在數據時代，你就像擁有了一只全知全能的上帝之眼。這能讓你抵達成功，或者降低風險。
上帝之眼
——大數據時代產業革命
智慧支持/商界企業研究院 西斯科實驗室
π，大數據與上帝之眼
你一定聽說過“π”——圓周長與直徑之比，約等于3.14。
這是數學最性感的部分，π值小數點后無窮無盡，數字永不重復。 這意味著，這串數字包含了每一種可能的組合——你的生日、儲物柜密碼、社保號碼，都蘊藏其中。
如果把這些數字對應成字母，比如0對應著A、1對應著B……就能得到所有的單詞，同樣有無數種組合——你嬰兒時發出的第一個音節，你心上人的名字，你一輩子從始至終的故事，我們做過或說過的每件事，宇宙中所有無限的可能，都在其中。
——嚴格來說這未必準確，但對于大數據，這一類比無疑最為貼切。
大數據不是很大的數據，或者很多數據，而是與某個現象有關的所有數據，以及描述數據的數據。它可以表現為數字，也可以表現為文字、音頻、視頻、圖片、氣味，甚至一個眼神、心理活動。
當我們用大數據描述宇宙，就是在描述關于宇宙已知和未知的一切：過去，現在，未來和空間。當我們用大數據描述商業，就是在描述關于商業的一切：企業，人，模式，產品，營銷，成功的條件，失敗的誘因……
這就像你擁有了一只上帝之眼，知道世間萬物的所有可能，透析穿越時間和空間、存在和不存在。大數據，讓人類第一次站在與諸神同樣的高度。對于商業，這絕對是把通往財富的金鑰匙。
有人懷疑，大數據是互聯網的胞兄，是IT男們的游戲。其實，大數據是傳統行業最后的寶藏，是尚未被認識和拓展的領域。因為，即便技術成為瓶頸、資源消耗殆盡、模式價值榨取干凈，你還有想象力可以嘗試，大數據就是關于想象力落地的學問。
當然，關于大數據的研究和應用，我們才剛剛開始。畢竟，通往上帝的門就在那里，做什么、怎么用，取決于你。
讓不確定變得確定
依靠數據不能保證所有的努力都會成功，但這一過程會將風險降到最低。
管理大師德魯克認為，優秀管理的前提是拿出被量化的指標。但事實上，很多時候那些被量化的指標并不一定符合事實，而另一些領域被認為根本無法量化。
這在大數據時代得以解決。因為大數據就是全數據，是與某個現象相關的所有數據。這意味著，能夠改變這個現象的所有常量和變量都已被囊括其中，無論發生何種變化，一定都能得出一個最優結論。
而讓這一切得以實現的前提是：足夠完整的數據，足夠科學的算法。如此，成功就能像“1+1=2”那樣被推演出來。
為優秀員工畫像
去年夏天，26歲的杰德?多明格斯收到一封突如其來的郵件，舊金山一家初創公司請他去面試程序員。那時，多明格斯住在一間出租屋里，靠信用卡賒賬度日，正在自學編程。他在高中讀了一半時放棄學業，后來也沒有上大學。
但是，在云端的某處有那么一個人，他認為多明格斯有可能是個天才，再不濟也是塊未經打磨的原石。那個人是邦馬薩——美國Gild公司創始人，他通過一種算法發現了多明格斯。
“招人時使用的傳統指標可能有錯”，Gild公司首席科學家薇薇安指出：“那些用來篩選人才的公認標準，比如在哪里上學、之前在哪里工作，同樣也會遺漏人才，并最終造成雇主的損失。”Gild的思路是，通過機器來盡可能地消除人為偏見，加上更復雜的參數予以均衡。
這種算法也是Gild公司的一個產品，分析一個人時要處理300個主要變量：常逛的網站；描述各種技術時使用的語言類型，積極還是消極；在LinkedIn上的技能自述；參與過哪些項目，都干了多久。
Gild開始招人時，它假定舊金山和硅谷地區的人才都已經被挑揀干凈了。于是，公司讓其算法跑了一遍南加州的信息，得出了一系列的程序員，排在頭一個就是多明格斯。
