大數(shù)據(jù)不是大企業(yè)的特權，在很多企業(yè)尤其是中小型企業(yè)，大數(shù)據(jù)應用無法落地的原因是企業(yè)沒有大數(shù)據(jù)思維
姚遠
普華永道最近研究了大數(shù)據(jù)應用在中國的現(xiàn)狀和企業(yè)的關注點。研究結果表明，中國企業(yè)在做決策時越來越多地使用大數(shù)據(jù);但調研同時表明，很多企業(yè)，尤其是中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)應用上存在著一些誤區(qū)。那么大數(shù)據(jù)影響企業(yè)決策的重要趨勢是什么，中小企業(yè)又將如何應對挑戰(zhàn)呢?
大數(shù)據(jù)的開放
大數(shù)據(jù)的價值評估，需要從社會效益、企業(yè)效益、個人效益和產品效益來綜合評價。比如，金融數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)碰撞在一起，就會產生像小微貸款那樣的互聯(lián)網(wǎng)金融;電信數(shù)據(jù)和政府數(shù)據(jù)相遇，可以產生人口統(tǒng)計學方面的價值，幫助城市規(guī)劃人們居住、工作、娛樂的場所;金融數(shù)據(jù)和醫(yī)學數(shù)據(jù)在一起，可以發(fā)現(xiàn)騙保;物流數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)湊在一起，可以了解各個經濟子領域的運行情況等?？梢姡挥袑?shù)據(jù)開放，即讓不同領域的數(shù)據(jù)真正流動起來、融合起來，才能最大程度釋放大數(shù)據(jù)的價值。
數(shù)據(jù)的開放主要有三個維度。一是狹義數(shù)據(jù)的開放。狹義的數(shù)據(jù)主體是政府和科研機構，即把非涉密的政府數(shù)據(jù)以及科研數(shù)據(jù)公開。但是數(shù)據(jù)開放不等于信息公開。數(shù)據(jù)不等于信息，信息是從數(shù)據(jù)里面提煉出來的內涵，而且數(shù)據(jù)開放應該是一種主動和免費的開放，而不是經常被探討的“申請信息公開”。二是大數(shù)據(jù)基礎設施的開放。有了大數(shù)據(jù)思維，企業(yè)就會希望加快建設平臺，投資相關的硬件和軟件。但如何儲存，處理并結合云對企業(yè)是個挑戰(zhàn)。因此基礎設施的開放對很多無力建設自己平臺的中小企業(yè)來說就非常重要。一些擁有龐大平臺的企業(yè)，如谷歌、亞馬遜已經開始積極嘗試，比如提供基礎數(shù)據(jù)處理和分析平臺。三是價值挖掘能力的開放。當我們在挖掘數(shù)據(jù)的時候，最主要的是在業(yè)務中體現(xiàn)其價值。但大數(shù)據(jù)具有非常明顯的兩面性，某些大數(shù)據(jù)是十分重要且有價值的，但絕大部分離散的數(shù)據(jù)是無用的。這讓挖掘大數(shù)據(jù)一方面可以產生高價值，但也可能給企業(yè)帶來沉重的成本負擔。所以開放價值挖掘能力對降低數(shù)據(jù)應用的門檻非常重要，要讓數(shù)據(jù)價值平民化和市場化。
大數(shù)據(jù)如何影響企業(yè)決策
企業(yè)對大數(shù)據(jù)的應用主要可分成三個階段。在2010年到2012年之間的第一階段，大數(shù)據(jù)應用關注數(shù)據(jù)和機器的關系，局限于傳統(tǒng)的IT思維，只不過在很多小數(shù)據(jù)應用上貼上了大數(shù)據(jù)標簽;從2013年開始的第二階段關注數(shù)據(jù)與人的關系，可視化和預測應用成為了市場的寵兒;2014年之后，大數(shù)據(jù)應用的重點已經轉向分析數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關系，這要求對企業(yè)大數(shù)據(jù)應用進行開放式的創(chuàng)新：從數(shù)據(jù)的開放、共享和交易，到基礎處理和分析平臺的開放，再到價值提取能力的開放。
研究還表明，大數(shù)據(jù)對企業(yè)決策最重要的影響，不是大數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關系。大數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)，在于數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)間的連接。
以谷歌的一項數(shù)據(jù)處理功能為例。谷歌做了一件驚人的事情——能在不懂某個網(wǎng)頁語言的情況下，知道網(wǎng)頁所講的內容是什么。試想一下，如果你懂俄語，看出俄語網(wǎng)頁里在講什么當然很簡單。但是，如果你不懂俄語，僅僅通過看字詞的排列和網(wǎng)站的分類，就知道網(wǎng)頁的內容，這是不是很令人驚嘆?這就是一種利用數(shù)據(jù)間的聯(lián)系建立起來的知識圖譜。知識圖譜并不是數(shù)據(jù)，但它產生的結果要比單純的數(shù)據(jù)搜集有價值得多。
