
解析“大数据大金融大物流”时代投资逻辑_数据分析师
自2013年以来,“大数据、大金融和大物流”已经成为当前新经济的最大特点。
大数据,也称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4大特点是:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。
“大金融”概念:宏微观金融理论的系统整合;金融和实体经济的和谐统一;金融发展一般规律和“国家禀赋”的有机结合;内外部金融和谐共融的全球化思维模式和跨界意识。大局观念与全局思维成为大金融理论的核心要义。大金融这一全球性金融框架概念也将于2013年度的G20国际峰会上正式提出,进而帮助实现会议所宣称的强劲、可持续、平衡的经济增长的“全球经济目标”。
大物流即现代物流指的是将信息、运输、仓储、库存、装卸搬运以及包装等物流活动综合起来的一种新型的集成式管理,其任务是尽可能降低物流的总成本,为顾客提供最好的服务。我国许多专家学者则认为:“现代”物流是根据客户的需求,以最经济的费用,将物流从供给地向需求地转移的过程。它主要包括运输、储存、加工、包装、装卸、配送和信息处理等活动。
互联网技术发展为“大数据、大金融和大物流”的核心技术依仗,也是主要技术使然工具。互联网技术在中国的跨越式崛起为“大数据、大金融和大物流”的跨越式发展。
一个经典案例—亚马逊的故事。亚马逊自1995年7月上线,历经18年的磨练,2013年已经成为营收745亿美元,市值近1400亿美元(2013.12)的商业巨头,市盈率高达3000多倍,而另一个零售巨头沃尔玛发展50年,对应的市盈率却仅为14倍。亚马逊在成立之初投入了大量资金用于市场推广,树立品牌,但在1997年之后便开始将资金更多地转向物流仓储和技术研发,截止2011年底这两项的费用占比依然是最高的,可见亚马逊对于物流仓储和IT技术的重视程度,但也正是这样,才保持了亚马逊的竞争优势,同时也为后来的盈利打下了基础。由于电子商务的规模效应以及前期的大量资源积累,亚马逊历经8年亏损,终在2003年迎来首次全年盈利,并从此进入了快速发展期,云计算、物流服务、Kindle终端等各类业务不断涌向市场。
回顾发展历程,亚马逊一下子基本占据新经济所有发展核心要点。在零售业,Amazon.com与沃尔玛竞争;在设备制造方面,它向苹果发起挑战;在数据服务领域,Amazon.com威胁到IBM的位置。总体是,亚马逊基本占据“大数据、大金融和大物流”基本特征。市场也给予未来无限的遐想,公司市值也一直“高歌猛进”。
那么在“大数据、大金融和大物流”新经济时代的投资逻辑是什么?
对此,宏源证券交运研究组分析师瞿永忠表示,总结起来,“大数据、大金融和大物流”投资要点主要着眼于一下几点:具有开放、共享、协同的生态商业思想,产业边界没有硬性约束,可扩张性大。现在的亚马逊已经不再是一家单纯的零售企业,虽然目前零售业务仍是主要的收入来源,但其业务体系已经渗透到仓储物流、技术服务、硬件终端乃至金融服务等领域,且增长态势良好,亚马逊正试图打造自己的生态系统。另外,瞿永忠认为阿里菜鸟的思想架构,其开放平台最伟大:“菜鸟网络”的开放平台是要构建下一代商业模式、消费模式、生活模式。“天网”主要是商业网络,圈住所有的B-B和B-C客户,减少商业链条,实现供应商和消费者无缝融合。“地网”主要是打造线下的物流网络/供应链网络,依靠社会化分工,提供标准、仓储、干线运输等社会资源可自由接入的平台,将商户圈住,从而抓住用户。
瞿永忠认为,互联网技术应用是关键,但要有核心商业诀窍的创新。他最推介在B-B前端供应链整合或一体化的产业链发展公司,B-C消费供应链整合的并面向消费升级的平台型的电商企业的发展。所有技术的依仗必须是互联网技术,但其核心商业诀窍发展也是必须。
线上和线下的融合成为未来的发展趋势,核心是改变/创造新的商业生态。最近,顺丰开518家“嘿店”,直接向阿里的“天网+地网”的商业生态创新挑战。
1 瞿永忠认为,在3年之内,电商线上业务发展速度将很快慢下来,核心问题是网上购物和实体购物之间的“鸿沟”-客户体验的边际效益很快会慢下来,两种方式之间的平衡点很快会找到。当然物流服务水平就是其中重要瓶颈。2、OTO是解决电商未来发展的核心手段,还可以提升电商业务发展空间。但是OTO模式核心竞争力是“贴近客户,包围客户,便利客户”。顺丰“嘿店”在这些店内,顾客可以代寄、代收快递,费用更加便宜;再比如女生网购了一双凉鞋,到货后,可以先到嘿客店内进行试穿,感觉大小不合适或者款式不喜欢,可直接取消购买,不用承担任何费用,省去了以往后续交涉、退款、退货的复杂手续。除了快递物流业务、虚拟购物外,“嘿客”还具备ATM、冷链物流、团购\预售、试衣间、洗衣、家电维修等多项业务,实为社区网购便民生活平台。从实际意义上,“嘿店”已经远超马云“天网+地网”所提供生活社区概念,更加实际,更加具有客户体验。
3、快递业务最后一公里服务最好途径是便利店,日本最成功。方便、可信任、低成本、流程可控是该模式的核心要义。这样,对比成都的红旗连锁(发展便利店配送)和三台电子的盒子。基本可以肯定前者是未来发展方向。
4、总之,电商发展,“新的战争又开始了”。前三名的排序可能生变。个人更加看好具有物流竞争力的京东和顺丰。
总体上,综上所述,“大数据、大金融和大物流”新经济会带来企业发展模式巨大突破,也会带来投资估值思维上的巨大突破。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22