续商业生态效应。
简要总结相关数据转化为可持续商业价值的途径，大致包括以下三类或这三类的组合:
租用自己的产品或服务的使用权，形成能与用户保持交互、支付、结算的数据平台，如一些高门槛的工业产品租赁、IP、咨询和信息服务等。为产品合作伙伴和用户建立便捷的数据服务入口，然后出售这些入口权限或者建立新的营销渠道，比如提供智能物流服务、产品使用和支付服务入口权限。帮助客户将外部数据添加到指定的数据集中，并提供增值服务，如提供远程心率监测服务、检测报告的解读和诊断、环境数据与经济活动的增值关联等。总之，将数据转化为可持续商业价值的关键是围绕数据链构建自己的生态系统，其成功与否很大程度上取决于如何制定和执行可持续商业战略。我会在接下来的文章中继续讨论这个话题，请注意。
