決策視野

    工業(yè)革命以后，書(shū)籍等以文字為載體的知識(shí)大約每十年翻一番；1970年以后，大約每三年翻一番。2010年，互聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比之前所有年份的總和還要多。據(jù)IDC研究報(bào)告，未來(lái)10年全球數(shù)據(jù)量將以40+%的速度增長(zhǎng)，2020年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到35ZB，為2009年的44倍。在“大數(shù)據(jù)”（Big data）時(shí)代，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)，人們能夠及時(shí)全面地獲得海量信息。同時(shí)，信息自身存在形式的變化與演進(jìn)，也使得作為信息載體的數(shù)據(jù)以遠(yuǎn)超人們想象的速度迅速膨脹。毋庸置疑，“大數(shù)據(jù)”是繼互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT行業(yè)又一次翻天覆地的技術(shù)變革。

    “大數(shù)據(jù)”是一個(gè)涵蓋多種技術(shù)的概念，簡(jiǎn)單地說(shuō)，是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。IBM將“大數(shù)據(jù)”理念定義為4個(gè)V，即大量化（Volume）、多樣化（Variety）、快速化（Velocity）及由此產(chǎn)生的價(jià)值（Value）。

    “大數(shù)據(jù)”技術(shù)將在未來(lái)三五年內(nèi)進(jìn)入主流

    云時(shí)代的到來(lái)使得數(shù)據(jù)創(chuàng)造的主體由企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)向個(gè)體，而個(gè)體所產(chǎn)生的絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)為圖片、文檔、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。信息化技術(shù)的普及使得企業(yè)更多的辦公流程通過(guò)網(wǎng)絡(luò)得以實(shí)現(xiàn)，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。預(yù)計(jì)到2012年，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將達(dá)到互聯(lián)網(wǎng)整個(gè)數(shù)據(jù)量的75%以上。用于提取智慧的“大數(shù)據(jù)”，往往是這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

    傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、BI、鏈路挖掘等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)間要求往往以小時(shí)或天為單位。但“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用突出強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。在線個(gè)性化推薦、股票交易處理、實(shí)時(shí)路況信息等數(shù)據(jù)處理時(shí)間要求在分鐘甚至秒級(jí)。

    全球技術(shù)研究和咨詢公司Gartner將“大數(shù)據(jù)”技術(shù)列入2012年對(duì)眾多公司和組織機(jī)構(gòu)具有戰(zhàn)略意義的十大技術(shù)與趨勢(shì)之一，而其他領(lǐng)域的研究，如云計(jì)算、下一代分析、內(nèi)存計(jì)算等也都與“大數(shù)據(jù)”的研究相輔相成。Gartner在其新興技術(shù)成熟度曲線中將“大數(shù)據(jù)”技術(shù)視為轉(zhuǎn)型技術(shù)，這意味著“大數(shù)據(jù)”技術(shù)將在未來(lái)3—5年內(nèi)進(jìn)入主流。

    數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)

    “大數(shù)據(jù)”的多樣性決定了數(shù)據(jù)采集來(lái)源的復(fù)雜性，從智能傳感器到社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，從聲音圖片到在線交易數(shù)據(jù)，可能性是無(wú)窮無(wú)盡的。選擇正確的數(shù)據(jù)來(lái)源并進(jìn)行交叉分析可以為企業(yè)創(chuàng)造最顯著的利益。隨著數(shù)據(jù)源的爆發(fā)式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的多樣性成為“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用亟待解決的問(wèn)題。例如如何實(shí)時(shí)地及通過(guò)各種數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)來(lái)安全地訪問(wèn)數(shù)據(jù)，如何通過(guò)優(yōu)化存儲(chǔ)策略，評(píng)估當(dāng)前的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)并改進(jìn)、加強(qiáng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，最大限度地利用現(xiàn)有的存儲(chǔ)投資。從某種意義上說(shuō)，數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)。

