2016年是中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)向數(shù)據(jù)驅(qū)動模式深化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵年份。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和用戶行為的全面數(shù)字化，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)最核心的資產(chǎn)之一。以BAT（百度、阿里、騰訊）為代表的頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，以及眾多垂直領(lǐng)域的創(chuàng)新公司，紛紛基于自身海量數(shù)據(jù)資源，研發(fā)并推出了一系列大數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)，不僅驅(qū)動了內(nèi)部業(yè)務(wù)的精細化運營，也對外賦能，形成了新的商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

一、 數(shù)據(jù)驅(qū)動成為企業(yè)核心競爭力

在2016年，中國互聯(lián)網(wǎng)市場競爭已從早期的流量爭奪，升級為以數(shù)據(jù)為核心的效率與精準度競爭。數(shù)據(jù)驅(qū)動意味著企業(yè)的決策、產(chǎn)品迭代、營銷推廣和用戶體驗優(yōu)化，均建立在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之上。企業(yè)通過收集、處理、分析用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等多維度信息，構(gòu)建用戶畫像，實現(xiàn)精準推薦、風險控制、趨勢預測等，從而提升商業(yè)價值。

二、 主要大數(shù)據(jù)產(chǎn)品形態(tài)與代表企業(yè)

2016年，中國數(shù)據(jù)驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)推出的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)主要呈現(xiàn)以下幾種形態(tài)：

1. 用戶洞察與精準營銷平臺：

• 阿里媽媽達摩盤：阿里巴巴集團推出的消費者數(shù)據(jù)管理平臺，整合了淘系生態(tài)內(nèi)海量的消費行為數(shù)據(jù)，為商家提供人群畫像分析、精準廣告投放等服務(wù)，是電商領(lǐng)域數(shù)據(jù)驅(qū)動的典范。

• 騰訊廣點通/DMP：依托騰訊社交體系（QQ、微信）的龐大數(shù)據(jù)，為廣告主提供精準的人群定向和廣告投放服務(wù)。

1. 云計算與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)：

• 阿里云數(shù)加：阿里云推出的一站式大數(shù)據(jù)平臺，提供了從數(shù)據(jù)采集、計算引擎（MaxCompute）、數(shù)據(jù)分析（Quick BI）到機器學習（PAI）的全套產(chǎn)品，降低了企業(yè)使用大數(shù)據(jù)的技術(shù)門檻。

• 騰訊云大數(shù)據(jù)套件：提供包括彈性MapReduce、流計算、數(shù)據(jù)倉庫等在內(nèi)的基礎(chǔ)服務(wù)。

• 百度開放云：在提供基礎(chǔ)計算存儲的也結(jié)合其搜索和AI能力，推出了大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

1. 行業(yè)垂直解決方案：

• 金融風控：螞蟻金服利用電商和支付數(shù)據(jù)，構(gòu)建了強大的信用評分體系（芝麻信用）和風險管理模型。京東金融也基于其供應(yīng)鏈和消費數(shù)據(jù)，提供類似的金融服務(wù)。

• 內(nèi)容推薦引擎：今日頭條憑借其強大的算法和用戶興趣數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)了信息的個性化分發(fā)，成為現(xiàn)象級產(chǎn)品。愛奇藝、騰訊視頻等也在影視內(nèi)容推薦上深度應(yīng)用大數(shù)據(jù)。

• O2O與物流優(yōu)化：美團、滴滴出行等企業(yè)利用交易和位置數(shù)據(jù)，動態(tài)優(yōu)化商家排名、派單路線和運力調(diào)度，極大提升了運營效率。

1. 數(shù)據(jù)開放與交易平臺：

• 部分企業(yè)嘗試將脫敏后的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分析能力，以API或產(chǎn)品化的形式對外開放。如貴陽大數(shù)據(jù)交易所等機構(gòu)成立，探索數(shù)據(jù)要素的市場化流通，盡管在2016年仍處于早期探索階段。

三、 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的主要特征

2016年的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)呈現(xiàn)出以下顯著特征：

• 閉環(huán)生態(tài)化：頭部企業(yè)傾向于構(gòu)建從數(shù)據(jù)生產(chǎn)（自身業(yè)務(wù)）、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理到數(shù)據(jù)應(yīng)用（廣告、金融、云服務(wù)）的完整閉環(huán)生態(tài)，數(shù)據(jù)在其生態(tài)內(nèi)價值最大化。
• AI與大數(shù)據(jù)深度融合：機器學習、深度學習算法成為從海量數(shù)據(jù)中提取價值的關(guān)鍵工具，智能化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品開始涌現(xiàn)。
• 從內(nèi)部工具走向?qū)ν赓x能：大數(shù)據(jù)能力不再僅限于服務(wù)企業(yè)內(nèi)部，越來越多地以云服務(wù)、解決方案的形式，輸出給傳統(tǒng)行業(yè)和中小企業(yè)，推動全社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
• 實時性要求提高：隨著流式計算技術(shù)的發(fā)展，對數(shù)據(jù)進行實時分析和即時反饋的能力變得日益重要，尤其在風控、推薦、監(jiān)控等場景。

四、 面臨的挑戰(zhàn)與展望

盡管發(fā)展迅速，2016年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也面臨諸多挑戰(zhàn)：

1. 數(shù)據(jù)孤島與隱私安全：企業(yè)間數(shù)據(jù)壁壘高筑，難以流通融合；數(shù)據(jù)采集與使用的邊界模糊，用戶隱私保護問題引發(fā)社會廣泛關(guān)注和監(jiān)管審視。
2. 人才短缺：兼具數(shù)據(jù)分析能力、業(yè)務(wù)理解力和技術(shù)實踐能力的復合型人才嚴重不足。
3. 技術(shù)開源與自主可控：國內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)棧多基于Hadoop、Spark等國外開源體系，在核心底層技術(shù)上仍需加強自主創(chuàng)新。

2016年的實踐為后續(xù)發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)驅(qū)動將持續(xù)深化，與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的結(jié)合將更加緊密，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)也將成為產(chǎn)品設(shè)計的基本前提。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)，正從提升自身效率的工具，逐步演變?yōu)橥苿诱麄€數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心基礎(chǔ)設(shè)施。