多明格斯寫的一個代碼在建網站時會被用到，被1267位其他網站開發人員使用了它。他的語言和習慣顯示出對產品研發的熱情和對多種編程工具的酷愛。他的博客和Twitter上的發言表明他固執己見，正是Gild公司希望其初創成員所具備的一點。
因此Gild公司的招聘人員給他發出了電子郵件，讓他來舊金山面試。公司的兩位創始人見到了一個富有魅力、充滿自信的年輕人——舉止從容、善于表達、有想法、笑容很親切，比其他來面試的應聘者多些棱角。雙方互相問了一些或尖銳或溫和的問題后，公司當場簽下了多明格斯，而他得到了一份年薪在11.5萬美元左右的工作。
后來的故事是，多明格斯證明自己是位才華橫溢的程序員，僅用了8個月的時間。
效率優化
在任何一天中，快遞司機都有許多條快遞路線可以選擇。對于美國快遞公司UPS，他們的快遞員每天要送120~175次貨。在任何兩個目的地之間，可以選擇的路線顯然不計其數。對于司機和UPS，他們都想找到其中最有效率的那條。
但這并不容易，UPS利用組合數學的算法得出，以上所述的情景中所有可能的線路的總數，是一個199位的數字。這一數字甚至大過了換算成納秒單位的地球年齡。
UPS的流程管理高級總監杰克?里維斯表示：“這數字太大了，令人難以想象。你只能從分析學上得出一個概念。”
對UPS而言，這是一項龐大的挑戰。不過他們有強烈的動力去實現路線最優化：如果每位司機每天少開一英里，公司便能省下5000萬美元。
這家位于亞特蘭大的公司是如何做的？他們研發了一個名為Orion的系統，這是“道路優化與導航集成系統”的縮寫，也是希臘神話中獵戶座的名字。如果說現在有什么大數據分析學上的成就，那就是它了。Orion的算法誕生于21世紀初，并于2009年開始試運行。該系統的代碼長達1000頁，可以分析每種實時路線的20萬種可能性，并能在大約3秒內找出最佳路線。
而當初，里維斯表示：“數學家們認為可能需要15分鐘才能算出結果。”
UPS正在公司全部的5.5萬條北美快遞線路上裝配這一系統。到2013年底，Orion已經在大約1萬條線路上得到使用，這讓公司節省了150萬噸燃料，少排放了1.4萬立方米的二氧化碳。
智能決策
在去年的用戶大會上，星巴克戰略經理介紹了他們研發的一個應用程序——Atlas。利用這個應用程序，他向與會者展示了一幅中國南寧地圖。這是一座擁有200萬人口的城市，星巴克在此開設了8家門店。
這位戰略經理在地圖上列舉被劃分為不同“層級”的元素如何影響門店選址，這些元素通過可視化的圖形圖標被標識出來，例如是否接近貿易區、鄰居人口統計信息、每天的交通流量、公共交通便利性等。
他放大了南寧的某個區域，這個區域在未來兩個月內將有三處新寫字樓開放，Atlas認為這代表了一個潛在的門店位置。一旦一個新門店被確定，相關工作流程會自動從屏幕上彈出，從而指導如何獲得相關審批流程、確保許可證，然后正式開啟門店。
在過去，人們要搞清楚何處是開設一處新商場的最佳選址時，采用的方法是測量街道每小時交通流量、行人量，或者僅僅只是看看目標地區的其他企業是如何做的。然而，僅僅因為某處選址看起來將可能是一個很好的位置，并不意味著它就一定是。
這就是為什么星巴克會研發Atlas，其實質是一個依靠大數據分析指導市場規劃和門店發展的算法。這個算法被置于地圖軟件分層之上，基于GIS（地理信息）系統，將結果以可視化的方式在地圖上展示出來。無疑，Atlas大大有助于星巴克現有門店的成功，然后在類似領域為新店鋪選址。
