在美國沃爾瑪，啤酒和尿布兩個貨架被放在一起，因為買啤酒的爸爸一般都會拿一包尿布回家。先于大數據概念，大數據的邏輯就已經出現在商業領域。

如今，大數據和“互聯網+”已經成為人人談及的流行用詞。但2015年，人們專注于技術層面的探討——怎樣獲取，如何通過技術手段獲取人流信息、購買信息等。2016年，突破設備壁壘后，怎樣把這些數據進行分析、解讀，將數據轉化為運營價值，對自我和競爭對手進行考察，成為行業需要面臨和探討的一件大事。

2016年，大數據都經歷了什么?未來的大數據能夠做什么?今年的商業地產又發生了什么樣的變化?在張家鵬商業地產公益學院上，小編專訪了RET睿意德北京策略顧問部總經理崔崇彥，揭開大數據的這一年。

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不成熟的大數據：“數據孤島”與“隱私脫敏”

2015年，RET睿意德開始嘗試用大數據做商業地產研究，從去年用大數據做了第一個項目，至今已有七八個成功案例。雖然大數據已經成為熱門，但崔崇彥認為，目前仍是不算特別成熟的一項技術。

經過一年的發展，大數據依托的計算和分析已經越來越成熟。通過手機地理信息、時間信息的結合去推斷一個人的消費習慣，通過手機搜索關鍵詞、或發布、轉發微博的關鍵詞去做標簽的定義，云計算等算法的突破賦予了大數據更高的天花板。

“但現在有一個關鍵問題，比如淘寶、微博等各家的數據是沒有辦法打通的。雖然我們可以通過一個人在微博上發布或轉發的關鍵詞，用算法分析出他的價值觀、喜好，通過淘寶等分析出他的消費行為，但是這兩條數據，雖然是同一個人，但各是各的，沒辦法打通。”崔崇彥說，這就形成了一座座數據孤島，阻礙了研究的深層次發展。這也是今年6月份大數據產業聯盟的原因，RET睿意德、百度等建立聯盟，宣布互相盡可能打通數據，建立交叉分組，解決中國大數據的當務之急。

當你進入商場，登陸免費WIFI，商場將讀取你的地理位置，獲得到訪商店數量和停留時間;當你乘坐地鐵，走廊及出入口的很多廣告也安裝有數據捕捉設備，只要路過這個廣告，就可以捕捉到你的出行信息和活動站點;當你刷用會員卡進行購物，就上傳了消費習慣和消費金額，成為商鋪統計消費客群的一個樣本……智能手機的普及，捕捉設備的發展，讓大數據互聯在世界的各個角落。

但如此密集的捕捉，是否會帶來隱私數據泄露風險?對此，崔崇彥表示，大數據對隱私不會產生特別大的曝光，讓公眾對大數據泄露隱私脫敏，亦是當前大數據研究的一個重要課題。因為無論是哪一家大數據分析，都無法做到對個人手機(單點)短信、微博等內容的獲取，能做到的是，二十幾臺、幾百臺手機在搜索某個關鍵詞時，通過算法捕獲、分析結果。

用大數據看未來：“小部落商業”和“家庭體驗業態”

“第一個是核心覆蓋區域內的客群分析，購物中心建成以后到底輻射多遠?第二個是現有消費、出行及社交習慣，使用算法的邏輯，根據一個人有沒有去過4S店，去的頻率有多大，判斷他有沒有車;第三個是區域內典型項目的深度研究，即競品分析。”崔崇彥告訴樂居編輯，這是目前做大數據前期研策的三項重要內容。

但近年來，房地產市場形勢的變化，也帶來大數據研究的一些轉向。在崔崇彥看來，過去兩年來中國地產購物中心增量非常大，未來更會進入一個存量市場。

原本可以用簡單的投資邏輯，就能做出買地、開發、利潤的評估。面對限房價限地價的新形勢，未來的商業地產投資將回歸到運營邏輯和服務邏輯之中，從經驗型的投資邏輯轉向有據可依的數據分析，進而節省一部分人力和物力。

“一個創新會改變一個行業，大數據真正的價值在于預測，而不是說明現狀。”商業地產的未來會走向何處?崔崇彥提出兩項猜想：

1. 小部落商業。大數據對應的是小數據，但商業服務個人化是不可能的。從小農經濟到商業經濟，就是從消費者個人到群體的演變，企業生產商品或創造價值，都是為一群人或一類人服務。未來的商業要做的是類群的劃分，由大數據將人劃分成不同的小部落，而商業的趨勢也是符合小部落的各個小商業，由小商業形成小的特色商圈，融合在一個購物中心里。產品經理將成為一種非常重要的職位。

2. 家庭體驗業態。從2011年開始，兒童業態處于快速發展期。作為改革開放后的第一代青年，80后結婚生子，逐步成為兒童市場的消費主宰。他們更看重全面發展，促動了兒童教育、兒童游樂場、文創產業、特色市集等誕生。原有的電玩城、KTV不再是購物中心的標配，家庭娛樂中心、影院兒童廳等家庭體驗業態，將成為新趨勢。

未來的大數據：“心理學家”兼“數學家”

“未來做大數據研究，更像是社會心理學家兼數學家。”談到大數據的未來，崔崇彥給出一個哲學式答復，“社會心理學家可以通過一些微小的觀察，把兩個看上去無關的東西或者人群，找出內在的關聯;數學家，則是對于人群行為的整理，形成更科學的結論和推測。”

而在應用層面來講，則主要有三個部分：第一，城市商業全景掃描，不去現場就可以把商場吸附能力，包括客戶的喜好類型用后臺全部做完;第二，目標客戶的描摹，做客戶到訪可能性的大小和排序，比如說畫一個地理圍欄區，這個地理圍欄區可能夾在標的物和競品之間，算出捕捉率有多高;第三，競品項目掃描，把A、B兩個項目的客群描摹清楚，這是和原來做商業的模式所不一樣的地方。

“人都有多面性，有些你知道，有些你不知道。而大數據，就是幫助你挖掘出連你自己也不清楚的偏好。”在采訪最后，崔崇彥笑道。