这是互联网平台建设的第03篇文章，分享的主题是：平台的本质。
以下是数字化转型的分享线路图，您现在所在的位置为序号❺的分享：生态圈建设中，最关键的一部分，载体之平台建设。
以下是正文：
在这一系列文章中，如无特殊说明，所有的平台，均指互联网平台。互联网平台建设共有12个大板块几十篇文章，主要包括传统企业互联网平台建设：综述（已分享），颠覆式创新：左右平台经济时代市场竞争的主要力量（已分享），平台的本质（此篇），演化与规划，App还是小程序、场景的意义、创新与试错，产品设计，用户体验，智慧运营，人才培养与组织架构调整，机会与趋势等。
先说结论：平台的本质是网络协同和数据智能。网络协同这个词，我第一次接触是特斯拉创始人艾伦马斯克的在介绍PayPal前身时的一篇采访，大约是2004年前后。数据智能这个词来自阿里的曾鸣教授，推荐大家搜索《曾鸣智能商业二十讲》学习一下。前者演绎了过去互联网二十年的真相，后者代表着未来趋势。
平台图谱
前一篇在颠覆式创新中，分享了平台的核，是流。平台存在的价值是促进人、物、信息、服务甚至比特的流动，通过各种各样的产品手段、运营手段、技术手段加快流动速度。今天在平台本质一篇的分享中，主要分享网络协同和数据智能两个方面。
01 网络协同
什么是网络效应？
通过一个简单的计算来说明。如果世界上只有一部电话，它形成的连接数量为0，是没有任何意义的。
当接入网络的电话数量达到2部的时候，两部电话之间可以形成1个连接，第一次产生价值，这个价值就是促进人类实现远程的即时沟通，彻底消灭了物理空间中距离的约束。当接入的电话数量为3时，形成的连接是3个，当接入电话数量为4时，形成的连接数量为6个，接入电话数量为5的时候，连接数量达到了10个……
依次类推，这是一个只有双向连接的简单排列组合的问题。
如上图，其中m=2。我们可以轻易的得出结论，接入电话数量越多，即n越大，形成的连接数量越多，而且成级数级增长。同时，它的网络的价值也呈现级数级增大。
电话实现的是双向互动（两个节点之间的互动），它无法实现三个人甚至3000、3亿人同时在线互动。但是互联网非常不一样，它第一次实现了多人在线同时互动，当网络中参与的人数越多，形成的连接数量远大于电话形成的连接数量。
如上图，其中m=n。也就是说，n越大，形成的连接数量越多，从而网络的价值会成级数级增长。必须说明的是，网络效应是以色列经济学家奥兹·夏伊在《网络产业经济学》中提出的。
网络协同是指依托网络开展协同，从事创造和创新的活动。我们把网络效应下的协同活动，统称为网络协同效应，简称网络协同。
从社会网络到电话网络，再从电话网络到互联网网络，再到移动互联网网络，最后到万物互联网络，这是人类发展过程中史诗般的进程，也是网络发展进程的必然趋势。
如果从网络协同的角度讲，未来的趋势是什么？
那就是：分布式的万物互联网络，你可以说是物联网，英文缩写叫“IoT”。这一点很重要，万物互联的趋势，对以后做平台有非常重要的指导意义。
网络协同对平台建设而言，要从两个方面思考：是否能形成网络协同、基础协同角色。把这两个方面都想明白了，再开始构建自己的平台。
1. 是否能形成网络协同
在2004年前后，艾伦·马斯克在分享他之所以认为PayPal（合并后的公司，马斯克之前的支付公司名称并不是PayPal）会很有价值时，说：“因为我发现它能形成网络（协同）效应，所以应该非常具有价值”。在平台建设过程中，思考是否存在网络协同效应，是平台产品设计团队面临的最大挑战。
网络协同是平台护城河最坚实的部分，没有网络协同效应，仅仅依靠资本催生的规模效应，在互联网时代是很容易被超越甚至颠覆的。我们身边最典型的例子就是滴滴打车。滴滴是通过资本+数据智能催生的超过百亿美金的企业，但是在滴滴的系统中，我们无法找到协同效应。因此滴滴开始了社交化探索，经常出事的顺风车就是“陌生服务匹配”中生硬的添加“社交网络”导致的悲剧。
网络协同在生活中无处不在，为什么我们常说社交网络，但很少有人说打车网络，这也是原因之一。
2. 基础协同角色是谁
网络两端，连接的基础角色是谁？
