安筱鹏:数据要素创造价值有三个模式

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2021-06-11

  人民网北京5月22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进补货大数据系统,基于大数据和算法帮助采购人员每天实现生鲜商品精准采购进货;基于日日鲜品类大数据分析,对因为非常规原因导致销售量落后预期的某类菜品,系统会自动触发和生成这一品类商品的促销打折方案,帮助主管人员实时精准决策,并在第一时间通过app传递给消费者,推动销售。 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)分享让更多人看到。