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在数字经济的时代，数据已成为第五大生产要素。

继“十四五”规划发布后，进一步确认了数字经济，将会是中国所面临的一次前所未有的发展机遇。国家、政府和企业都相继在数据建设上发力，以此推动产业的升级，促进经济发展。特别在后疫情阶段，数字化进程的加速更深层次地绑定了人们的工作和生活。

那么，如何从海量的数据中挖掘到价值？“负熵为增”这一思维又是如何指导数字化的应用和增长呢？

历史上的数据价值

并不是数字经济时代，人们才开始重视和讨论数据带来的价值。

早期的数据源于观察总结。从农耕文明观察天象记录数据开始，到以数据为基石的自然科学和基础科学的快速发展；从工业革命标准化生产解放人类生产力，到计算机诞生的信息时代，人类产生、获取和处理数据的能力大大提升。

而如今，移动互联网时代，每个人、每部手机都是数据来源。没有任何一个人或公司可以忽视数据价值带来的变化。过去，我们曾用蒸汽机作为引擎，解放人类的体力，而在今天和不远的未来，我们将用数据智能作为引擎，取代重复繁琐的脑力劳动，进一步提升社会产能和效率，最终提高人们的生活水平。

那么如何能够利用好这种新的生产资料，让数据驱动新时代的经济和业务增长呢？答案是数据智能。而数据智能需要有什么样的思维做指导呢？答案是“负熵为增”。

如何理解“负熵为增”

“熵”的概念起源于热力学，最早克劳修斯提出了：“熵”即“热温商”，也就是分子热运动的混乱程度或无序度，作为热力学过程不可逆程度的一种量度。广义熵是热力学和统计力学中熵概念的推广，是我们对事物运动状态的不肯定程度（不定度），这事实上就是信息论和控制论中关于“熵”的概念。

而“负熵”这一概念，出自1944年，奥地利物理学家埃尔温·薛定谔创作的生物学著作《生命是什么》一书，书中提出：生命是非平衡系统并以负熵为生。当我们得到足够的信息后所消除的关于事物运动状态的不肯定性程度，或者说所消除（或减少）的熵，可以叫做负熵，也就是信息量。信息量所表示的是体系的有序度、组织结构程度、复杂性、特异性或进化发展程度。这是熵（无序度、不定度、混乱度）的矛盾对立面，即负熵。

GrowingIO 创始人&CEO张溪梦提出“负熵为增”，简单来说就是：在海量的数据信息中，通过有效方法消除（或减少）不确定性，使得庞大的数据量变得有序，复杂但有结构性，进而高效利用数据价值。GrowingIO 倡导的利用数据智能驱动新时代的经济和业务增长，正是需要这样的思维。

数字经济时代 ≠ 你会高效使用数据

在数字化经济加速发展的时代，从生产要素到生产力都在颠覆传统的认知。很多企业上网、上云、数字化，那么，在“负熵为增”的思维下，数智化到底该怎么做？

大体可以分三步走：感知、智能、行动展开。首先需要做数据的采集和感知，再进行智能和分析，最后落实到行动和触达。这三步环环相扣，每一步都非常关键。

那这关键的三步还能再具体一点吗？以 GrowingIO 为例：

用户行为数据的收集和分析，各类信息数据都会通过感知系统融合。

智能分析里面很重要的一点，是智能推荐的能力，预测能力，基本上在AI能力里面其实就是三件事：预测、推荐、视觉识别。用户行为分析，用户画像可以精细到每个人的颗粒度，既能支持渠道画像，也能支持单体画像。数据可视化分析部分还可联手新的BI厂商，产生更多可能性。

行动部分，可以做推送，短信、微信的消息模板，集成企业微信的服务信息。下钻深度社交链，在腾讯的微信体系里面找到最关键的KOC节点，进行运营和营销。最后通过和企业微信对接的能力，帮助企业微信的用户能进行闭环。

有了好的“工具”之后，意味着真的“会用”了吗？其实，除了“工具”的软件产品之外，还需要咨询和各类服务共同加码形成“负熵”，让关系到“增长”的每一步都真正落到实处。

因此，在数字经济时代，在数据的汪洋大海中，“负熵为增”作为必备的加速器思维，可视为灯塔般关系到增长的每个阶段。