趙敬

欄目責編：邵滿春

日本是一個高度信息化的國家，自20 世紀50年代以來就以信息化立國，并長期積極推進各行各業(yè)的信息化，鼓勵進行信息收集及數(shù)據(jù)分析。近幾年，美國及歐盟等正積極推進大數(shù)據(jù)的研究，日本各行業(yè)尤其是信息化程度較高的行業(yè)也開始思考并推進大數(shù)據(jù)的研究及應用。主管信息通信產(chǎn)業(yè)的總務省于2012年開始對大數(shù)據(jù)進行專項調查，并將調查結果發(fā)布在《信息通信白皮書》里。2013年，日本總務省對大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀進一步深入開展宏觀和微觀層面的調查，針對大數(shù)據(jù)的生成、流通、存儲環(huán)節(jié)進行宏觀的定量調查，主要目的是為了把握日本當前大數(shù)據(jù)發(fā)展的整體情況，反映大數(shù)據(jù)生成的規(guī)模、流通及存儲情況；微觀層面的調查主要通過二手資料分析和實地調研，探尋大數(shù)據(jù)在企業(yè)層面的應用場景、問題及效果。本文采用日本總務省2012年及2013年部分調研數(shù)據(jù)，介紹大數(shù)據(jù)在日本的整體發(fā)展情況和在企業(yè)層面的應用實例，以資借鑒。

宏觀觀察：大數(shù)據(jù)的發(fā)展及行業(yè)應用

日本總務省首先對大數(shù)據(jù)的流通量進行了調查，以便掌握當前大數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)模。宏觀調查所涉及結構化數(shù)據(jù)有八種，分別是客戶數(shù)據(jù)庫、會計數(shù)據(jù)、POS 數(shù)據(jù)、健康保險理賠數(shù)據(jù)、電子商務銷售記錄、GPS 數(shù)據(jù)、RFID 數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)；非結構化的數(shù)據(jù)有九種，分別是業(yè)務日志數(shù)據(jù)、CTI 語音日志數(shù)據(jù)、固定IP 電話語音數(shù)據(jù)、手機語音數(shù)據(jù)、電子郵件、博客/SNS 等日志數(shù)據(jù)、訪問鏈接日志數(shù)據(jù)、電子醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)，診斷成像數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)流通量為1704227TB，非結構化數(shù)據(jù)流通量為512969TB，前者規(guī)模約為后者的3.3 倍，說明結構化數(shù)據(jù)是當前日本大數(shù)據(jù)的主要構成部分，而真正能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)特征的非結構化數(shù)據(jù)尚未占據(jù)主流。在結構化數(shù)據(jù)之中，POS 數(shù)據(jù)、RFID 數(shù)據(jù)及GPS 數(shù)據(jù)流通量合計占比超過99%，這些商業(yè)數(shù)據(jù)及M2M（Machine to Machine）數(shù)據(jù)是當前結構化數(shù)據(jù)的主流，說明了商業(yè)、制造業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)領域具有大數(shù)據(jù)應用的數(shù)據(jù)量優(yōu)勢。而在非結構化數(shù)據(jù)中，電子郵件、固定IP 電話、手機數(shù)據(jù)流通量合計占比超過95%，說明通信數(shù)據(jù)當前是非結構化數(shù)據(jù)的主流，意味著互聯(lián)網(wǎng)及電信領域具有大數(shù)據(jù)應用的數(shù)據(jù)量優(yōu)勢。

在行業(yè)應用上，通過總務省對農(nóng)林水產(chǎn)、礦業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、水電氣、商業(yè)、金融保險、房地產(chǎn)、交通運輸、信息通信及服務業(yè)等九大產(chǎn)業(yè)的調查顯示，2012年這九大產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)流通量規(guī)模達到2217195TB，在7年之間增長了5.5倍。從數(shù)據(jù)存儲量來看，九大產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)總存儲量為9708096TB，其中數(shù)據(jù)存儲量最大的是商業(yè)，其次是服務業(yè)、建筑業(yè)、制造業(yè)、金融業(yè)。同時，結合2013年總務省對各行業(yè)大數(shù)據(jù)應用實例的調查結果來看，在應用大數(shù)據(jù)上取得顯著成果的129 個案例中，應用程度最高的是擁有26 個案例的零售業(yè)，其次是道路交通、制造業(yè)、廣告業(yè)、金融業(yè)。

