数据是资产、是生产要素，是能源。这一观点早在2015年云栖大会上就被马云提出来。当时，马云称：“我们其实正在进入一个新的能源的时代，这个时代核心资源已经不是石油，而是数据”。未来计算能力将会成为一种生产能力，而数据将会成为最大的生产资料，会成为像水、电、石油一样的公共资源。两年后的今天，在日前举办的2017云栖大会袋鼠云数据智能专场上，袋鼠云CEO拖雷则抛出了“数据智能：未来智能商业的引爆点”的观点，并结合其操盘的案例对DI(数据智能)如何赋能商业进行了分享。在这一专场上，已经抢先踏上数据智能之舟的茅台云商、京东方、轻松筹等公司高管也齐聚一堂，共话数据智能。
那么，数据智能到底如何赋能未来商业?大数据这个已经喊了数年的概念，其是如何从概念走向应用的?茅台们又是如何以先行实践诠释了数据智能对商业形态的赋能?
数据是核心资源 但前提是要把数据做“活”
早在2008年，维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶就提出了大数据概念(Bigdata)，随后，研究机构Gartner将大数据定义为：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义则是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
在现实环境中，更是有越来越多的公司决策者出言必称大数据，一时间，大数据似乎成了“神丹妙药”。然而，一个不容忽视的事实却是，虽然大数据成了时代的口头禅，但是数据“不活”的现象却未能引起足够重视，以至于让大数据更多的停留在概念层面，难以切实解决和推进实质问题。
其一，数据的散乱存放是导致数据“不活”的关键因素之一，在多个不同平台上的数据呈散乱状态，既不利于存储安全，更因“不活”束缚了大数据指导决策、变现的潜力。
其二，数据孤岛现象普遍存在。如一家快消品公司同时在天猫、淘宝、京东开店，同样的数据，存储格式却完全不一样，比如用户性别的数据，有用“男、女”，有用“Man、Female”、有用“0、1”，这样的数据存放在一起是没有意义的。只有将数据打通，消除数据孤岛，才可能进一步对数据进行应用。
可以说，数据“失活”是限制大数据潜力的关键所在，无论是在数据采集、存储还是在数据挖掘、分析、画像、决策、变现等层面，对一家企业而言，要充分释放大数据的潜能，首先便是让数据“活”起来，惟其如此，方才能通向数据智能之路。
打造数据闭环 释放数据智能潜力
数据通过采集、存储、处理，激活了企业的数据资产，而要让数据释放最大的价值，则需要构建一个基于数据资产的闭环，从数据的采集、连接、打通、存储，到数据的处理、挖掘、分析，计算，再到数据对产品和商业的赋能，从而通过数据化、算法和产品形成一个良性互动的“活”闭环。
用袋鼠云CTO江枫的话说就是，实现数据智能要做到四化，即，在线化、数据化、智能化、产品化。其中，在线化是解决数据化的一个前提，不管是互联网，还是云计算，解决的都是在线化的问题。只有业务在线化，才能真正的实现业务数据化。数据化有两层含义，一是要有数据。“我们很多时候想要做大数据，知道数据有价值，但想要把数据的价值挖掘出来，关键问题就是要有数据。”很多想要做大数据的公司会发现，到头来实际上没有数据，或者数据没有收集并存储起来;二是要打通数据，消除数据孤岛。孤立而没有连接的数据，价值是有限的，只有打通全域数据，才有机会真正发挥数据的价值。在线化和数据化实际上是在做数据的基础设施建设，这是企业实现数据智能的必要条件。
而智能化，则是指要充分发挥数据的智能潜力。如果我们今天还是仅仅把数据做简单的展示，这不叫智能化，这是物理的变化，或者是物理反应。在江枫看来，未来的智能化，将是化学反应，是量变到一定程度发生的质变，这个过程可能很长，不会输入数据马上就能看到效果。如果做一个数据的展示或者是做一个大屏，这不是数据的智能化，这只是一个数据的可视化。数据的智能化，未来一定是一个化学的变化。而如何做到这样的化学变化，则需要数据积累到一定程度，智能化就会自然而然地发生。如同，淘宝最早推出小贷的时候，根本没有想到，淘宝的数据可以去做小贷，最后的结果却发现比很多传统银行做得要更好，然后就发现这是一个跨界的东西，这就是一个化学的变化。
最后就是产品化。产品化是面向用户的一个最终的交互端口。所有的数据就算再智能，所有的东西就算做得再好，若没有面向用户的东西，最终的消费者感受不到，又何来社会效益的提升，何来人们生活的改善，何来社会的创新?因此，在最终跟用户交互的这个过程中，会不断产生新的数据，这就是闭环，闭环在数据智能时代是非常重要的一点。如果没有闭环，就不是一个真正的数据智能，所有的数据智能一定是要让数据自己产生智能以及自己做决策。
数据智能 颠覆工业时代预设逻辑
在传统的工业时代，其运作逻辑是“预先设定一切”，是以生产为导向，不去考虑也没有足够的数据去洞察消费需求趋势，这不仅制约了生产效率，而且很容易出现产品的滞销。
而数据智能时代，企业的决策不再以人工为主，而是以数据智能为主。换言之，企业可以通过数据智能(DI)对未来进行预判。尤其是在“活”的数据闭环之中，产品在以虚拟或者实体的形式升级，数据在不断流动更新，算法在迭代优化，这让数据智能发展起来的同时，也让企业的决策有了更符合市场需求的数据支撑。以茅台云商为例，作为国酒领军品牌，其不仅在线下实体店销售，而且也登陆了天猫、京东等线上平台，这种跨平台、线上线下融合的多元化渠道销售模式，意味着海量数据的产生。这就为茅台云商布局数据智能提供了资源和条件。对此，袋鼠云在为其建设新零售大数据平台的基础上，也做了很多数据应用的事情，比如茅台云商实时运营大屏，可以实时看到茅台酒的销售情况，用户画像等，辅助进行快速决策，开展精准营销;再比如为茅台打造舆情分析平台，大众对茅台的评价、看法是什么样，市场人员可以实时进行监测，从而更高效地开展市场公关活动。
可以预见的是，在数据智能的支持之下，会有越来越多像茅台这样的传统企业，经过数据智能的洗礼而脱胎换骨，通过数据智能，实时掌握自身数据所产生的最前沿、最敏感、最准确的分析结果和解决方案，而这正是企业在新的商业形态当中立足的核心所在。
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