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安筱鹏:数据要素创造价值有三个模式

来源:网络整理 编辑:看看新闻网 时间:2020-05-23

  人民网北京5月21日电(记者 毕磊)近日,在推进大数据发展高级别研讨会上,阿里研究院安筱鹏博士介绍了数据要素如何创造价值。他认为,数据要素创造价值有三种模式:资源优化(优化传统要素资源配置效率)、投入替代(替代传统要素的投入和功能)、价值倍增(提升传统单一要素生产效率)。

  安筱鹏表示,数据要素创造价值不是数据本身,数据只有跟基于商业实践的算法、模型聚合在一起的时候才能创造价值。数据和算法、模型结合起来创造价值有三种模式:一是价值倍增。数据要素能够提高单一要素的生产效率,数据要素融入到劳动、资本、技术等每个单一要素,单一要素的价值会倍增。二是资源优化。数据要素不仅带来了劳动、资本、技术等单一要素的倍增效应,更重要的是提高了劳动、资本、技术、土地这些传统要素之间的资源配置效率,两两之间资源配置优化效率的提高,才是数据要素真正的价值所在。三是投入替代。移动支付会替代传统ATM机和营业场所,电子商务减少了传统商业基础设施大规模投入,政务“最多跑一次”可以减少了人力和资源的消耗,数据要素用更少的投入创造了更高的价值。

  对于数据如何创造价值,安筱鹏也给出了自己的看法。他认为,在一个数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源的配置效率,这就是数据创造价值的基本逻辑。

  安筱鹏指出 ,数据+算法带来的一种服务,这个服务可以预测将会发生什么,然后作出最优决策。比如盒马鲜生通过自动补货大数据系统,帮助采购人员每天实现精准实时采购补货;基于日日鲜品类大数据分析,下午某个时间点系统会自动触发和生成某一品类商品的推荐、打折方案,帮助销售人员实时精准决策。这些背后需要数据+算法,数据+算法重新定义什么叫“鲜”,也就是数据所带来的价值。

  安筱鹏表示,我们需要连接物理和网络两大空间,打通状态感知、实时分析、科学决策、精准执行等环节,解决发生了什么、为什么会发生、接下来会怎样、应该怎么办等问题,突破隐性数据显性化、隐性知识显性化等关键问题,构建“数据-信息-知识-决策”的数据自动流动的闭环,最终实现资源优化的目标。

(责编:毕磊、夏晓伦)

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