從數(shù)據(jù)流通規(guī)模及應用案例的多寡來看，零售業(yè)、制造業(yè)、金融業(yè)等是日本各行業(yè)中大數(shù)據(jù)應用的領先者。日本從20 世紀80年代中期開始推廣POS 機，基于POS 機的銷售數(shù)據(jù)開始應用于商業(yè)配送及流通。進入90年代以后，連鎖便利店快速擴展。這些小規(guī)模店鋪的高效運營，更加需要加深對銷售數(shù)據(jù)的利用。2000年前后，點數(shù)積分卡開始普及，POS 機的銷售數(shù)據(jù)與積分卡的顧客ID 進行關聯(lián)，商家開始掌握個體顧客的購買行為，并且將數(shù)據(jù)分析結果用于有針對性的促銷。2010年前后，跨行業(yè)的點數(shù)積分卡和電子錢包開始發(fā)展，跨行業(yè)跨企業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享得以實現(xiàn)。近幾年，產(chǎn)生了大量來自于社交媒體、O2O、手機、位置信息的數(shù)據(jù)，零售業(yè)可利用的數(shù)據(jù)種類和量級大大增加。從制造業(yè)來看，20 世紀90年后半期起，日本制造業(yè)就開始建設供應鏈管理機制，通過在生產(chǎn)商和銷售商之間共享銷售數(shù)據(jù)來進行庫存調控，如今隨著大數(shù)據(jù)的應用，供應鏈管理不斷精準量化提升效率。2000年前后遠程監(jiān)控數(shù)據(jù)開始應用，通過傳感器對進貨商品進行掃描，可以實時掌握商品物流情況，及時發(fā)現(xiàn)異常并處理。此外，以道路交通為代表的基建行業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等隨著信息化和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，開始成為大數(shù)據(jù)應用的新兵。交通及基礎設施建設行業(yè)將實時獲取的汽車行駛數(shù)據(jù)，應用于實時交通信息反饋和實時地圖，解析事故高發(fā)地點，改良道路條件及設施，甚至用于新款汽車的開發(fā)。此外、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)近兩年的數(shù)據(jù)采集迅速發(fā)展，亦開始積極嘗試使用數(shù)據(jù)來改進產(chǎn)品質量和提升服務水平。

微觀觀察：大數(shù)據(jù)在日本企業(yè)層面的應用

在日本總務省調研的129 例企業(yè)案例中，零售業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)基礎好、數(shù)據(jù)應用歷史悠久，在大數(shù)據(jù)的分析應用上也顯示出了較高水平。此外以道路交通為代表的基建行業(yè)的應用則顯示出了大數(shù)據(jù)應用的多樣性，互聯(lián)網(wǎng)及電信業(yè)等作為信息通信產(chǎn)業(yè)的重要力量，不僅具有良好的數(shù)據(jù)基因，而且在實際業(yè)務開展中取得了積極效果。本文試以零售業(yè)、交通及信息通信產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)應用為例，一探大數(shù)據(jù)在企業(yè)層面的應用場景和實際效果。

案例1：大數(shù)據(jù)應用于零售業(yè)。安德魯森是在日本廣島縣本土誕生的一家糕點生產(chǎn)及零售商，現(xiàn)在全國有71 家店鋪。為了盡量減少每天產(chǎn)量過?；虍a(chǎn)量不足帶來的損失，安德魯森在公司內部引入了ANS 銷售管理系統(tǒng)以便指導生產(chǎn)。該系統(tǒng)通過分析POS 機的銷售數(shù)據(jù)，能夠做到分時間段預測顧客數(shù)量，通過結合不同種類商品的銷售數(shù)量及時間，制定分時間段的銷售計劃，反饋給生產(chǎn)部門以便按需生產(chǎn)。該公司以前主要靠店長的經(jīng)驗來對商品產(chǎn)量進行估算，應用數(shù)據(jù)分析以后能夠以更高的準確度和實時性來制訂生產(chǎn)計劃。自2011年10月到2012年3月的半年之間，使用了ANS 系統(tǒng)的店鋪銷售額提升了1.1%，而沒有使用的店鋪則減少了0.9%。

案例2：大數(shù)據(jù)應用于交通道路行業(yè)。日本本田公司于2002年推出了基于汽車導航定位服務系統(tǒng)并采用遠程信息處理的交通信息服務“Internavi”，截至2012年5月會員數(shù)已達到145 萬人。行駛的車輛成為了一個個收集交通信息的感應器，以五分鐘為間隔向Internavi 信息中心實時回傳并共享數(shù)據(jù)，現(xiàn)在每個月上傳的數(shù)據(jù)量有1 億公里，截至2012年5月末累積的道路交通數(shù)據(jù)已經(jīng)達到25 億公里。將這些數(shù)據(jù)分析應用于預測堵車，本田在東京、名古屋、大阪抽選一百個樣本調查發(fā)現(xiàn)預測效果提高了20%。在琦玉縣與道路交管合作，本田通過數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計出急剎車多發(fā)地點，指導道路交通部門對路旁樹修建和道路交通指示進行了修整，減少了約7 成的急剎車事件。本田還根據(jù)數(shù)據(jù)生成實時交通流量地圖提供給Google 及政府機關等，尤其在日本各次地震中發(fā)揮了重要作用。