例如：微信利用网络连接了人与人，所以微信的基础角色是单个人。淘宝连接了卖家与买家，所以它的基础角色是买家和卖家。9月20号上市的美团，连接的是人与服务，所以它的基础角色是人和服务，也可以说是服务的消费者和提供者。
基础角色选择要注意五点：需求规模、基础角色数量、拓展角色、角色类型、枢纽节点。
（1）需求规模：越基础越好
基础角色决定了你所构建网络满足的需求规模。大企业构建平台，在基础角色选择上，必须满足人类社会中，最基础的大规模需要。如果一开始就选择了一个较小的市场，网络效应再好，也不会有太大的价值。同时在选择连接的角色时，也要尽量避开BATJ、TMD等这类企业的核心。防止徒劳，造成不必要的资源浪费。
（2）角色类型数量：越少越好
平台设计之初，最基础的角色类型的数量越少越好。一般1~2为宜，建议不应该超过3个，超过这个数，会导致服务资源过度分散。那些从零开始就定位连接一切，或者连自己连接的基础角色都讲不清楚的平台，是很难成功的。主要是没有基础角色，就不可能有用户场景，没有场景也无法展开平台的设计。
基础角色边界界定，主要是为了形成双边网络效应。
（3）角色扩展：要有多元协同角色
在网络协同这个方向上卷入更多的人，产生更丰富的互动，将带来更大的社交体验和价值。因此在满足基础角色的连接，初步形成双边网络协同效应之后，平台应该以最快的速度，引入更多的角色服务基础角色，扩大网络效应，从双边网络效应发展到多边网络效应。
（4）角色类型：角色不一定是人
期初的网络协同，都离不开人，但基于人的大范围的基础需求，已经被BATJTMD等这类企业覆盖的差不多了。稍微研究阿里的人都会发现，这几年阿里开始下沉，出现从线上到线下，从C端服务到B端的趋势，基本的服务过程基本走以下路线：
人 （已完成）—> 企业（now）—> 服务（now） —> 物 —> 场景 —> 其它…
什么意思？连接了所有人之后，开始连接所有企业，所有服务，等物理世界所有可视化的内容连接完备以后，开始连接不可见的内容，如场景，如我们讲到的连接API等等(一个连接技术和场景的平台，即它连接的基础角色是技术公司的API、人的各种需求场景，即：API和场景。后面会有篇章进行详细讲解）。
（5）关键角色：重视枢纽节点
YY李学凌说，互联网社区成功的一个关键经验是“头羊策略”，什么意思呢？
公司资源有限，无法服务好所有的用户，只能有所选择和舍弃。如果把社区比作草地，社区所有用户就是一个个养在草地上的羊。企业在资源设计的时候，重点是满足一个个羊群中头羊的需求，只要头羊在，其它羊就不会流失，这就是社区运营中的头羊策略。
在互联网中，这一只只羊，都是网络节点，节点的连接数量越多，节点的作用和价值就越大（羊群越大越值钱）。社区的头羊，就是所谓比较大的节点，也称之为枢纽节点。丢失枢纽节点会导致网络连接的中断，因此要高度重视枢纽节点。我们看到的明星、大V、版主等等都是一个个枢纽节点。
02 数据智能
什么是数据智能？
是指通过利用算法挖掘海量数据价值，并服务于物理世界的过程。数据智能是对一类技术路径的统称。拆开来讲就是：数据和智能。数据的过程是将物理世界“做”成计算机可理解的结构化数据，然后存储。智能的过程是通过模型，算法和产品，输出一个结果服务于物理世界。
互联网平台上所呈现的是数字化信息的快速流动与大规模社会化协作的结果。互联网将信息颗粒度拆分到了极小状态（比特），从而促进信息之间可以快速交换，精准匹配。数据智能就是从数据记录到商业应用的全过程。
主要包括如下步骤：
如上图，不完全准确的讲，数据智能应用商业的过程至少应该包括在线化、互动化、数据化、模型化、算法化、程序化、产品化、算法化八个关键环节。其中在线化属于物理世界构建线上化的一个过程，互动化、产品化是连接物理世界和数字化世界的两个关键步骤。数据化、模型化、算法化、程序化对普通消费者而言，是不可见的部分。
当流程打通后，所有过程的响应速度都应该是控制在毫秒级以内，同时通过产品化与人交互，形成反馈闭环，不断优化反馈结构，以期提供最优服务。
（1）在线化
在线化就是将以前离线的生产过程、内容或活动，创新型的连接到网络上。这个概念最早有阿里云创始人王坚博士提出。除了信息、电子商务、网络服务等等相关内容，实际上物理世界绝大部分活动或内容并未实现在线化。
