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2019-01-20

从BAT到工程设计企业,数字化转型带来了什么?

 

创新最大的阻力是要防止昨天落后的利益群体阻碍新的生产力。

——马云

◆ 阿里2018年全年总收入2502亿,较去年同期增长58%;净利润832亿,净利率33%。

◆ 腾讯2017年全年总收入2377亿,较去年同期增长56%;净利润724亿,净利率30%。

◆ 百度2017年全年总收入848亿,较去年同期增长75%;净利润183亿,净利率21%

这些互联网公司靠什么赚到这么多钱?

阿里的营收结构:

以电商业务为核心,此外还包括云计算业务、数字媒体和娱乐收入、来自创新举措和其他方面的收入。

 

 

◎ 核心电商业务:阿里集团依托互联网,运用大数据、云计算、物联网、人工智能等技术手段,打通“线上+线下+物流”数据,对商品的生产、流通、展示、销售、售后等全过程进行升级,进而形成“新零售”业态。

◎ 云计算业务:阿里云致力于提供完整的云计算服务:包括上云前的咨询与设计业务(即评估数据库迁移阿里云平台的可行性,并设计数据库迁移方案)、上云中的迁移与部署服务(即帮助客户将数据库及业务系统等内容迁移到阿里云)、上云后的运维与管理(即收集分析客户数据库使用现状,诊断问题,并提出优化改造方案,以提升数据库性能、稳定性和安全性。)

◎ 数字媒体和娱乐收入:阿里集团文娱板块包括阿里影业、合一集团(优酷土豆)、阿里音乐(虾米音乐)、阿里体育、UC、阿里游戏、阿里文学等。通过对年度活跃的消费者进行大数据分析,了解他们的兴趣和偏好,为娱乐内容创作提供素材。

◎ 来自创新举措和其他方面的收入:包括投资业务和B2B业务。阿里集团投资主要围绕业务展开,对现有业务进行补充完善或者战略卡位。

腾讯的营收结构

核心业务为“三驾马车”:增值服务、广告、游戏

 

 

◎ 增值业务:所谓的增值业务就是指根据客户需要,为客户提出的超过常规服务范围的服务。比如说,用户下载使用QQ软件是免费的,但是开通QQ会员,享受等级加速、专属气泡等服务是要收费的;下载使用腾讯视频是免费的,但是开通腾讯视频VIP,享受去广告、高清视频等服务是要收费的。

◎ 游戏业务:腾讯游戏涵盖手游和PC游戏。中国游戏行业2017年整体营收为2190亿,腾讯已经拿下40%的市场份额。

◎ 广告业务及其他:最早腾讯将门户网站、新闻客户端作为广告投放主要渠道,之后增加了微信朋友圈等社交APP的广告投放量。中国广告行业2016年整体营收6489亿,其中互联网广告营收为2305亿。而在互联网广告中,百度拿下28%的最大份额,其次是腾讯,占比为12%。

百度的营收结构

以广告为核心业务,其次是移动服务业务和新型业务

◎ 广告业务:百度推广以搜索广告为主(即基于百度搜索引擎,在百度搜索结果显著位置展示企业推广信息),其次包括信息流广告、开屏广告、聚屏广告、百意广告等多种模式。其优势在于基于大数据分析实现广告的精准投入。

◎ 移动服务业务:包括百度云盘、百度钱包、百度理财、百度地图等。

◎ 新兴业务:包括百度移动游戏、PC游戏、百度贴吧、百度视频、百度音乐、百度阅读、Hao123、百度大脑、百度机器人、百度无人汽车等。

这些互联网公司为什么能赚到这么多钱?

