目前，就全球范圍來看，大數據的開發與利用已經在醫療服務、零售業、金融業、物流、電信等行業廣泛展開，并產生了巨大的社會價值和產業空間。但在傳統重工業領域，尤其在建材行業，大數據應用卻還寥寥無幾。

　　但在新的歷史條件下，加快推進“兩化融合”是建材工業實現“創新提升、超越引領”轉型升級的迫切需要。

　　我們不禁猜測，當鋪天蓋地的大數據概念席卷而來，身處建材行業的我們又將如何理解和運用？行業發展會否掀起一次智能信息化的高潮？

　　讓大數據解決擺在眼前的課題

　　猜想一，能否預測水泥市場走勢，有效化解產能過剩？

　　化解產能過剩是近幾年建材行業提及非常多的話題之一。產能過剩有諸多原因，但其中非常主要的原因則在于企業對市場供需關系的失實判斷，歸根到底是在沒有精確分析的情況下，企業仍然盲目建線。

　　如果運用大數據進行解剖，我們是否可以避免出現過剩現象？或是可以更有效地化解產能過剩呢？

　　首先，我們先來尋找數據源。數據源的組成來自國家主管部門、行業協會以及企業三方，缺任何一方，數據都將有失全面性。這些數據也要包括物流運輸數據以及資源能耗數據。當把三方數據聚集后，全行業要發揮協同合作精神，與大數據技術部門共同搭建數據平臺。平臺建設涉及全國范圍內各個區域的歷史數據和實時數據，應通過多方努力提供詳盡、及時、可靠、真實的全方位信息。

　　據研究大數據專業人員介紹，在有明確數據來源的前提下，若要搭建這樣一個平臺，差不多需要半年的時間。

　　當數據平臺搭建完畢，我們可以對全國范圍內的水泥情況進行實時監控，通過對這些數據的精準掌握，再分析問題出現在哪里，規律是什么，非常后再相應地出臺實施辦法。這樣一來，可以幫助相關部門更好地部署化解產能過剩工作，也為企業提供水泥市場的實時行情。

　　猜想二，能否在企業內部搭建平臺，用于監控市場和作出決策？

　　總體來看，我國建材企業信息化基礎相對薄弱，而且他們對知識管理能為企業帶來的價值缺乏正確認識。

　　大多數建材企業對數據的記錄多停留于兩種形態：傳統的紙筆記錄和Excel電子表格記錄。看似簡單的紙質記錄數據，必須放在獨立的檔案室歸檔。而看起來稍微先進一些的Excel表格，雖然將數據以文件形式存儲在電腦中，但如果工程師想對既有數據進行比較分析，卻不得不打開數十個甚至上百個文件——當然，這是在數據量小的情況下。

　　或許領導與客戶不會每天都要看報告。而這些存在文件夾、檔案室中的數據，就如同躺在一個個孤島上一般沉睡，只為滿足工程師的不時之需。于是，我們看到，企業在面對轉型升級時，常常措手不及。可惜，很少有人會想起那些沉睡的數據及其背后蘊含的海量信息的商業價值。

　　因此，對建材企業，尤其是大集團來說，大數據應用給他們帶來了福音。不同規模的企業可以有不同的大數據應用方式。

　　舉個例子，在一家大水泥企業集團里，兼并重組了幾百家企業，如何才能讓管理層足不出戶就可以每時每刻掌握所有旗下企業的實時信息，以及來自競爭對手和消費者的信息，而不是每月每季度向老板呈現已無時效性的紙質報告？

　　這就需要構建大數據平臺。而對大企業集團來說，他們有實力自己搭建并分析數據。因此，搭建完畢后，關于消費者和企業策略的數據可以幫助企業開發出各種決策支持系統，并對市場關鍵業績指標進行實時性的監控和預警。同時，通過移動性、智能終端與社會化互聯網對企業管理層進行實時推送，使他們可以實時獲得企業自身、競爭者以及消費者的市場行為并作出非常快的反應。非常重要的是，這種數據是動態數據，能幫助企業在快速動態的市場競爭中保持優勢。

　　如果對于中小規模企業來說，他們或許沒有實力和資金在企業內部搭建完整業務鏈上的平臺。但可以尋求第三方云計算公司合作，就某一業務模塊進行數據分析，也是十分可行。

　　猜想三，能否改變傳統B2B，做到線上線下無縫對接？

　　其實，“大數據”一詞非常早應用于IT行業，隨之數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞海量數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點，包括阿里巴巴在內的眾多電商企業也在注入大數據的新商業模式。

　　可以說大數據不是電商平臺的某一個產品組成或業務領域，大數據是整個電商未來發展的基礎資源與優勢體現，

　　B2B電商發展的第一階段以信息撮合機制為主，通過互聯網特性有效的匯聚買賣雙方信息；第二階段以在線交易為主，信息展現模式、在線交易工具、配套服務產品的發展使得各平臺都在想方設法解決在線交易問題；第三階段即資源集聚為主，所謂資源集聚正是突出兩個核心要素：數據穿針引線，服務本質所需。

　　對我國建材行業來說，現階段的B2B電商模式較為傳統和落后，尚處于第一階段和第二階段初期。但在大數據風暴下，我們要敢于邁出重要一步，那就是從第一階段直接邁向第三階段。

　　對建材電商運營商而言，當前需要解決的是怎樣通過海量交易數據尋找交易雙方的需求，并根據需求作出線上調整，增加個性化服務，更多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。只有同時將線上線下數據采集匯聚到數據中心，產生的分析型數據才會帶來更精準的使用價值。