但星巴克沒有止步于此。利用Atlas，它還可以將與新門店選址相似的算法，應用于飲品研發上。當下，面對美國已經飽和的咖啡館市場，星巴克正試圖在Atlas的幫助下，在某些門店銷售啤酒和葡萄酒。
在上述的那場用戶大會上，星巴克一位相關負責人打開洛杉磯地圖，解釋影響門店被納入這個試點項目的變量因素：“這張地圖顯示了相關門店的位置，以及提供葡萄酒外賣模式的門店。我們開始在越來越多的門店推出星巴克夜間菜單，我們可以在現有的某些門店推出高消費的模式。”
雖然依靠數據并不能保證所有的努力都會成功，但這一過程將大大降低推出一家新門店的相關風險，有利于星巴克的業務推廣。黎明前的裂變
數據驅動型商業模式的本質：與其賣產品，不如賣服務。
未來是一只充滿魔力的盒子，擁有無限可能性。
大數據的魅力就在于，你發現人類可以利用數據完成那些壯舉，拓展那些從未被發現的領域，讓“明天”變得確定、有章可循，同時擁有更多按照期望運行的可能。
這就像你擁有了一只女巫的水晶球，看到未知，占卜未來。
為未來卜一卦
大數據對商業模式的最大改造，在于它讓企業擁有了未卜先知的“魔法”。由于大數據的數據量是如此龐大，人們甚至搞不清楚過程具體如何發生，就在結果遠未到來的現在將其精準預測。這意味著，人們可以選擇那些最優結果，比如降低風險、增加成功幾率等，從而趨利避害。
對于美國部分農民，過去5年發生在他們身上的最大變化，是再也不用操心這一年應該種植什么作物，因為種子公司會向他們提供一項基于大數據的精準預測服務：哪塊土地應該種玉米，而另一塊一定要種土豆。其結果是，農作物產量提升了大約30%。
在此之前，提升農作物產量的唯一辦法，是購買更大馬力的拖拉機，或者寄希望于那些穿白大褂的科研人員制造出什么驚人的基因改良種子。美國孟山都公司就是造就這一改變的代表性公司，它那神奇的預測業務，被稱為“綜合農業系統”。
這一系統通過“數據支撐、浮動式施肥、精密播種、施肥與病蟲害管理、產量監控、育種培育”6個步驟，為農民提供細化到每一塊土地的種植建議，包括如何提升產量、優化投入并保持土地的可持續發展等。這些數據被應用于個性化種植計劃中，使得孟山都公司能夠針對每塊田地提供個性化種植策略。
這份個性化種植建議，被表現為一款能夠通過iPad輕松查閱的報告，農民經過簡單的支付即可獲取。之前，孟山都僅是一家種子公司。提供這一服務型產品后，它轉型成為大數據農業服務商，創造了一種全新的盈利模式。
2013年10月，孟山都以9.3億美元的價格收購意外天氣保險公司，因為后者擁有一支與其他農業企業截然不同的團隊，他們中的許多人是前谷歌員工或其他硅谷出身的尖端技術人才。他們所開發的工具和掌握的數據，將能夠幫助孟山都用更強大的數據服務未來農業。
運用的前提是擁有
雖然在創辦之初就強調自己的數據驅動內核，但成立于1901年的孟山都，直到2010年才逐漸成為這場變革的領導者。
這意味著，大數據的確能夠再造未來、拓展全新領域，但為此付出的努力可能要長達百年之久。畢竟，運用大數據的前提是你有大數據，而大數據那難以想象的數據量沉淀，可能需要參與者付出長久而艱苦的努力。
來自中國的土地中介公司土流網，早在6年前就開始了這一過程，而它的目標也同樣是成為大數據農業服務商——儼然中國版孟山都。
陳莞青是土流網的數據建模分析師。這一帶有互聯網色彩的職位在業內很不尋常，因為長久以來，人們更愿意相信構建于人情關系上的生意往來。過去2年中，她致力于完善土流網App的土地估值系統。
利用這一系統，人們通過土地類型、面積、土壤質地、灌溉條件、配套設施、當地農民收入、距高速公路遠近等近200個關鍵性信息，即可在數分鐘內查詢出中國任意一塊可流轉土地的價格。而這些價格數據，是在實時智能調整的。
