如何应对软件和硬件的日益商品化时，使数据变得更有价值，以及数据如何被用来创建有竞争力的护城河。

原文标题：数据的价值：如何把数据转化成竞争优势？

数据是非常有价值的，它有助于创造优品、形成一个进入壁垒，甚至可以直接货币化。本篇文章将想分析「公司利用数据的价值」，将有三部分组成。

本文是第一部分：如何把数据转化成竞争优势？

在这篇文章中，我将讨论如何应对软件和硬件的日益商品化时，使数据变得更有价值，以及数据如何被用来创建有竞争力护城河。

硬件和软件商品化

在我作为一个开发者的十年，我看到在软件行业的一些重大变化：

1）2003-2005年在LinkedIn工作时

软件：核心部分的软件（网络服务器，数据库连接器等）是自由和开放源码，几乎一切都必须从头开始建立。我记得为Oracle许可证支付了一大笔钱，因为MySQL并不是很成熟。

硬件：我们的服务器被安装在附近的科罗拉多州。如果有一个机器出现问题，我们的IT员工，只好把车开到科罗拉多州去进行物理诊断问题。

2）2009-2012年在Factual工作时

软件：核心软件还是免费和开源的，现在有很多库和框架可以被使用，如Web高速缓存，HTML解析和机器学习算法。

硬件：就像在LinkedIn，我们的服务器让仍然在科罗拉多州。然而，在2012年我离开的时候，我们的很多软件都是运行在亚马逊的云。

3）今天

软件：免费、高质量、现成的软件以惊人的步伐的持续增长。你可以下载很多神奇免费的代码，但在使用SaaS工具时，免费的解决方案是不够的。您可以将技术如最先进的机器学习作为一种服务，自然语言处理作为一种服务，并把语言翻译服务植入到你的产品，年成本不到一名开发人员的薪资。

硬件：如码头工人一样的集装箱化工具，意味着您的软件可以部署到任何云服务器上，只需要通过几次点击。然后用日益复杂的监控却又简单易用的DevOps工具，这比以往任何时候都更容易成为开发商而不用担心体力去设立机器。在2009年，如果你把服务器部署到云端，可能会显得相当可笑。但在今天，如果你没有部署到云，那你可能会得到异样的眼光。

在软件方面，开发人员已经从编写底层库，到开始使用功能丰富的预构建库api。在硬件方面，我们已经几英里外购买机器和存储他们，到从办公室部一切部署到云中。

趋势是明确的，软硬件基础设施变得越来越商品化。所以剩下的如果你想建立一个公司可持续竞争优势？数据。

数据护城河

想要建设一个大且有意义的数据需要难以置信的努力，这也是为什么他们如此有价值的原因。最近的趋势是高科技公司开源非核心的软件，因为它有益于社区也是好的营销。例如，Netflix公司已经公开发布了其许多的基础设施和监测工具。

这些公司他们公布了一些代码，但他们的数据并没有释放。也许你因为具有强大的工程团队，可能复制他们的数据，但如果没有庞大的用户基础，你却很难复制他们有意义的数据。这是一个理想的竞争护城河，其他公司不能复制你的产品如果他们没有相应数据集的话，而这些数据集只能自己一步步构建。

当然，良好的数据集的稀缺性是其价值的一部分。剩余价值在于大量数据会使应用程序难以复制。这里有一些方法可以应用于数据来创建更多的可防御的产品：

数据可帮助您为如何提供丰富的内容提出建议。例如：谷歌的搜索相关性，Netflix的相关电影推荐，亚马逊的相关商品推荐，Facebook的News Feed，以及OKCupid的个性匹配。更多的数据能够更好的建议，一旦用户习惯了极大的建议，他们不会想尝试竞争的服务。

数据可帮助您提供更准确的广告定位。例如：在谷歌，YouTube、Facebook和Twitter上的广告。精准的广告投放点击更高，但广告定位往往是基于许多来源，而不只是一个数据源。更精准的广告定位导致更多的收入，它可以让你比竞争对手在产品开发和客户获取方面具备更多优势。

数据帮助您优化定价，并提供定价的透明度。例如：亚马逊，eBay，几乎每一个与交易有关，有很多的历史交易数据的企业，都可以基于数据设定价格，以优化利润（收入或用户幸福），他们也可以使价格趋势更清楚他们的客户，从而赢得更多的信任（如Kayak的航班价格预测）。

数据可帮助您提供某种类型内容的明确目标。示例：Quora的问答，Yelp的餐厅评论，Stack Overflow的科技问题，TripAdvisor的旅游评论，Glassdoor的工资谱曲以及AppAnnie的移动应用统计。拥有越的数据和内容，这些公司也越值得信赖（以牺牲他们的竞争对手）。在这一点上，即使有人做一个了不起的餐厅评论的应用程序，这将是几乎不可能与Yelp的竞争，因为Yelp的有这么多丰富的意见，而新进入者没有。

数据可帮助您提供可行的见解。例如：Yelp突出了受欢迎的短语回顾（比如哪些菜单项很受欢迎），数据将有助于预测哪些客户会流失，什么因素使他们有可能流失。分析的数据越多，你的见解就会越准确和有用。

数据可以帮助您操作更有效率。例子：亚马逊的库存管理，BuzzFeed的内容管理，Uber的自动驾驶调度的FlexPort的物流优化。你有更多的使用数据，你就可以更好的组织业务预测使用模式。

数据可帮助您提供更准确的模型和预测。例如：Sift Science（欺诈检测），BlockScore（身份验证），LendUp（信用评分），Climate Corp（农作物保险）。更多的数据意味着你将会有更精确的模型。

数据帮助您提高分类/标记/情感分析。例如：Facebook的（面部识别），阿特拉斯身打扮（运动分类）。更多的数据，你有，越容易自动分类之类的图片或书籍地块或网站内容。

数据可以帮助你提高语义分析。例如：Siri、x.ai、wit.ai、Casetext。关于人们的训练数据越多，意味着当他们说或写的东西，就越能预测到给定的文本意味着什么。

数据可以帮助你创造更好的认可。例如：Wolfram Alpha的自动驾驶汽车。更多的训练数据能够培养更聪明的认可机构。

在上述每种情况下，更大的数据集创建更大的竞争优势。在某些时候，竞争者再也不能赶上你 - 即使他们的产品是优异的 - 因为他们没有您有数据。

这决不是竞争优势的一个详尽的清单，如果你有其他方面的建议，这些数据有助于使产品更加站得住脚，请让我知道在评论部分。

明天的第二篇文章，将介绍有效途径积累数据，以及该如何保护你建立你的数据资产。如何建立有价值的数据库？

本文作者为Susa Ventures合伙人Leo Polovets，由逐鹿网编译