本文根據新華社瞭望智庫董事長吳亮在2018中國（貴陽）大數據交易論壇上的演講整理而成。
新華社的記者、研究員一直在採訪，在調研過程中，有一個特別大的痛點，就是要找到這個領域裡面最權威的專家，所以專家的識別成了我們的一個痛點。另外，有些記者離開，專家數據就留存不下來，所以從2016年開始我們申報了一個項目，叫大數據新型智庫雲，就是把專家的數據在我們內部建立一個內部的雲平臺。新華社在全國各地有四千個記者，這個數據要讓他們用起來。
在一個政府機構內部，企業內部談數據，也知道數據很重要，也知道數據產權，也知道數據資產，但是真的讓他把數據用起來，這個場景就沒有了。把一個媒體轉換成所謂的智庫，我們向決策部門遞送報告，我們也為政府和企業服務，我們也生產自己新聞信息的產品，我們完成了這麼一個轉變，號稱是國內第一家媒體營的智庫，所以現在我們做一個產品，想把我們這一套方法賣給企業，讓企業建立內部的智庫組織。
企業對數據就兩個訴求：第一個訴求就是對我的決策有沒有幫助，第二個訴求是能不能提升生產效率。市場銷售的轉換有作用，一個是決策依據，一個是市場價值的轉換，沒有這兩塊大數據都是葉公好龍。我們提到一個概念，叫戰略數據。
我們講的戰略數據一個是消費者的數據，一個是最新的文獻和資料，再就是企業營銷當中一些研判的數據，這叫顯性數據，另外還有一些隱性數據，就是一些重要的關係數據，在生產過程中一些隱性知識的積累。
對企業來講，有兩條管理鏈條，第一個是生產的管理鏈條，另外還有一個叫戰略供應鏈管理鏈條。 企業董事長的重大決策應該有一條戰略的管理鏈條，但是很多企業還並沒有。例如，客戶關係分散在不同的管理人員手裡面，它並沒有把它集合起來，或者企業沒有它自己的基於銷售邏輯的知識數據庫，企業的數據庫也沒有很好的構建起來。
企業目前的現狀是：第一，沒有決策供應鏈，很多領導不知道怎麼用數據，決策還基於主觀；第二，沒有系統的知識生產。企業的生產，第一個是直接產品的生產，還有一個要教育消費者，所以它有一個基於企業商品邏輯的知識生產，知識生產沒有自己的話語權生產模式。第三，一名高管帶走一堆數據，它的業務數據、網絡信息、重要文件這一塊沒有實現即時存儲，更別說對其他大數據的處理。
這是大部分企業的一個現狀。不管是我們自己，還是企業內部智庫的搭建或者企業，或者一個機構對數據的應用，這是一個最基礎的應用模型，是什麼呢？
最基礎的，要有一個客戶數據庫，還要有這個領域專家的數據庫，要對專家進行識別和跟蹤，還有基於自己產品邏輯的知識數據庫，這個基礎上是一個企業內部的智庫，我們姑且叫它企業戰略研究平臺，它生產什麼呢？
在這個基礎上有兩個生產走向。第一個是生產給企業董事長、企業決策層的內部研究報告，讓數據幫助董事長決策。如果講了很多數據，卻構不成對他決策的影響或者依託，這個場景在企業內部叫無效場景。
第二個是生產話語權。現在很多企業不知道怎麼深度遊說消費者，不知道對消費者講什麼話，更不知道基於國家戰略背景下的政策環境和行業環境背景的話語權的生產，所以這兩個輸出端是企業內部智庫組織或者叫企業戰略供應鏈管理的輸出內容，第一個輸出內容就是輸出決策參考，第二個輸出內容就是輸出企業的話語權。
構建企業內部智庫會遇到一些問題：第一問題是激活客戶數據庫的問題，第二個問題是一定要有自己的專家庫，但是專家庫最難的是什麼——專家的識別。
比如要搞一個新能源汽車的產業鏈或者產業園，不知道這個行業裡面哪一個專家是最靠譜的，所以一個企業組織內部最基礎的數據是專家數據。
知識數據庫就是企業內部要構建自己知識系統的積累平臺，讓機構成為一個真正的學習型的機構。其實還有一個很重要的原因，不要讓一個高管帶走他所有的東西，一個高管有兩種數據，
一個是顯性數據，第二是隱性數據，就是在生產重要研發產品的時候他形成了一個積累。數據要生成對行業決策的支持，第二是對傳播的支持。企業內部的戰略數據或者企業內部的戰略供應鏈的管理，要建立一個讓董事長或者總裁或者讓企業的最高層能夠感覺到有用的數據邏輯，這個數據邏輯當然最底層是專家數據、客戶數據，再上一層就是專家諮詢委員會或者是研究團隊，外部專家的團隊，然後通過不同的形態，不同的形式讓它真正給企業決策服務。
在傳播的供應鏈方面，傳播的供應鏈其實和戰略的供應鏈是兩條線，兩個是不可分的。現在很多企業，包括地方政府，包括部委他在他的新聞稿的生產或者重要話語權的方面沒有完全標準化。
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