這一功能得以實現的前提，是土流網利用6年時間，搜集并儲存了海量土地價格數據、用戶（土地流轉買賣雙方）數據和行業數據。每天，這些數據通過遍布全國，細微至村鎮級別的服務網絡，不斷上傳至土流網服務器中。而陳莞青的任務，就是利用這些不斷擴大和調整的數據，構建起越來越智能的土地價格模型。
此外，在富士康的某幾條流水線上，土流網研發的智能硬件——一款基于物聯網的棒狀測量儀，也正處于批量生產當中。這些儀器的神奇之處，在于插入土壤中，就能很快得到這塊土地的質地、濕度、肥力等數據。很快，它們將被武裝到其遍布全國的服務網絡。
這意味著，土流網將很快積淀起中國土地肥力實時數據。或許在不久的將來，陳莞青能夠根據這些數據，搭建起另一個與種植相關的數據模型。屆時，土流網即可提供與孟山都公司相類似的個性化種植策略服務，從而一舉改變這一行業過于傳統的歷史。
增值的本質是服務
通過以上兩個案例，我們發現大數據在商業模式中的運作，是先通過一定基數的數據積淀，形成有效數據模型，然后依據模型變售賣產品為售賣服務，從而實現商業模式轉型增值。
這意味著，在大數據時代，基于數據積淀、計算機算法、服務，我們可以創造出一些更有趣的玩法。美國服裝電商平臺Stitch Fix顯然是個典型的案例。
一進入Stitch Fix網站，顧客注冊成為會員后，須先回答體型、尺碼、穿衣喜好等相關問題。隨后，Stitch Fix將根據這些問題資料，為每一位買家打造個人禮盒，并寄送至顧客手中。
禮盒中包含有5件服飾或配件，平均單價約65美元。顧客可試穿、試用，并留下他們喜歡的商品，其余商品則必須在3日內寄回，Stitch Fix負責運費。如果顧客決定1件都不買，則需自行支付20美元“造型設計費”；當然，如果顧客將5件商品全買下，還可以額外得到25%的折扣。
此外，顧客也可以選擇Stitch Fix的另一項業務——按月定時收貨，從而在每個月定時收到個人禮盒，實現輕松購物，為忙碌而愛美的女性節省了時間。
讓Stitch Fix驕傲的是，在其發出的難以計數的盒子里，從沒有兩個盒子裝過一模一樣的東西。
為了完善機器算法推薦，Stitch Fix竭力搜集用戶在網絡上的各種痕跡，例如在圖片社交網站Pinterest上分享什么等，以用來分析甚至預測用戶的喜好。被用來分析的用戶數據點，往往多達5億多個。
此外，還有300多名時尚專家發揮專長，完善機器推薦的不足。而有時他們不會一味迎合用戶“喜好”，反而時不時給用戶寄一些他們認為用戶可能適合的服裝風格，并且附上推薦理由和搭配建議。從結果來看，推薦的成功率往往非常高。據Stitch Fix統計數據，每個用戶平均會保留推薦的一件衣服或飾品，而70%的人會在3個月內成為回頭客。
有效互動是唯一目的
大數據營銷本質上只做一件事：通過有效的客戶互動來拉動價值。
在大數據時代，市場營銷的職能中心已經數字化，從強調漂亮的宣傳照和朗朗上口的宣傳語，轉變為獲取、整合、分析所有類型數據。根據現有案例我們發現，大數據營銷本質上只做一件事：通過有效的客戶互動來拉動價值。
未來的市場營銷，將依靠數據驅動，在洞悉結構性和多元結構性公司數據（大數據）的基礎上進行搜集、分析和執行，為營銷人員提供良好標準，更高效地制定計劃、執行任務和證明其業務價值。
獲取400萬名消費者數據，紅牛只用了一場訴訟
2014年，一名叫本杰明?卡里瑟斯的消費者把紅牛告上法庭，理由是他喝了10年紅牛，卻沒有“長出翅膀”。原來，紅牛剛剛發布一句新廣告語：“紅牛給你翅膀”。這位消費者認為自己受到了愚弄。
