数据的价值来自于后续行为获取数据后的决策价值。

在大数据时代的背景下，许多具有敏锐商业意识的人开始思考一个问题：他们能用数据做生意吗？但答案令人遗憾的是，我认为用数据做生意实际上是一个悖论。从概念上讲，数据和业务相去甚远。数据是为了解决信息不对称，业务的本质是利用信息不对称。如何将矛盾的双方联系起来做生意？

尽管如此，还是有很多人用数据赚钱。例如，如果你把数据理解为底层，你实际上可以认为绝大多数人都在利用数据赚钱。只有不同的赚钱方式，商业使用的不对称信息可以分为两种：一次性信息不对称和持续流动的信息不对称。一般来说，只有持续流动才有可能利用数据赚钱。一次性信息不对称充其量是为了赚大钱，并将这些信息运用到极致。

如何把数据变成一个产品，如何表达它的价值是至关重要的。数据是时间的朋友，因为时间是最有价值的，所以数据产品的价值是帮助他人节省时间，提高效率。我们可以从两个方向深入理解数据的价值：

第一个方向是数据创建信任，这也是秒针公司的座右铭。降低决策成本是数据的一个非常重要的价值。例如，当广告商对广告犹豫不决时，秒针可以提供足够的数据分析，从而促进决策的发生。事实上，数据本身并不是最关键的，信任是它的核心。信任降低了整个社会的核心成本，从而提高了社会效率，赋予了数据价值。

从心理学上讲，为什么数据可以信任？因为人的决策过程是将外部信号翻译成符号，第二步是逻辑推理符号，决策过程产生最终决策并付诸行动。这就是数据的价值所在。

第二个方向是降低数据的试错成本，这是数据的一个非常重要的价值。为什么数据不能证实而能证伪？每个人都认为正确的事情都是通过严格的逻辑推理的。逻辑推理强调三段论。第一段是假设条件的前提。为什么条件是正确的？如果你想证明条件是正确的，它有一个前提假设，一层一层地向下推，推到底层是公理部分，公理必须正确吗？在非欧几何中，两条平行线可以相交。数据太复杂了，但是因为这个无能为力吗？

世界很复杂，但有一种现象是，世界上的大多数情况都是连续的。面对复杂性，你很难预测长期的未来，但对短期未来的预测是准确的。例如，在股票交易中，高频程序交易实际上是短期可预测的，这是复杂系统所说的。许多事情都是连续的，你可以很快地赚钱。

通过时间和空间的比较，数据分析可以帮助你找到最好的实践，这可能会节省你在业务中做出决策的试错成本。你想试试，但经过比较，你会发现有些方向不需要尝试，这是数据的价值，是信息的价值，你可以实现它。

其实数据本身是没有价值的，它的价值来自于你看到这个数据后做出的后续决策价值。数据的价值，或者数据行业的价值，完全取决于数据行业应用的场景。例如，在数字广告业务中，秒针通过为客户提供以目标受众为核心的广告监控数据，帮助客户实现精准营销，扩大客户收入。这种便捷高效的服务体验，自然使秒针产生巨大的产品价值。

许多公司拿着商业计划说，他们的模式非常强大，免费模式产生的大数据非常有价值。如果你理所当然地认为有数据可以赚钱，这绝对是一个假设。

数据产品：垄断场景更重要

许多产品经理都知道一个重要的公式，即产品价值等于减去旧体验和替代成本的新体验。回顾过去，它应该专注于数据产品。它的价值公式是什么？在使用您的数据产品后，决策者应该提前了解变化。数据产生的价值是让您提前了解变化。在提前了解变化后，它可能会为您的业务节省成本或产生新的价值。

数据产品价值=决策者提前了解变化节省的成本和新价值-替代成本

这是数据产品新体验减去旧体验的结论，当然也减去了替代成本。这种替代成本有时可能是负的。数据行业有时会降低数据成本。新方法的成本可能低于原来的成本，但替代成本增加了。我们不断优化数据产品价值的方法论非常简单，要么增加前面的数量，要么减少后面的数量，最好是负的，所以这是数据产品的产品公式。

数据产品的目标是加快实现和放大信息不对称决策者的收入。加速也很重要。你知道的越快越好。

控制理论是现代科学中一个非常重要的理论。当任何人做决定或系统向前移动时，实际上都有感知、理解和决策，最后采取行动。在控制理论中，有一个非常重要的模型叫做感知响应模型，它有三个应用于数据商业化的相应元素，即数据源、人和应用场景。