　　比如某B類企業習慣在電商平臺上尋找合適的采購資源，電商平臺的確滿足企業的信息獲取需求，但由于合同、發票、信用等環節的制約，一般很少有企業會直接通過平臺在線付款，尤其是大額款項，那么這一筆交易的發生僅利用線上平臺很難判別。

　　但電商運營商不能忽視的是，企業實際交易發生時所牽扯到的銀行或第三方支付、物流配送等環節是實實在在獲取到這些信息的相關部門。假如我與一家快遞公司進行戰略合作，建立數據庫接口，那么任何一個企業在這家快遞公司發生的某筆物流交易的貨物屬性、目的地、數量等數據標簽，通過與線上該企業的頁面瀏覽、點擊軌跡等分析匹配，即可得到這筆交易的真實數據，不用平臺的在線支付，我也知道企業實際發生的真實交易數據甚至更多內容，這就是線上與線下數據結合的魅力所在。

　　當然除了物流，在金融、支付、認證、軟件等方面獲取的信息將充實該企業的數據模型，得到更加精準的數據，也有助于通過實際發生的線下交易趨勢來調整線上產品，達到無縫對接。

　　猜想四，能否建設高度信息化的綠色建材產業園區？

　　目前，我國很多領域的產業園區規劃都十分混亂，難以做到從客戶角度出發去定義產品。更無法定制更多地表現為個體企業的行為，無法滿足某類企業的園區定制需求。而且，園區配套設施相對落后，沒有形成系統化。

　　如今，數字信息化一方面重新定義和塑造了建材行業的業務流程、管理模式，另一方面，一個高度信息化的社會市場環境也對建材產業園區的組織形態提出了新的要求。這些產業園區要利用信息化技術實現了跨業務領域、跨區域的組織架構和創新，大大加快了自身發展速度。這就需要無論是在建材相關部門的組織層面，還是在體制層面都加大創新力度。

　　因此，要建立園區數字管理的基礎平臺和整合服務中心，包括云計算中心、監控中心和無線網絡覆蓋系統建設，為園區及入住企業提供強大的信息數據支撐平臺。

　　在此基礎上未來可以考慮為園區所有建材企業搭建綠色建材信息服務系統，也就是以先進的IT系統為技術支撐的綠色建材中介服務平臺，能為園區供給方和需求方提供供求信息和交易對接服務。

　　同時，綠色建材產業園區的的規劃也要整合資源，匯聚有關行業機構資源，以及社會服務等配套資源以及資金流、信息流資源，這些都可以為園區內企業所用。

　　猜想五，能否改變傳統意義的建筑設計模式？

　　建筑業是數據量非常大、業務規模非常大的大數據行業，但同樣是當前各行業中非常沒有數據的行業，就同等規模的企業來講，也是非常沒有數據的企業。有專家稱，建筑業的信息化始終難發展起來，與行業本質也有較大關系，建筑業牽扯的業務鏈條眾多，其生產的復雜性，導致充分應用大數據的技術難度十分巨大。

　　舉個例子，即使是一幢6層普通住宅樓的建造，也是面對海量數據的管理。建筑業要達到制造業的精細度，要細到每一堵墻每一塊磚都要事先排好，出好排布圖，各種規格磚的數量事先統計好，按數據通知供應商供貨，安排運輸班組按精細數據按各堵墻用量的標注圖，進行垂直運輸和樓層就位。

　　如果真正搭建了大數據模型，那么在創建、計算、管理、共享和應用海量工程項目基礎數據方面的能力將得到大大提高，建筑業在管理方面的差距也將比其他行業大大縮小。不夸張的說，從全專業建模、計算工程量，到分析各專業技術沖突，進行圖紙標注，專業團隊可以用10天時間完成10萬平方米建筑面積的體量。

　　也就說，如果工程數據和業務數據只要加載到某大數據平臺上，不僅工作效率和工作質量提升，管理的功能也可大幅增加，如數據的可存貯、可搜索、可計算和可追溯能力都大大加強，項目各參建方的協同能力也會增強很多，能夠有效減少協同時間成本，也可以讓整個建筑業務鏈條實現集約化采購管理。

讓大數據創造美妙絕倫的未來

　　猜想一，能否發現建材行業不可預知的新材料？

　　當記者第一次聽說“透明水泥”的出現時，頓時感到驚訝，隨即在網上搜索圖片，想一睹為快。只見圖片上顯示，一人站在水泥墻里面，但可以在墻外折射出他的身影，完全顛覆了傳統墻面的視覺感覺。像透明水泥這樣以前不曾想過的事物如今卻出現在大眾面前，那么建材行業未來還會有更多不可預知的發生。

　　大數據催生出的反饋經濟值得研究和推廣。當行業對于某種未知的產品有迫切需求時，我們可以拿來相似的產品進行比對，找出現有產品和未知產品的差距所在。比如，我們可以分析現有產品的所有數據，建造應用模型，然后再找出完善現有產品的關鍵點，用數據說話。非常后再構建一個理想中的未知產品模型。通過數據分析出未知產品的配料及配比，直至研發成型。未來新材料的出現或許是通過建立數據模型，從虛擬走向現實。

　　或許未來，基于對各種原生材料數據的分析，建材行業的新材料會因為人們的各種需求而不斷涌現。歡迎收看“建筑建材行業對于互聯網的大數據的種種猜想（下篇）”http://www.131755.com