后來，紅牛與原告簽訂了和解協議，承諾將支付1300萬美元賠償金。然而，這場離譜的官司并沒有草草收場。
不久，美國《今日美國報》發布了紅牛針對這一訴訟的回應，宣布根據雙方達成的協議，只要在2002年1月1日~2014年10月3日之間購買紅牛的美國消費者，都可獲賠10美元現金或相當于15美元的紅牛產品。
值得注意的是，消費者不用提供購物小票，無需證明自己買過紅牛，只要在網上提交一份索賠申報表即可。此舉讓紅牛一下子登上各國媒體頭條，甚至引發了中國網友腦洞大開的吐槽熱情。事實上，紅牛趁此玩了一次以獲取大數據為目的的事件營銷。
原來，上述1300萬美元并非支付給個人，而是作為賠償總額支付給每位索賠者，每人獲賠金額將按照索賠總人數重新計算。在紅牛宣布索賠方法后，其官網在24小時內就獲得了460萬次訪問，消費者很高興地在索賠申報表上填寫了自己的真實姓名、郵箱、銀行卡等相關信息，以方便紅牛支付賠償金。
就這樣，紅牛實際上每人只支付了3美元，就一舉獲得了400多萬個消費者的真實數據，接下來的精準營銷可謂手到擒來。
怎么能夠獲取消費者的真實數據，還能夠讓人家津津樂道，關注你、談論你？有效互動。
為老用戶畫像，別克找到精準新用戶
日前，別克與號稱“跨平臺、跨屏幕、跨渠道”的全域營銷平臺阿里媽媽，為即將在中國市場發布的新車“英朗”，設計了一場以找到精準消費者為目的的大數據營銷。
營銷團隊認為，現在更多汽車消費者在消費之前會在互聯網上留下痕跡，那么通過將上一代客戶的互聯網痕跡與潛在客戶進行對比，就能找到未來消費者并對其進行精準廣告投放。
為了對老用戶進行精準畫像，別克設置了5個維度進行描繪，涉及電商數據、用戶特征、地理位置、思考周期等。具體如下。
首先，別克將近期購車的車主數據與阿里大數據進行匹配，發現匹配度高達80%左右，從而得到基本用戶特征——
其次，他們通過分析用戶特征，發現女性車主數量龐大，35歲以下消費者占絕大多數，其中25~29歲最多；而單身用戶占3成，戀愛或準備結婚用戶近2成，已婚的用戶過半。
再者，根據用戶維度坐標分布，別克在中國地圖上進行標識，得出用戶分布圖。這個分布圖可精確至其所在的小區、街道和周邊熱點地區，從而識別不同地區的消費者特征差異，找到不同地區的主要用戶群體特征。
然后，通過研究發現，用戶從有意向買車到決策，基本需要經過60天思考。而這60天又可細分為幾個階段，每個階段中的用戶存在變化和差異。
第一個階段處于購車前40~60天，用戶主要關注汽車之家、太平洋汽車等汽車垂直媒體大量獲取信息，同時開始關注太陽鏡、蘋果專用配件以及孕中期或為嬰兒準備的玩具等。
第二個階段處于購車前20~40天，開始對中級車的主要品牌做了解，開始購買汽車配件用品，主要用品類型集中在新車所需的裝飾及保護墊等。
第三個階段處于購車前20天，用戶會直接搜索車型，并大量購買汽車配件和用品，主要集中在飾品、清洗、美容保養等，“呵護”未來的新車。
如此，別克就完成了對老用戶數個維度的精準畫像，將這些數據上傳到阿里達摩盤（大數據營銷平臺）后，就能對符合這些數據特征的人群進行廣告投放。
最終，交易數據顯示，這些被投放網頁廣告的潛在消費者，人均點擊1.36次；而在已下定金的客戶人群中，有80.3%是由這群人轉化而來的。
只需兩個數值，LinkedIn讓用戶流失減少40%
擁有3.5億用戶、5000名銷售的LinkedIn，已實現精確管理到每個客戶。這讓他們的用戶流失率從50%降到10%，每年有90%的付費用戶留存。