    “大數(shù)據(jù)”不僅是一場(chǎng)技術(shù)變革，更是一場(chǎng)商業(yè)模式變革。在“大數(shù)據(jù)”概念提出之前，盡管互聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)企業(yè)提供了一個(gè)新的銷(xiāo)售渠道，但總體來(lái)看，二者平行發(fā)展，鮮有交集。我們可以看到，無(wú)論是Google通過(guò)分析用戶個(gè)人信息，根據(jù)用戶偏好提供精準(zhǔn)廣告，還是Facebook將用戶的線下社會(huì)關(guān)系遷移在線上，構(gòu)造一個(gè)半真實(shí)的實(shí)名帝國(guó)，但這些商業(yè)和消費(fèi)模式仍不能脫離互聯(lián)網(wǎng)，傳統(tǒng)企業(yè)仍無(wú)法嫁接到互聯(lián)網(wǎng)中。同時(shí)，傳統(tǒng)企業(yè)通過(guò)傳統(tǒng)的用戶分析工具卻很難獲得大范圍用戶的真實(shí)需求。

    企業(yè)從大規(guī)模制造過(guò)渡到大規(guī)模定制，必須掌握用戶的需求特點(diǎn)。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，這些需求特征往往是在用戶不經(jīng)意的行為中透露出來(lái)的。通過(guò)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)、參照、聚類(lèi)、分類(lèi)等方法分析，才能得到答案。

    “大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)企業(yè)間建立一個(gè)交集。它推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)融合進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)的供應(yīng)鏈，并在傳統(tǒng)企業(yè)種下互聯(lián)網(wǎng)基因。傳統(tǒng)企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的結(jié)合，網(wǎng)民和消費(fèi)者的融合，必將引發(fā)消費(fèi)模式、制造模式、管理模式的巨大變革。

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    企業(yè)從數(shù)據(jù)中挖掘出新價(jià)值

    融合生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、ERP、CRM以及社會(huì)化數(shù)據(jù)，企業(yè)從中可以挖掘出諸多新價(jià)值。

    １.創(chuàng)造數(shù)據(jù)透明度是產(chǎn)生價(jià)值的前提。對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，充分了解生產(chǎn)企業(yè)和海量產(chǎn)品的質(zhì)量和價(jià)格，有助于用戶選擇需要的產(chǎn)品。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，透明的數(shù)據(jù)有助于企業(yè)完善定價(jià)策略、庫(kù)存和物流。

    ２.細(xì)分人群，實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。企業(yè)利用用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的訪問(wèn)行為偏好能為每個(gè)用戶勾勒出一副“數(shù)字剪影”，為具有相似特征的用戶組提供精確服務(wù)滿足用戶需求，甚至為每個(gè)客戶量身定制。這一變革將大大縮減企業(yè)產(chǎn)品與最終用戶的溝通成本，使得營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程從“紡錘型”模型（企業(yè)與用戶受益低，營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程臃腫）進(jìn)化到“啞鈴型”模型（營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程直接簡(jiǎn)單，帶來(lái)企業(yè)和最終用戶受益增加）。

    ３.科學(xué)管理，提高企業(yè)運(yùn)行效率。企業(yè)在擁有了感知市場(chǎng)和用戶的能力后，可以將更加科學(xué)的方法引入管理中，使用控制實(shí)驗(yàn)的科學(xué)流程，嚴(yán)格分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果后再做出生產(chǎn)、市場(chǎng)、銷(xiāo)售決策。

    ４.自動(dòng)算法代替或者幫助人工決策。自動(dòng)算法有效地解決了海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的難題。在海量數(shù)據(jù)精密分析的基礎(chǔ)上，企業(yè)能夠?qū)嵸|(zhì)性地優(yōu)化決策、減少風(fēng)險(xiǎn)以及發(fā)掘有價(jià)值的觀點(diǎn)。

    ５.創(chuàng)新商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)?；凇按髷?shù)據(jù)”，所有類(lèi)型的企業(yè)都可以創(chuàng)建新產(chǎn)品和服務(wù)、改善現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)以及發(fā)明全新的商業(yè)模式。例如，基于個(gè)人位置信息的掌握，已催生出大量的新型服務(wù)（LBS）業(yè)務(wù)：個(gè)人定位、社交網(wǎng)絡(luò)位置簽到服務(wù)、地理位置導(dǎo)航、位置搜索等，并產(chǎn)生了基于廣告、下載訂閱、應(yīng)用收費(fèi)、內(nèi)容收費(fèi)等多種商業(yè)模式。