东莞地带的各种生产线，铁公基建设离不开的水泥、钢铁生产，作为农业大国的农业生产活动等等都还是离线状态（在线销售除外）。互联网对传统工业的改造才刚刚开始，这个起点最关键的一步是“车联网”这个场景。作为工业时代最具象征意义的“皇冠明珠”，汽车一旦全面实现在线化，意义非凡。
所有传统工业的场景，谁能创新型的将一个传统场景实现在线化，就可以获得创新带来的巨大回报，也可能因此改变世界。
（2）互动化
传统场景在线化后的下二步，是互动化。
互动化是需要通过某个载体来实现的，实现线上、线下的互动，也就是通常所说交互。例如面对面聊天是一种人与人互动的方式，放到互联网上，就是微信聊天。例如：机器生产的数据，提交给系统，系统分析后给一个结构，这是一种机器与机器之间的互动方式；例如：淘宝搜索，前台将数据给服务器，后台把数据加工处理后反馈一个结果，这是一种互动，人与机器的互动。
最常见的场景就是你在智能手机和iPad上各种点击、滑动，都是互动。互动的显性目的是提供服务，但隐形的另外一个好处是产生了大量高质量的数据，这些数据有利于企业用来分析用户，形成有效的反馈，从而形成反馈闭环而提供更好的服务。
简单汇总一下就是“交互是一切！”
这句话可以理解为：在网络世界，没有交互是没有任何意义的。
（3）数据化
数据智能的前提是要有数据，然后才能智能。数据是数据智能时代的原材料。
什么是数据？
我们通常说的照片、视频、文本、电话、网上的任何行为等等都是数据。物理世界通过屏幕、键盘、鼠标、摄像头、传感器、话筒等等各类设备，记录的数据，都是非结构化数据，非结构化数据因为格式、大小、类型等等不一致，计算机是无法进行处理的。
一般通过本地或者服务端，将非结构化的数据加工、清洗处理，形成计算机可识别的结构化数据，再交由下一步进行处理。另外一个就是半结构化的数据，我们看到的网页这类信息就是典型的半结构化类型的数据，半结构化数据也要加工处理为结构化数据才能使用。数据分类的另外一个维度是动态数据和静态数据，在具体场景应用中，不同类型数据占比不一样，要具体分析。
现在数据化的两个比较重要的趋势是知识图谱和区块链技术在数据世界的使用。前者是利用知识图谱技术丰富用户画像，后者可能对当前数据中心化模型的一种颠覆，但都还未找到具体落地的场景。
另外一个重要的部分，是曾鸣教授说的活数据。大致意思要把数据活用、用活，和之前分享平台的核是流的概念是一致的。大多数传统金融企业，囤积了万亿级优质数据，但都是“死”数据，就是因为没有活用。
（4）模型化、算法化
一个人在某个场景下会怎么决策，工程师们会想尽办法，要把他抽象成一个模型，然后要找到一套数学的方法，让它能够收敛，用模型去优化他的决策。这个过程同时包括模型化和算法化。
（5）程序化
当决策方式得以计算并收敛到一个结果后，下一个关键步骤是要用计算机能够理解的程序，把收敛的结果写下来，并在系统中查找符合规则的服务或商品，推荐到用户，这个计算机可理解的实现过程，就是程序化。
（6）产品化
程序化之后的结果，用户是无法看懂的，对用户而言也没有任何意义，我们需要将数字化的结果通过产品（App、网站、智能设备均可）推荐到用户面前。这是产品化的过程。
（7）算力化
这一过程并不包含在整个流程中，但始终贯穿了整个流程。每一个环节都离不开计算机的计算能力，简称算力。
什么意思呢？
人体运动要消耗能量，所以我们还要吃饭。计算机计算消耗的就是算力。算力决定反馈速度，也从根本上决定了用户体验。
03 商业应用案例
网络协同和数据智能，满足其中一项就可以在当前这个时代做出10亿美金级别的企业，满足两项就是百亿美金起步。
就国内企业而言，我们非常熟悉的微信就是数据智能+网络协同应用最好的企业，百度是数据智能的典范，淘宝是数据智能+网络协同双螺旋的典范，滴滴是数据智能企业等等。具体案例我们会单独拆分出来，每一个企业都会有一篇专稿，敬请期待。
总结
网络协同是壁垒。
数据是原料。
下一篇开始分享平台规划与演化，文章数量比较多，我会虚拟出一家寿险公司，我们明天见！
参考文献：
曾鸣《智能商业二十讲》
巴拉巴西《链接》重点推荐
王坚《在线》
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