讓無數網友瘋狂剁手的“雙11”購物節已經過去兩周時間了，如今各大電商網站又瞄準了“雙12”這個時間點，準備再度廝殺一番，再加上圣誕節和元旦的大促活動，看來12月又將會是相當熱鬧的一個月。不過在諸多消費者買買買的同時，海量的購買交易數據也正在生成，這些數據不僅能夠反映出消費者在網上購物的喜好，還能為供貨商的產品策略提供強有力的依據，將這些數據進行采集、處理、整合、計算和分析成為許多大數據公司toB業務的主要組成部分。

雙11當天，互聯網大數據服務提供商星圖數據對16個平臺、1562個品類、39487個品牌和834萬中商品進行了數據監測，其在雙11之后發布的《雙十一大數據分析報告》備受業界關注，其中許多數據分析結果一度被多家媒體在報道雙11時引用，而這些數據也讓我們對雙11的線上零售全景有了更進一步的認識。

資源配置：大數據背后的商業邏輯

通過星圖數據的《雙十一大數據分析報告》，我們了解到今年雙十一全網總銷售額為1770.4億元，全網總包裹數達到了10.7億個，各電商平臺的銷售額占比分別是：天貓68.2%、京東22.7%、國美1.9%、蘇寧2.2%、一號店1.3%、亞馬遜1.0%、其他2.7%。

對于我們來說，這些可能只是冷冰冰的數據，但在星圖數據創始人兼CEO谷熠看來，這些數據卻能反映出許多商業問題，他認為許多前衛的供應商正在依靠大數據分析來根據用戶的偏好去選擇產品投放的平臺和渠道，畢竟每個渠道覆蓋的消費群體不一樣，其消費能力也有所區別，企業如果能把握好這種趨勢的話，就可以搭建起更合理更精細化的分銷體系和鋪貨體系，把適合的商品鋪到合適的渠道里面，從而實現產品研發、鋪貨和銷售的最佳資源配置。

不過目前還有大量企業的渠道管理仍然比較粗放，把下游當成經銷商或代理商來進行管理，其評估方式還是以“出貨量”來作為主要依據，這種方式顯然不再適用于“線上為王”主流趨勢，此時就需要對渠道效率、消費者喜好等領域進行數據分析，進而在策略上做出針對性調整，提升整個企業的運營效率。

信息不對稱：大數據服務商的機會

對于大部分傳統咨詢機構來講，他們為企業提供的服務基本上都是為了解決“信息不對稱”的問題，比如站在第三方的角度為企業分析渠道和消費者行為等等，但隨著互聯網的飛速發展，海量數據不斷被制造并留存下來，所以企業的數據分析需求實際上越來越旺盛，他們試圖通過數據分析和挖掘來發現新的增長點。但傳統咨詢機構的數據分析能力相對有限，這就為大數據服務商提供了絕佳的機會。

谷熠認為，目前為傳統企業提供數據服務的公司卻并不多，有許多傳統企業受制于渠道商對下游的控制，在與消費者的信息溝通方面存在嚴重的信息不對稱問題，這是一個名副其實的價值洼地，也正是星圖數據目前的業務切入點。星圖所有的產品和服務都通過輕量級的SaaS形態直接面向具體的業務人員使用，不僅能直接體現價值，同時他們也不需要太強的數據分析能力或IT能力，這將從系統能力上顛覆傳統的咨詢調研行業，而從去中心化的角度則能顛覆傳統的BI。

星圖的核心優勢在模型和算法層面，未來的數據市場會走向越來越開放的形態，未來獲取數據的難度將會越來越低，所以如何對這些數據進行挖掘和加工就成為大數據公司的立身之本。同時還要對客戶的應用場景有深入的了解，通過多產品集成性策略快速構建市場壁壘，積累更多的技術和模型。

與場景結合：大數據公司的立根之本

谷熠認為，大數據公司在提供服務時一定要與具體的場景進行結合，他將企業的數據需求分為監控、評估和優化三個場景，而在這三個場景中，大數據所扮演的角色是不一樣的，在“監控”場景中，數據的角色是“情報兵”，按照維度搜集各種各樣的數據，為后期的分析和決策提供基礎支持。在“評估”場景中，數據角色是謀士或軍師，通過數據分析來為決策層提供包括價格、促銷、分銷、產品線規劃、廣告投放策略等方面的建議。而在“優化”場景中，大數據則要扮演決策者的角色，結合企業內外部的數據和AI算法，幫助企業做出最優決策，并且實現自動下發執行。

基于以上三個場景，結合銷售、營銷和產品等不同層面，谷熠和他的星圖數據先后推出了多種定制化的產品，比如面向銷售層面的D-Matrix和AtomPower，面向營銷層面的SkyScope和面向產品層面的C2B解決方案等等，可以為企業用戶提供多種大數據服務。

以D-Matrix為例，該產品的服務對象主要是電商的營銷leader，用戶可以實時了解到企業所關注的品牌、渠道、價格、促銷和消費者滿意度，所在行業的整體銷售情況、競品的市場份額等等，還能夠幫助其找到各種因素對銷量會有哪些影響，最終計算出銷量的結果，通過數據和模型盡量去還原市場的真實情況。同時還能夠通過對用戶購買后發表的評論或分享的內容來判斷這款產品在消費者心中的真實情況，當然這期間不與用戶發生任何信息交互，所以也不涉及任何隱私信息。

商業人工智能：大數據的未來發展方向

目前星圖數據的主要數據來源是對各平臺頁面端信息的監控，在拿到這些數據之后，通過數據清洗、挖掘和建模分析來進行深入計算，然后就能夠產出一份前文所提到的數據報告。其實星圖還發布過多次類似的報告，比如《化妝品行業電商大數據報告》、《乳制品行業電商大數據報告》等等。

谷熠希望他的產品能夠替代不同的人，扮演不同的角色并實現不同的價值，畢竟數據的本質就是信息，而大數據服務商的核心服務就是為企業用戶提供決策所需的素材和依據，幫助管理層能夠更加科學和準確地制定決策。而隨著人工智能技術的深入發展，大數據服務未來也會朝著商業人工智能的方向發展，理想狀態下，大數據服務甚至能夠直接替代企業的最高管理者進行決策，到那個時候，或許“企業家”的概念就不復存在了。