案例3：大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)及電信行業(yè)的應用。日本電子商務網(wǎng)站樂天將數(shù)據(jù)分析用在了定向廣告上。樂天每天對數(shù)千萬會員的屬性、數(shù)千萬件商品的購買歷史，各種服務的使用數(shù)據(jù)、會員排行榜、點數(shù)卡使用情況等數(shù)據(jù)進行分析，按照顧客特性發(fā)送定向廣告。通過大數(shù)據(jù)的分析和使用，會員使用多種服務的比例由2007年的31.4%上升到2009年6月的38.2%，并且點擊率和購買率都成倍上漲。電信運營商T-Mobile 對3400 萬用戶總共超過1PB 的數(shù)據(jù)進行了兩周的分析，發(fā)現(xiàn)同一組用戶中若有一個用戶解除了和T-Mobile 的合約，那么同組當中的其他用戶大約有高于一般用戶七倍的概率會解約。于是T-Mobile 在用戶解約之前對用戶續(xù)約推出了一系列的優(yōu)惠活動，使得客戶流失率大大改善。

總務省針對企業(yè)應用大數(shù)據(jù)的129 個案例調研顯示，一方面，大數(shù)據(jù)應用的行業(yè)在不斷擴展，除了傳統(tǒng)擅長數(shù)據(jù)分析應用的零售業(yè)、金融業(yè)、制造業(yè)、服務業(yè)以外，游戲業(yè)等娛樂業(yè)、行政、旅游、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、基建等行業(yè)的企業(yè)也開始嘗試大數(shù)據(jù)的應用。例如，過往只有像汽車行業(yè)這種大規(guī)模制造業(yè)才有可能應用數(shù)據(jù)分析來嚴格制訂生產(chǎn)計劃，但是隨著信息化程度的提高，像安德魯森這樣小規(guī)模的食品生產(chǎn)商也可以應用大數(shù)據(jù)來為自己制訂生產(chǎn)和銷售的計劃。另一方面，大數(shù)據(jù)應用的業(yè)務種類不斷擴增。除了促銷、售后服務、維護客戶關系、開發(fā)商品、管理庫存和物流之外，也開始應用于定向廣告、經(jīng)營決策、基礎設施管理及改造、人才分配培養(yǎng)、行政事務、災害防御、危機管理等。最后，從企業(yè)的規(guī)模來看，規(guī)模大的企業(yè)更加關心大數(shù)據(jù)的應用，當前在公司內部的大數(shù)據(jù)應用仍然主要以市場營銷、經(jīng)營管理、產(chǎn)品開發(fā)及策劃等，并逐漸關注大數(shù)據(jù)在戰(zhàn)略決策、服務、物流、內部管理等方面所發(fā)揮的作用，期待能夠借以提升決策質量和業(yè)績表現(xiàn)。

結語

整體而觀，大數(shù)據(jù)在日本當前的發(fā)展及應用有以下突出特點。第一，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構不斷多樣化，數(shù)據(jù)流通量和存儲量規(guī)模龐大，雖然目前仍以商業(yè)及制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的結構化數(shù)據(jù)為主體，然而M2M 數(shù)據(jù)及非結構化數(shù)據(jù)增長迅速，這說明了真正的大數(shù)據(jù)時代正在到來。第二，豐富的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提，商業(yè)、服務業(yè)、建筑業(yè)、制造業(yè)、金融保險業(yè)擁有發(fā)展大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量基礎，這些信息化水平較高的行業(yè)在數(shù)據(jù)的流通及存儲上具有優(yōu)勢。第三，由于歷史傳統(tǒng)和實際需要，零售業(yè)、道路交通、制造業(yè)、廣告業(yè)、金融業(yè)顯示出較高的數(shù)據(jù)應用水平，說明了當前大數(shù)據(jù)在日本的應用主要還是以促進商業(yè)銷售及提升公共服務質量為主要目的，再一次印證了大數(shù)據(jù)本質上是“一場管理革命”這一觀點。第四，在企業(yè)層面雖盡力挖掘大數(shù)據(jù)的應用場景，然而從應用案例的數(shù)量來看仍然稀少，大范圍大規(guī)模的應用案例仍不多見。

1.日本總務省，《信息通信白皮書》（平成24年版），第153-158 頁。

2.日本總務省，《信息通信白皮書》（平成25年版），第143-166 頁。

3.[日]城田真琴著，周自恒譯：《大數(shù)據(jù)的沖擊》，北京，人民郵電出版社，2013年6月版。