一開始，LinkedIn做了一個“客戶流失模型”，每當檢測到客戶即將流失時，就啟動E-mail營銷，即發郵件給用戶給予50%折扣或宣布這個月免費。但結果是，收到郵件的用戶更快地流失掉了。
原來，很多付費用戶早已忘記自己是在付費，郵件反而提醒了他們：“哦，原來我在付費！”于是，關閉賬號的人反而越來越多。
LinkedIn意識到這一點后，選擇將客戶關系維護的時間節點往前推，結果是用戶剛剛開始注冊，客戶關系維護部門就是開放介入，教用戶如何使用付費功能、如何將小技巧運用于工作學習等。
那么，LinkendIn是如何識別客戶行為的呢？
首先，他們對每個用戶的每個細微使用行為進行記錄、分析，例如如何點擊、查看、發布信息等，將之算成一個個積分。每天、 每星期、每月的積分構成數據庫，通過對數據庫里面的積分進行排序，得出“最有可能流失客戶”的數值，就可以監測到具體哪位用戶可能會流失，客戶維護部門就能及時針對個體做出反應。
為了簡化數據庫使用難度，LinkedIn又將數據歸納為兩個數值：溫度和健康度。溫度，就是說用戶繼續購買LinkedIn服務的可能性有多少。健康度，就是說用戶使用這個產品的頻次有多少。
比如說一個客戶非常健康卻不購買，那么客戶關系經理就要追賣東西；有的客戶只付費不使用，這些客戶一定會流失，客戶關系經理就要開始培訓客戶如何使用付費功能。如此，這套體系也就帶動了客戶和平臺之間越來越多的互動，用戶黏性隨之增強。
當下，LinkedIn90%的銷售人員每天都在用這套系統，99%的人每周都在使用。平均下來，每天每人使用這套系統的頻率高達10次！
政府大數據與管道商
政府手里有兩個東西最值錢，一是土地，二是大數據資源。
政府大數據為什么重要
2015年8月19日，國務院常務會議通過《關于促進大數據發展的行動綱要》，明確指出推動政府大數據開放、共享和安全的重要性。三個關鍵詞的出發點和落腳點都指向政府大數據，我們不禁要問:政府大數據的價值究竟何在?
這個問題從數量和質量兩個層面說起。
表面看，百度、阿里和騰訊都分別擁有數以億計的用戶量，但這與政府大數據相比，不是一個量級。九次方大數據創始人王叁壽曾經說過“僅一個北京市政府的數據容量就相當于10個阿里巴巴”。
而就大數據的質量，BAT企業的短板在于數據種類的單一化程度較高。政府大數據則涉及工商、稅務、司法、交通、醫療、教育、通信、金融、地理、氣象、房產、保險、農業等領域，數據的種類繁多，關聯性強、統計規格較為統一，便于應用處理。
開放政府大數據的效果如何？據美國參議院商務、科學與運輸委員會發布的報告，開放政府數據后，僅全美數據中介市場2012年的總規模已達1500億美元，相當于當年美國情報總預算的兩倍。由此可見一斑。
王叁壽一直認為，政府手里有兩個東西最值錢，一是土地，二是大數據資源，“大數據資源比土地具有優勢的地方在于，土地在一定時間內不可重復利用，而大數據可以無限循環利用。”
但挖掘政府大數據并非易事。事實上，政府大數據之所以一直“沉睡”，是因為它處于“數據孤島”狀態。擁有這些數據的各個政府部門之間、上下級政府之間，往往并未形成有效溝通，彼此阻隔。而那些被視為與石油同等重要的數據資源，也被不同的格式——比如電子文檔、視頻、音頻等，記錄在不同載體里，甚至還有很多重要的數據沒有數字化。此外，并非所有政府大數據都適宜挖掘，其中很大比例的數據涉及國家機密或敏感內容，需要事先進行甄別和“脫敏”。
對于政府來說，如何在未來5~10年內挖掘大數據產業，將決定了其在土地紅利、人口紅利消失之后，再次體驗到經濟黃金增長周期。
城市樣本：貴州大數據
貴州忽然火了。