从BAT营收结构来看,“大数据”无疑是个高频词,大数据业务的商业模式又是什么?为了便于理解,本文引用华为提出的经典比如:“数据是流转在万物间的“数字石油”,物联网是海量“数字石油”源头和传送管道,云是变现“数字石油”的炼油厂”。也就是说,数据作为一种特殊的“生产资料”,需要通过采集、存储、加工、传输最后演变成产品,而在每个环节都有与之相对应的商业模式。

2008年维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中提出的, “大数据”是指不用随机分析法(抽样调查)途径,而采用所有数据进行分析处理。而大数定理告诉我们,在试验不变的条件下,重复试验多次随机事件的频率近似于它概率。简单来说,通过分析大数据可以实现对未来趋势、行为的预测,进而指导现实商业行为,驱动业务发展。

 

 

关于数据的采集

互联网公司通过开发免费软件采集数据,进而形成核心无形资产

互联网就是一个免费的世界,但这并不意味着企业无法从免费经济中获利。商业逻辑的本质就是赚钱,从这逻辑角度出发也就很好解释了互联网免费经济的背后实质在于:采集“数据”这种特殊的生产资料。

 

 

关于数据的存储

云存储降低了数据存储成本,提高了企业跨时间维度积累数据的意愿,为大数据业务发展垫底了基础

这些数据资料又应如何存储?事实上,数据存储的成本非常高,需要购置和部署服务器,还需要安排专职人员负责机房运维。而随着数据存储需求的增加,新的商业模式也应运而生,集中建设数据存储中心能有效降低数据存储成本。

简单来说,云存储就是互联网公司提供的一个公有云平台,或是说是数据存储的公共仓库。阿里的电商业务;腾讯的社交平台、网游游戏;百度的搜索引擎运营过程中均会产生大量数据,因此自建数据仓库对他们而言是刚需,也是最为重要的成本投入项之一。而随着数据仓库的逐渐扩大,技术日益成熟,不仅可以满足自用,还可以用作商用,也就衍生出了云存储服务。而其他公司选购云存储服务也就类似于租赁了一个数据存储仓库。

 

 

关于数据的加工

云计算、AI、IoT等技术赋能企业,增强核心竞争力,更好的服务客户

数据本身是不能交易的。只有通过加工后的数据才能进行买卖。以贵阳大数据交易所[1]为例,交易的数据是基于底层数据通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的结果,从而有效规避了数据交易的隐私和所有权的问题。

那么,如何对数据进行加工呢?机构及企业规模越大其拥有的数据量也就越大,但是由于缺乏相应的专业人士或是不愿投入太多的资源,这些数据散落在各处,并未形成资产。而随着部分企业逐渐觉察到“数据=资产”,但又很少企业能够像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队,因此数据加工的业务需求也就应运而生,新的商业模式也就此诞生,一些专业型的大数据咨询公司提供大数据建模、大数据分析、市场营销策划等以数据加工为基础的服务。

 

 

关于数据的传输

5G技术的突破,让万物互联成为可能

大数据具有4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值),而人们对于数据处理和传输速度的追求无止境。2018年12月韩国三大运营商SK、KT与LG U+同步在韩国部分地区推出5G服务,这标志着5G核心技术在全球首次实现商用。5G峰值理论传输速度可达每秒数十Gb,比4G网络传输速度快数百倍。相当于整部超高画质电影可在1秒之内下载完成。越来越快的数据传输速度意味着各类终端用户终将有一天处于始终联网状态,也就意味着“物联网”时代脚步越来越近。

 

 

关于数据的产品

大数据绝不仅是互联网公司的狂欢,只有拥抱传统行业,才能实现爆发式的增长

推动技术发展的从来都不是技术本身,而是市场需求。数据产品只有拥抱传统行业,解决传统企业解决不了的行业痛点,才能产生价值增值。所谓的“大数据+”也正是这个概念。

 

 

互联网公司赚钱的秘密在于将“数据”视为生产资料,将“数据计算能力”视为生产力

各行各业均沉淀大量的数据,运用云计算将这些数据演变成“土壤”。在土壤上种上不同的“种子”,可以衍生出不同的产品。以往我们经常提到“以技术为驱动”,现在我们说“资本为驱动”,不久后的将来我们将会经常听到“以数据为驱动”。

对于工程设计企业如何拥抱DT时代,提出6点建议

大数据没有直接变现的模式,也就没有标杆、成功经验可借鉴。因此,大数据变现需要绕一个个弯,而且还不知道方向正不正确,投入值不值得,路能不能走通。那么,工程设计企业如何拥抱DT(Data Technology)时代,以下提出几点建议供大家参考。