•数据源：在感知响应模型中，感知的结果是传感器收集数据。

•人-决策者的需求：许多互联网公司以前绝对不可能购买秒针产品，但你今天买了它们，因为它们已经成为大企业，滴滴、美团、头条新闻购买秒针服务，他们的钱越来越多，请越来越专业，一旦专业将使用专业工具进行分析，以前小时候没有人能做分析，所以人很重要。

•场景-数据使用场景：主要是信息不对称场景。例如，在公安情报研究和判断中挖掘和分析相关关系，这肯定不如机器好。

如果这三件事做得不好，那么这个数据就无法商业化。

因此，数据业务的机会必须是在这三个要素之间的一个要素或两个要素发生巨大变化时，才会有新的创新机会。为什么?所有的生意都是连续的。其他人在这个行业做得很好。你今天为什么突然杀了他们？你为什么过来颠覆他们？一定是这个行业的一个要素，两个要素，甚至三个要素都发生了重大变化。这时，你就有机会创新创业，我们就有机会成为独角兽公司。

数据公司的价值取决于其服务的行业价值。你服务的行业有多大，乘以一个百分比，你应该能够得到你公司的价值，这就是数据商业化。

选择场景是数据商业化的核心，每个场景都应该有一个核心决策问题。这个问题需要一些数据来决定。只要你选择正确的决定，这个决定是非常有价值的，你就可以商业化。

那么，如何用数据赚钱呢？

在任何细分市场都必须垄断，不垄断不想有机会产生利润，为什么硬件有机会产生利润？因为它的边际效应不是零，它的硬件本身有材料成本，在很多情况下是不透明的，你有机会在里面赚钱。

那么，如果你想垄断数据源呢？还是垄断使用数据的人？还是垄断场景？没有垄断就不能产生利润。什么是垄断？我想告诉你我自己的观点。我做数据产品这么多年了。我认为垄断场景更重要、更容易。垄断数据几乎不可能，垄断者更不可能。

场景可以被垄断，因为所有场景都有固定的预算。例如，这笔钱不能被复制。如果你给服务提供商A，你就不能给服务提供商B。不可能每个家庭都买。首先，试试哪个可靠，谁可靠。如果你购买更多好的数据，场景可以被垄断，因为钱可以被垄断，因为使用数据的人可以用来购买数据的钱是有限的。这笔钱不能复制，如果你给A，你就不能给B。

一个数据产品，一个信息产品，没有垄断就没有赢的机会。因为品牌信任选择你，所以在品牌建立后，数据产品有机会垄断一个场景。这是数据产品的一个特点。

另一个机会是什么？一个是许多场景的重大历史变化，另一个是数据成本历史的突然变化，也可以为数据业务创造机会。事实上，数据源往往很容易改变，许多新的数据源将诞生。

事实上，我们更快地生成数据，更快地生成准确的数据，越来越多的数据，越来越好的数据，迭代越快，数据的价值就越大。

许多公司生产好产品，但死亡，客户不会使用

前面说的是我用数据做生意的一些经验，最后对两家公司的生意做了一点解读。今天总结一下，秒针之所以能赚钱，是有道理的。例如，在过去十年的发展过程中，秒针也在尝试做小B业务，最终总是失败，基本上没有机会。我觉得场景本身太小了。正如我刚才所说，数据产品的价值与场景的规模和价值不断变化。

一旦软件产品、信息产品和数据产品充分竞争，因为你的边际成本几乎为零，你最终会陷入价格战，你最终没有钱赚钱。因此，我们不能这样做。我们必须改变方向。

在另一个方向上，我们发现了一个最大的问题：如何帮助我们的客户使用这些数据更有价值？例如，选择公安行业不仅是为了帮助他建立一个平台来节省这些数字，而且是为了帮助他们真正使用这些数字来解决案件，所以后来我们建立了一个系统来帮助他解决案件。

因此，应该说，数据产品的商业化过程是非常痛苦的，因为你只有数据和场景是无用的。许多公司死在最后。没有人会使用你做的好产品，因为你会使用它们，这并不意味着你的客户会使用它们。以公安系统为例。我们刚开始为公安提供研究和判断系统。只有非常专业的警察才能使用它。普通警察无法处理这件事。这是一个产品的可接受性问题，产品的使用有限或“用户不会用”，会直接影响产品的普及。通过不断的迭代和尝试，产品的调整可以逐渐形成闭环，从而实现公司价值的持续增长。

同样，明略推出的企业级Siri小明也通过自然语言问答降低了人工智能产品的使用门槛，以解决人机交互问题。比如刚进入职场的警察对小明说:“帮我分析案件线索的小明。”小明反馈了案件的关键词，并进行了分析。只有这样，没有计算机背景的警察、风险控制经理和地铁运营商才能轻松使用，客户才愿意购买和使用您的产品。