大数据与未来产业生态

大数据是制造企业向新型服务业转型、拓展的根基。把数据作为公司资产来看，以数据资产为核心，制造企业完全可以变身为银行、虚拟运营商、现代物流商、甚至支持成立林林总总的交易市场。

前几天，笔者在潍坊访问调研，席间聊到潍柴动力。当地的官员赞叹潍柴的商业模式。他们把一些工程机械租给个人使用，丝毫不担心居心叵测的人给偷偷卖掉。实施上，潍柴对这些工程机械的运行情况了如指掌。各种联网的传感器，不时地把机械所处的位置信息、工作状况、运行状况等，不断地传输到统一的数据中心。形象地说，现在每一台工程机械上，都安装了“黑匣子”。

如果工程机械出现异常，潍柴可以远程的诊断，并结合位置等信息来综合判断：这部车是否被非法使用。紧急情况下，潍柴甚至可以实施远程停机的指令。

当对一部价格不菲的工程机械，数据掌握到如此精确、实时，那么实行低首付出租的“准金融”模式，就易如反掌了。这就类似网上购物的分期付款。

向新型服务业演进的根基

推而广之，大数据是制造业向新型服务业转型、拓展的根基。把数据作为公司资产来看，以数据资产为核心，制造企业完全可以变身为银行、虚拟运营商、现代物流商、甚至支持成立林林总总的交易市场。这个概念比较抽象，涉及3个要素。

第一个要素就是以企业为核心的产业生态，该企业在产业生态中居于核心地位，既可以获得其上游的供应链数据，也可以获得下游的经销数据，还能通过其他方式获得部分合作伙伴的数据。制造业的大多数企业都可以成为或大、或小、或繁荣的产业生态上的核心企业。核心企业有3个特征：一，辅助、带动产业生态，而非制造博弈。二，掌控数据流。三，发力生产性服务业。

第二个要素是生产性服务业，包括生产性金融业、虚拟运营商、工业物流、交易市场等。生产性服务业并不是新概念，早在1966年，美国经济学家H·格林菲尔德(H.Greenfield)就提出这个概念。

生产性服务业区别于消费性服务业，涵盖金融、通讯、物流、交易市场等等现代服务业，主要服务于制造、流通等领域。上次笔者在佛山调研，佛山市长提到整个佛山的工业总产值达到1.5万亿元的惊人规模，但是金融服务业等仅仅占工业总产值的5%不到。也就是说，至少在佛山这个传统的以制造为核心的城市，金融服务业的发展空间巨大。如果看整体的生产性服务业，更是处于起步阶段。

这就提出一个区域转型发展的大课题：如何发展生产性服务业，推动传统产业生态的升级和转型?在这个过程中，可能出现新型的服务业巨头，也可能再造传统的制造业公司再上新台阶。

笔者曾与湖南省委的专家谈到湖南省的产业升级思路，阐释了生产性服务业的概念。但问题在于，产业生态如何与生产性服务业对接融合?答案就是“大数据”。这是第三个要素。

大数据是产业互联网的灵魂

产业生态的数据资产，是衔接生产性服务业与产业生态的纽带。这些数据资产包括生态中的供应链数据、企业经营数据、物流数据、还有其他的市场交易数据等。按照《大数据时代的历史机遇》一书的观点，这些数据资产，不但构成评估生态内企业信用评估的基础，还可以提前侦测生态的健康指数。如此重要的数据，过去可能散落于各处，没有积聚成为资产，也就发挥不了大数据的纽带作用。具体来说，核心企业通过产业生态中的业务往来，积累起大量的“产业生态数据”，大而化之，包括上游供应商的订单数据，下游经销商的采购数据等。以往，这些数据大多处于沉睡状态，大多数的企业家并没有重视其中蕴含的巨大商业价值。或者仅仅是把这些数据用于改善传统的业务运营。事实上，这些沉睡状态的产业生态数据，暗含着产业升级、扩张、融合的金钥匙。

产业生态、生产性服务业、大数据，三者发生的化学反应，就是产业互联网。这个概念是笔者在今年春节后，系统整理一套完善的指导传统企业转型升级、甚至区域经济转型升级的产业发展理论。涉及到的概念较多，所以下面可以用“过去的苏宁”和“未来的京东”产业生态的异同来做一番剖析，来说明企业一直处在动态的不断发展的过程中。下面的对比不代表笔者对这两家公司估值上的观点。

苏宁和京东分属两个时代的零售巨头。苏宁曾与供应商发生过激烈的博弈，致使像格力这样的供应商开始自建渠道，搞专卖店，不会过度依赖苏宁这种连锁销售。

京东则是另外一种局面。京东善用数据，预测消费者动向。依托大数据发育的预测能力，使京东在产业生态处于“神”一般的能力。而且可以对上游厂商做出指导性的指令，协调上游的设计和生产。有了这种能力，就无须去压榨供应商了。