這個偏居中國西南、居于云貴高原的省份，在過去半年里忽然成了香餑餑。先是5月份，馬云、馬化騰、郭臺銘、雷軍等科技紅人紛至沓來。再是6月份，國家主席習近平視察貴陽，對其給予充分肯定。
這一切的緣由，是貴陽給了自己一個全新的定位——數據之都。
有媒體形容，貴州發展大數據的決心堪稱“激進”，這不僅表現在其欲耗資50億元打造“全城免費Wi-Fi”,還通過硬性規定要將整個政府IT系統遷到阿里云上，從此不再自行購買服務器、交換機等。一旦整個系統搬遷完畢，政府“數據孤島”狀態即被打破。
與其有合作的九次方大數據總裁助理王亞川認為，這可能是由于貴州能夠借以發展的資源有限，來自先進省市的領導班子，依靠本地涼爽的氣候（適于安放服務器）、電價便宜等條件，將大數據作為整個城市甚至全省的支柱產業，全力傾注有關。
他甚至用“創業型政府”形容貴州政府的拼勁：“官員們不但參與每個項目會議，還與我們這些創業公司一樣，每天都會加班到凌晨。”
目前，貴州的食品安全云、交通云等已初步建設完成。得益于此，貴州省公安廳交警總隊管轄區內，今年1~7月沒有發生一起死亡3人以上的交通事故。
最近，貴州與大數據相關的最大動作，莫過于建立起中國首個大數據交易所和中國首個眾籌金融交易所——貴陽大數據交易所和貴陽眾籌金融交易所。
這兩個交易所均采用“國企+民企”的模式建立，其中貴州大數據交易所的總裁即九次方總裁王叁壽，而后者的董事長劉文獻同時是北京特許經營權交易所董事長。
值得一提的是，貴陽大數據交易所作為中介，將把大數據轉換為產品，在全球進行“買賣”。同時，它還將擔負對數據進行保密清洗、分析、建模，把底層數據變成可視化數據，解決數據如何保護隱私、數據所有權等問題。
當下，貴交所已經交易2000多筆，交易額達到3000萬元左右。
“貴州雖然提前走了一步，但不代表領先十步百步。現在貴州發展最大的優勢還是在于政府的政策，推動力比較大。在此基礎上提供應用，把數據變成價值，還是需要時間來改變的。”貴州方面一位相關人士說道。
大數據管道商
大數據建設分四個階段：基礎設施建設、軟件技術開發、大數據應用、大數據交易。對于政府大數據來說，目前正處于基礎設施建設階段，即鋪設“大數據管道”。可以預見，隨著明確的政府大數據開放信號被釋放，中國將迎來新一波“大數據管道”注冊潮。
其實，早在明確的信號被釋放前，各地政府就已經紛紛試水與市場資深大數據公司合資，成立地方大數據管道公司。其中，九次方大數據是佼佼者。
在九次方位于北京的辦公室里，總裁王叁壽在一面墻上掛了幅中國地圖，命名為“政府大數據革命根據地”。他希望用最快的速度，與更多的地方政府建立合資公司，從而在源頭上占領一個地方的政府數據資源，這被其稱為“政府大數據管道戰略”。
各地政府挖掘大數據的目的各有側重。蘇州致力于政府征信服務平臺建設，而包頭則緊緊圍繞畜牧業大數據、稀土大數據等當地特色經濟。
截至目前，九次方已經與全國20多家政府達成“大數據管道”建設合作協議，例如濟寧、蘇州、包頭、金華、甘肅等，這個數字預計明年將會達到200家左右。根據協議，政府將占有合資公司51%的股份，剩余49%歸九次方。
合資公司的運作，將以統一的數據格式、統一的指標，把企業的經營數據、產業鏈分析數據、所處細分市場相關數據一網打盡，并且打通各個部門數據不一致的問題，既給企業監管帶來便利，又節省資源。
這個企業大數據的平臺搭建之后，源源不斷的數據還將像“活水”一樣在其間流淌，既有時間沉淀下來的歷史景況，又有實時的當下數據，互相交織形成一座金礦。
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