将数字化转型作为“十四五”战略期重大战略命题

最新数据表明,全国95%的副省级以上的城市、83%的地级城市,总计超过500个城市均在《政府工作报告》或在《城市“十三五”规划》中明确提出建设智慧城市。 “智慧城市”概念的提出意味着政府关注重心开始从城市建设向城市运营转移。如果说“十二五”战略期重大战略命题是“要不要发展工程总承包业务,向工程公司转型”、“十三五”战略期重大战略命题是“怎么发展工程总承包业务,向工程公司转型”,那么“十四五”战略期的重大战略命题将会是“怎么实现数字化转型”,这才真正意味着工程设计企业的产业链向后端运营阶段延伸。工程设计企业一直自诩为政府的智库、技术支撑,如果不尽快部署数字化转型,很有可能在不久后的将来技术服务能力滞后于客户需求。

面对大数据时代,工程设计企业应该建立数字化发展与探索的紧迫感,资本是趋利的,也是有时间价值的,因此这些互联网巨头必然会不断寻找新的业务增长点。新的技术是新的生产力,而生产力的发展必须有新的生产关系。工程设计企业应当着手探索发掘和创新人才,培养创新团队,构建新的生产关系。

 

 

与跨界竞争者构建竞合关系

目前BAT等巨头纷纷布局智慧城市抢政府订单,数据表明超过300个城市分别与BAT、华为以及移动/电信/华为三大运营商等签署了战略合作框架协议。这类公司在云存储、云计算等方面具有天然的优势,能够很好的响应政府在智慧城市方面的业务要求,成为智慧城市的建设承载体。对于工程设计而言,面对这些跨界竞争者,要明确自身的核心竞争力,立足新的商业生态价值链构建,找到自身的价值定位,理性应对,在竞争与合作中找到新的市场机遇与商业模式。

 

 

选择适合自己的数字化转型方向

笔者认为工程设计企业数字化转型至少有以下三种方向:

第一种:承担“数据采集”的功能, 为大数据服务商提供数据源(有些类似于工程勘测)。但是这种业务模式不太可能持续,关键在于数据归属的问题。工程设计企业依托项目积累了大量工程数据,严格来说,这些工程数据要么归业主要么归政府。以前政企还未脱钩,设计企业仍属政府机构内部部门时,数据归属问题不大,但是随着政企脱钩,或者进一步来说,一旦要产生数据源交易,数据归属将是大问题。

第二种:承担“数据采集+数据加工”的功能。随着数据存储成本的降低,企业愿意把较长时间跨度的历史数据保存下来,有了历史数据的沉淀,加上时间维度,就能发现数据之间的关联,进而挖掘其数据的利用价值。工程设计企业一方面掌握历史数据,另一方面在工程建设中不断生成数据,一旦嫁接云计算、AI等数据加工技术,很有可能爆发出的新的生产力。

第三种:承担“数据采集+数据加工+数据产品”的功能。大数据只有和具体场景结合才能产生价值。最健康的大数据商业模式是闭环模式,也就是说:收集用户数据——>分析数据形成反馈报告——>给到对应的企业——>对应的企业根据数据反馈研发生产出更好的产品——>让用户有更好的体验,实现消费升级。笔者认为,相比腾讯、百度而言,阿里更好的形成了大数据商业的闭环模式。为商家提供存储数据的阿里云,通过云计算收集反馈消费者需求到商家,帮助商家预测未来的爆款商品,同时通过云计算推算出消费者感兴趣的商品并实现精准的广告推送,洞察、升级消费者需求。这种商业逻辑同样适用于工程设计企业。简单来说,就是从工程勘测、工程设计、工程施工建设环节延伸到工程运营环节。集成工程建造期间的各类数据,不仅起到优化施工,降低建造成本,提升技术水平的作用,更能服务于后端运维。

文:陈茹冰 / 天强管理顾问 业务总监

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