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第一，关系链的广度。著名物理学家巴拉巴西在观察社交网络的连接分布图时发现，社交网络的连接并不是正态分布，而是幂律分布，有的节点拥有很多连接，而有的节点的连接少之又少。
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一个节点的连接纽带越多，它所控制的社会关系就越多，借助于社会关系发生的合作而产生的利润也就越高。如果我们把每一个节点看作一个企业，关系链的广度则决定了它的盈利前景和盈利能力。平台型公司就是具有广度关系链的公司。
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第二，关系链的长度。长度关系链公司具有两个特征：一是垂直整合了上、中、下游资源；二是对用户开放，让用户参与，拥有网络结构。近期，万科地产总经理郁亮带队频频走访阿里巴巴、腾讯等互联网公司。他表示，在移动互联网时代，房地产行业真的需要改变了。其实触动他的并不仅仅是互联网企业，还有万科的同行——花样年公司。花样年也是兴起于深圳的房地产公司，但是近两年，它开始向社区服务商转型。它用互联网改造物业管理公司，通过社交网络满足小区居民的各种需求：开发了手机应用程序，柴米油盐、家政护理、小孩接送等服务都可以网上申请，由物业提供；可以提供家居贷款和社区养老等；未来要建成基于移动互联网的社区生活服务平台、电商及物流平台和大数据平台。这是传统企业延长关系链、创造新价值的典型案例。
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第三，关系链的黏度。所谓黏度指的是粉丝经济。小米手机是黏度关系链的典型代表。小米手机操作系统MIUI先于小米手机发布。近3年来，小米每周五下午5点固定对系统进行升级，新功能中的1/3脱胎于用户的建议，并经用户票选；新功能在每周二由用户评价。小米的核心用户甚至知道哪个功能是哪位工程师开发的，他们会在网上表扬或批评工程师。每到周五，MIUI论坛会有近百万的点击量，有10多万用户提出建议，MIUI的用户发帖量已达1.3亿帖。撑起小米100亿美元估值的绝不是手机，而是“米粉”（小米手机用户昵称）们的忠诚和热情。
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第四，关系链的湿度。未来的确是湿的。一方面，社交网络重塑了社会关系、组织结构，使得去组织化、去中心化成为潮流。有一家公司，在公司正式组织结构之外，成立了俱乐部式的非正式组织，将员工变成社群人。当员工主动帮助同事或干了分外之事，就会得到“抱抱”或“亲亲”的点赞，这全由受帮助员工发布在企业社交网络上。员工集齐10个抱抱或5个亲亲，就可以带薪休假一天，获得点赞最多者还另有惊喜。这个活动反响热烈，公司氛围和员工情绪大为改善。公司人力资源部门的管理工作量明显减少了，劳动生产率也得到了提升。
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另一方面，在移动互联网时代，硬件正在逐渐被软件取代。特斯拉电动汽车是典型案例。当它的竞争对手菲斯克公司花费10亿美元从电池材料的物理学角度改善电动车性能时，特斯拉采用的是现成的电池材料，只是设计了一套能对6 800多块电池组中的每一块电池都进行精确控制的软件系统，就达到了每充电一次可跑480公里的产业化标准。走硬件路线的菲斯克走入破产保护之日，正是走软件路线的特斯拉股价腾飞之时。
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三
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大数据概念的形成还只是近几年的事情。2011年，麦肯锡公司发表《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》，第一次系统解释和梳理了大数据这一概念。但是对于大数据的定义仍然莫衷一是。在此之前，数据更多地与自然科学研究有关。比如天气预报，要预测准确，需要对过去几十年甚至上百年的每天、每小时的气象资料进行分析，因此，它是最早运用超级计算机的行业之一。
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但是，这与互联网时代的大数据并不一样。这些用于科学研究的数据是结构化、标准化数据，而互联网时代的大数据，80%以上都是非结构化数据（包括文字、视频、音频及图片），非结构化数据才有商业价值。张瑞敏曾经形容道：“如果能把它变得有价值就叫大数据，如果你不能把它变得有价值就叫大数字。”
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什么是大数据？大数据应该具有如下特征：
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第一，大数据是产生于互联网，尤其是移动互联网的数据；
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第二，大数据是以人为中心，由人与人、人与物的连接互动而来的数据；
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第三，大数据是即时的、现场的、碎片化的数据；
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第四，大数据是全样本及非结构化数据。
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在没有移动互联网和社交网络之前，没有大数据。地震预测模型包含的数据足够多，算法也足够复杂，但我们从没听说过有哪一次地震被成功预测到了。但是洛杉矶警察局运用地震预测模型，把1 300万名罪犯的行为数据输入计算机，并代入巡警巡逻时遇到的各种场景，成功预测了犯罪行为，使盗窃案和暴力犯罪案件数分别下降了33%和21%。这才是互联网时代所说的大数据。
