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过去十年间，中国数字经济从11万亿增长到超过45万亿。其中，算力核心产业规模超过1.5万亿元，近5年平均增速超过30%，云计算市场规模超过3000亿。这些数字的背后，则是中国已经构建起的先进完备的数字产业体系。

而随着这波浪潮，人工智能、云计算、大数据等新一轮数字技术逐步向产业渗透，各行各业的新老品牌已经开始深挖数据在产业或组织所能发挥的价值，数据智能、数据资产挖掘已经是这个时代无法回避的热点话题。

中集集团、迈瑞医疗、秀域集团、全球蛙、立白日化、柠季等品牌方前段时间共同参与了2022全球数字价值峰会。作为中国比较优秀的工业品以及消费品制造企业，他们分享了各自在数字资产挖掘上的经验。

从各个品牌的发言中看，行业不同，数字资产挖掘的重心也有所不同。像中集集团这样有数据积淀的工业制造企业对数据资产的挖掘已经在数据治理、数据标准等问题上有了成熟经验，而对于秀域集团、全球蛙、立白日化、柠季这样的快消企业来说，更前端的消费者触达、低成本更快获客是他们在数字资产挖掘上加大投入和探索的重要动力。

生意增长是本质

通过钛媒体App前文《横评三家顶尖数据智能厂商之异同》，可以看到数据中台、数据智能，后端数据与前端业务打通等在大厂跑通的解决方案，已经进行了一轮迭代。不过迭代之后的数据智能、数据资产挖掘方案是否也适用于其他品牌，有待验证。

会上，秀域集团创始人李晓宁谈到一个细节，疫情期间，在公司运营压力比较大的情况下，其到店成交率从5%提升到了40%。秀域集团是如何做到的？

据李晓宁介绍，到店成交率提升与2018年公司做的一个决策分不开。2018年，秀域开始同第三方数据智能服务商进行数据中台方面的合作，这两年疫情期间，秀域的抖音运营提上日程，此时，李晓宁发现，4年前开始建设的数据中台在这个项目上发挥了奇效。比如，通过数据中台的数据挖掘，秀域发现其已有客户中，男士的转卡率、复购率、选择医美概率等数据均好于女士，因此在5月份专门为男性投放了一批广告，并从场景、穿着、行为都进行了相应改变。广告投放后，公司售前成交率提高到了45%。

 “生意本身就是数字化的，有逻辑可循的。只是过去，生意的逻辑没有被数据显性化。这就是当下数据挖掘的价值。”李晓宁说道。秀域的案例其实印证了当前数据智能在业务过程中能够发挥的价值。

立白日化智云CDO郑远鸿也比较认同数字化与业务服务的挂钩的思路，他认为数字化不能忽略业务本身，并且还提出“设定共担数字化考核指标”的想法，他认为作为数字化团队，必须要扛业务指标，否则做数字化营销团队就是伪团队。

作为新锐茶饮品牌，柠季在数智化上也投入了不少精力，其在门店管理、订货预警、时效预警、保质期预警、库存预警等都做了数字化迭代。例如在加盟商选址方面，柠季同美团高德做了选址系统，早前他们通过消费数据来选址，现在可以通过移动人口数据等等做出目标客户等的分析模型。

“消费者从门前经过的数据都可以抓取到作为模型数据的来源。”柠季柠季联合创始人谭力表示。自2021年2月份柠季开了第一家店开始，到今年1月份，柠季已经在全国开了700家店，并顺利拿到字节、顺为以及腾讯的融资。

仍有难题待解

虽然秀域、立白等品牌方对于数据智能表现出了较为乐观的态度，但是也有嘉宾提出要进一步实现数据价值挖掘，目前在数据意识建立、数据采集、应用上仍有难题待解。

例如全球蛙董事长原冰数谈到一点，她认为字化的最大挑战，是能不能让从业者听得懂。作为超市新零售平台，全球蛙所涉及到的商业链路中，商超从业者居多，更偏重老百姓的日常生活。但这部分群体对数字化还比较陌生。“说让从业者听得懂的话其实对于赋能平台来说是非常重要的。”原冰表示。目前，全球蛙实现了将数字化领域颇为晦涩的专业术语转化成零售从业者能听懂且易操作的指示这一动作，赢得了数字化战役中漂亮的一仗。

同时，在较为复杂的集团组织中，其数据的标准化以及特殊情况下子公司与子公司之间的数据保密也至关重要。“在企业数字创新过程中，从集团而言，业务扩展通过整合并购不可避免，由于并购企业的系统不尽相同，数据标准不一致，导致数据价值挖掘的难度增加。此外，中集集团业务多元，分层管理下，以及集团内部存在竞争，数据归属，则是另一个挑战。”中集集团CIO潘进杰指出。

在诸多挑战之下，资方也参与到了用资本驱动数据创新的大潮中。初心资本合伙人许旸洋透露，就数据创新来说，他们已经观察到几个投资机会，这些机会分属于数据处理前端、数据处理的中端，以及数据处理后的可视化等方面，比如在一些场景下，数据分析需求与数据分析团队供给还处于错配状态。

“业务人员找到数据分析师团队帮忙，反馈周期链条很长，短则一两周，长则一个月。我们也正在寻找一些公司，他们可以将数据分析的业务需求做更好的消化和承接，让有数据分析需求的业务人员直接使用数据产品就可以得到数据决策支持。”许旸洋说。

阿尔法公社创始合伙人、CEO 许四清也注意到了这一问题：“微观的角度来看，中国的数据创新有大量的应用场景，一方面迈瑞、中集这样高级别的企业在抱怨解决能力不足、供应能力不足，但另一方面也有极强痛点的一群服务提供者不知道怎么卖给用户。”许四清观察到，中国数据创新、数据智能的使用者和供应者就像一个腰鼓，集中在两端，购买能力在一端，供应能力在另外一端，供应能力见不到购买能力，缺一个平台把垂直领域中各种各样的解决方案能力沉淀成各种产品。

深圳数据交易有限公司（以下简称“深数交”）董事、副总经理王冠也强调要加速数据应用，就必须有大量的数据沉淀，必须有大量优质数据供给，才能形成更多的交易。随着数字化进程加速，中国数据存储经历了从量变到质变的过程，培育数据流通市场迫在眉睫。

“目前数据流通的一个挑战是，数据交易的流通方式比较单一，目前主要以数据包和API接口的形式，且当前数据应用比较突出的问题是大量公共数据未激活。”王冠分析。

对此海松资本高级副总裁李阳指出数据创新存在的生态问题：“国内如果只投一个小的方向以小搏大，在数据创新方面还是比较难，比较合适的是把大行业或者大的标杆客户拉来一起做生态，大的标杆客户想做的事情非常多，但全靠自己的能力做不完，和它一起打磨这个产品、这个系统，未来所谓的规模化复制是一种比较好的逻辑。”

整体来看，无论是资本方、数据服务使用方还是数据能力提供方都在探索数据智能、数据挖掘创新路径。逢山开路，遇水架桥，未来数据智能赛道，也必将涌现更多的创新场景、商业模式，而我们正处于数据创新的最好的时代。（本文首发钛媒体APP 作者 | 秦聪慧）