    “大數(shù)據(jù)”不僅是一場(chǎng)技術(shù)變革，更是一場(chǎng)商業(yè)模式變革。在“大數(shù)據(jù)”概念提出之前，盡管互聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)企業(yè)提供了一個(gè)新的銷(xiāo)售渠道，但總體來(lái)看，二者平行發(fā)展，鮮有交集。我們可以看到，無(wú)論是Google通過(guò)分析用戶個(gè)人信息，根據(jù)用戶偏好提供精準(zhǔn)廣告，還是Facebook將用戶的線下社會(huì)關(guān)系遷移在線上，構(gòu)造一個(gè)半真實(shí)的實(shí)名帝國(guó)，但這些商業(yè)和消費(fèi)模式仍不能脫離互聯(lián)網(wǎng)，傳統(tǒng)企業(yè)仍無(wú)法嫁接到互聯(lián)網(wǎng)中。同時(shí)，傳統(tǒng)企業(yè)通過(guò)傳統(tǒng)的用戶分析工具卻很難獲得大范圍用戶的真實(shí)需求。

    企業(yè)從大規(guī)模制造過(guò)渡到大規(guī)模定制，必須掌握用戶的需求特點(diǎn)。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，這些需求特征往往是在用戶不經(jīng)意的行為中透露出來(lái)的。通過(guò)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)、參照、聚類(lèi)、分類(lèi)等方法分析，才能得到答案。

    “大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)企業(yè)間建立一個(gè)交集。它推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)融合進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)的供應(yīng)鏈，并在傳統(tǒng)企業(yè)種下互聯(lián)網(wǎng)基因。傳統(tǒng)企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的結(jié)合，網(wǎng)民和消費(fèi)者的融合，必將引發(fā)消費(fèi)模式、制造模式、管理模式的巨大變革。

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    企業(yè)從數(shù)據(jù)中挖掘出新價(jià)值

    融合生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、ERP、CRM以及社會(huì)化數(shù)據(jù)，企業(yè)從中可以挖掘出諸多新價(jià)值。

    １.創(chuàng)造數(shù)據(jù)透明度是產(chǎn)生價(jià)值的前提。對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，充分了解生產(chǎn)企業(yè)和海量產(chǎn)品的質(zhì)量和價(jià)格，有助于用戶選擇需要的產(chǎn)品。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，透明的數(shù)據(jù)有助于企業(yè)完善定價(jià)策略、庫(kù)存和物流。

    ２.細(xì)分人群，實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。企業(yè)利用用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的訪問(wèn)行為偏好能為每個(gè)用戶勾勒出一副“數(shù)字剪影”，為具有相似特征的用戶組提供精確服務(wù)滿足用戶需求，甚至為每個(gè)客戶量身定制。這一變革將大大縮減企業(yè)產(chǎn)品與最終用戶的溝通成本，使得營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程從“紡錘型”模型（企業(yè)與用戶受益低，營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程臃腫）進(jìn)化到“啞鈴型”模型（營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程直接簡(jiǎn)單，帶來(lái)企業(yè)和最終用戶受益增加）。

    ３.科學(xué)管理，提高企業(yè)運(yùn)行效率。企業(yè)在擁有了感知市場(chǎng)和用戶的能力后，可以將更加科學(xué)的方法引入管理中，使用控制實(shí)驗(yàn)的科學(xué)流程，嚴(yán)格分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果后再做出生產(chǎn)、市場(chǎng)、銷(xiāo)售決策。

    ４.自動(dòng)算法代替或者幫助人工決策。自動(dòng)算法有效地解決了海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的難題。在海量數(shù)據(jù)精密分析的基礎(chǔ)上，企業(yè)能夠?qū)嵸|(zhì)性地優(yōu)化決策、減少風(fēng)險(xiǎn)以及發(fā)掘有價(jià)值的觀點(diǎn)。

    ５.創(chuàng)新商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)?；凇按髷?shù)據(jù)”，所有類(lèi)型的企業(yè)都可以創(chuàng)建新產(chǎn)品和服務(wù)、改善現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)以及發(fā)明全新的商業(yè)模式。例如，基于個(gè)人位置信息的掌握，已催生出大量的新型服務(wù)（LBS）業(yè)務(wù)：個(gè)人定位、社交網(wǎng)絡(luò)位置簽到服務(wù)、地理位置導(dǎo)航、位置搜索等，并產(chǎn)生了基于廣告、下載訂閱、應(yīng)用收費(fèi)、內(nèi)容收費(fèi)等多種商業(yè)模式。