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针对大数据对于投资学的意义，也已经有过不少讨论。最重要的有三点：一是由于大数据是全样本数据和即时数据、现场数据，无限接近真实世界，它在很大程度上优化了投资模型的可预测性和前瞻性。二是大数据不再探求费时、费力但效果不好的因果关系，转而关注时效更好、能及时反馈的相关关系，推动投资思维从价值判断向科学投资转移，量化策略、绝对收益策略的空间被大大拓宽。三是相关关系的投资思维的建立，对投资风险的防控也有积极意义。对于任何一个投资组合，资产之间非相关性的高低都是衡量整个投资组合的总体风险高低的主要指标。
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沃尔玛电子商务总监拉詹曼说：“我们如果能通过社交网络的大数据掌控消费者的行为，我们就能以此重新定义消费方式。”移动互联网带来的颠覆不是对工具的颠覆，也不是对渠道的颠覆，而是对用户消费行为、消费模式的颠覆。大数据至少在满足用户的碎片化需求、冲动化需求和即时化需求方面开拓了崭新的商业价值空间。
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因此，大数据并不仅仅是工具和技术。它在三个层面上影响着企业的价值。一是在数量层面上，大数据是企业的核心资产。一个企业产生或拥有多少数据，在不久的将来会影响其资产负债表的质量。二是在能力层面，企业处理、分析、使用数据的能力，将构成企业的核心竞争力。把各类数据互相打通，并使之产生化学反应，必将获得更高的劳动生产率和净资产收益率。三是在商业模式层面，企业如果能够透过大数据，精确洞察消费者，它就能够从挖掘消费者需求走向创造消费者需求，从而找到新的商业模式。正如张瑞敏所说：“最后就是电视不要钱，通过卖软件、卖服务收费。”
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工业文明时代公司估值的核心指标之一是自由现金流，而在信息文明时代，一切企业都将变成数据驱动的企业，数据将成为企业的核心资产，数据流应该成为估值的关键指标之一。我们要建立一套方法，以评估企业产生、整理、分享、使用数据的能力，只有拥有最好数据流的企业才可以给予高估值。
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关于企业数据流的价值评估模型，也可以从4个角度去衡量：
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第一，数据频度：数据必须是来自过程的数据，而不是结果数据；必须是用户参与互动而产生的数据，而不是单向传播的数据。工业文明时代企业的数据是单向、结果数据，而信息文明时代强调的是互联、互动。传统商业银行的数据不是大数据，淘宝、天猫等的数据才是大数据，因为它们不仅记录了生意商谈的互动过程，还记录了用户点赞、评价、讨论的互动过程。淘宝的自动巡航功能会根据用户收藏夹中的商品，搜索记录，购买历史，浏览记录，点赞、评论、讨论的情况，自动为用户推荐其可能会感兴趣购买的商品，大大方便了人们在网上淘宝，也大大提升了购买率、购买量。
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第二，数据速度：数据应该是实时数据、现场数据，具有时效性；企业处理数据必须做到即时反馈、快速回应。阿里小贷公司从事互联网放贷，贷款数目从100~50万元，从申请提出到放贷完成，只要几分钟。淘宝将购物车数据开放给卖家，一旦有人将物品放入购物车，卖家马上推送优惠券，使得放入购物车内的商品的成交量增长了2.5倍。信息文明时代对数据处理的争分夺秒，开拓了巨大的商业价值空间。
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第三，数据维度：全样本数据、多维度数据、非结构化数据对商业经济的重要程度，一点都不亚于结构化数据对科学研究的重要程度。商业活动是针对人的，而处于时间状态中的人和处于空间状态中的人的最大不同就在于：处于时间状态中的人所产生的数据是非结构化、非逻辑化、多维度的。在24小时在线的时间流中，个人可能处于不同的空间状态，而每一个空间状态相互间存在逻辑关系。就商业价值的发掘来说，数据必须是带场景的、有情景的，反映那些即时的、碎片化需求的。网上影碟出租公司Netflix（奈飞）每天有3 000万条播放记录，不仅能了解顾客何时、何地、用何种设备在看什么，还能了解顾客看的过程中暂停、倒带、快进的行为；通过截图，更进一步了解顾客在音量、画面、色彩、场景选取上有什么喜好；通过查看点赞、讨论，掌握观众对演员、导演、故事情节、外景地的喜爱。Netflix已积累了30亿条对所有影片评级的信息，而Netflix根据这些大数据分析结果制作的电视连续剧《纸牌屋》在全球大热。
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第四，数据温度：必须是与用户、与人相关的数据，记录了用户的行为、情感、思想、爱好、需求的数据。小米手机在论坛有1 000万名注册用户，在QQ（腾讯公司网络即时通信软件）空间有1 500万名注册用户，在微信、微博共有500万名粉丝。其中有20万名“米粉”是“为发烧而生”的手机发烧友，他们参与了小米手机的设计和MIUI操作系统的开发。每天有100万名用户参与网络讨论，日均发帖量25万。在2013年9月5日的小米新品发布会现场，甚至出现了一票难求、“黄牛党”倒票的盛况。小米手机把“米粉”参与的热情叫作企业的“温度感”。正是这些带着“温度感”的、热乎乎的数据，才造出了“好到让用户愿意去说”的小米手机。
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