除此之外，大數(shù)據(jù)對企業(yè)決策的影響還表現(xiàn)在以下三個層面：
第一，企業(yè)在重視獲取大數(shù)據(jù)的同時，開始意識到要抓住大數(shù)據(jù)的機會并從中獲取商業(yè)價值，需要使用先進的分析方法。從前我們通過對市場、行業(yè)和業(yè)務洞見來分析市場形勢，傳統(tǒng)的BI方案(商業(yè)智能方案)也能給我們提供解決方案。然而，大數(shù)據(jù)分析是全量數(shù)據(jù)和多數(shù)據(jù)類型，相對抽樣研究，能更精準地體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。因此，我們需要引入新的技術來提升解讀數(shù)據(jù)價值的能力，比如機器學習和預測能力。此外，數(shù)據(jù)探索、捕捉實時流動的大數(shù)據(jù)并把新的大數(shù)據(jù)來源與原來的企業(yè)數(shù)據(jù)相整合等，也將幫助企業(yè)攫取大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。
第二，在應用大數(shù)據(jù)的同時關注小數(shù)據(jù)。小數(shù)據(jù)強調的是定性和定量分析。大數(shù)據(jù)強調的是趨勢和融合分析。小數(shù)據(jù)的分析往往是面對一個業(yè)務主題，而不是行業(yè)趨勢或熱點。小數(shù)據(jù)在做數(shù)據(jù)取樣和驗證結果時能對大量的、宏觀的數(shù)據(jù)分析進行補充。當然，最終我們要獲得的是數(shù)據(jù)價值本身，而不僅僅是把它分為不同類型的數(shù)據(jù)。所以，無論是大數(shù)據(jù)還是小數(shù)據(jù)，都需要我們把所有類型的數(shù)據(jù)碎片化后，運用先進的關聯(lián)手段來建立其價值鏈，通過定制價值路徑讓數(shù)據(jù)的價值快速推送到商業(yè)應用中。這也是為什么越來越多的企業(yè)開始關注企業(yè)知識庫建設的原因，它們藉此實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)價值的變現(xiàn)。
第三，在數(shù)據(jù)的搜集和處理過程中，建立數(shù)據(jù)屬性標簽。我們常把數(shù)據(jù)屬性標簽比喻成臉譜勾畫，通過數(shù)據(jù)屬性標簽可以更容易識別數(shù)據(jù)的不同特征。數(shù)據(jù)標簽的屬性是指在使用數(shù)據(jù)前，企業(yè)要了解數(shù)據(jù)的場景以及數(shù)據(jù)是如何進入這個場景的。因此，數(shù)據(jù)屬性管理的層級化和維度化就變得十分必要，而在將數(shù)據(jù)屬性標簽化之前，就說數(shù)據(jù)如何起了作用是不現(xiàn)實的。
樹立大數(shù)據(jù)思維
在很多企業(yè)，尤其是對中小型企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)應用無法落地的原因是企業(yè)沒有大數(shù)據(jù)思維。擁有大數(shù)據(jù)思維，并不是指任何決策都參考數(shù)據(jù)，也不是要求所有問題都足夠精準，更不是花巨資打造大數(shù)據(jù)系統(tǒng)或平臺。大數(shù)據(jù)思維是“數(shù)據(jù)借力”。
首先讓我們了解一下建立大數(shù)據(jù)思維通常面對的幾個挑戰(zhàn)：
第一，大數(shù)據(jù)應用和商業(yè)回報間的矛盾。未來的大數(shù)據(jù)應用一定是可定制的、可在云上打包的服務，即將業(yè)務、數(shù)據(jù)、分析能力多面定制，一起打包。企業(yè)需要可快速部署和有明確投資回報的應用，這涉及到數(shù)據(jù)的質量和豐富度及業(yè)務人員對數(shù)據(jù)的依賴度。這需要企業(yè)內各個部門的有效協(xié)作，并規(guī)避無法確定的風險，比如分析結果的不確定性，業(yè)務場景的復雜性，人員的能力缺失等。
傳統(tǒng)手段，比如通過社交媒體、郵件、網(wǎng)絡文本等獲得的數(shù)據(jù)量非常龐大，但解破這些數(shù)據(jù)的關系和價值卻給企業(yè)帶來巨大挑戰(zhàn)。企業(yè)希望成為數(shù)據(jù)的主人，但往往在辨析數(shù)據(jù)的有效性、能帶來哪些商業(yè)回報，以及如何幫助決策等方面卻缺乏有效工具。
第二，海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)間的矛盾。要做大數(shù)據(jù)，首先要了解自己的企業(yè)，或者企業(yè)所在的行業(yè)的核心是什么。調研中我們發(fā)現(xiàn)，有很多企業(yè)在競爭過程中，最終不是被現(xiàn)有競爭對手打敗，而是被很多潛在未知的競爭對手打敗的。舉例來說，大部分人都認為亞馬遜是做電商的，但其實亞馬遜現(xiàn)在最主要的收入來自云服務，也就意味著亞馬遜的核心數(shù)據(jù)(價值)是云服務。只有在此基礎上，亞馬遜建立的大數(shù)據(jù)才是有效的、服務于戰(zhàn)略的。
第三，內部數(shù)據(jù)與外圍數(shù)據(jù)間的矛盾。企業(yè)所獲取的數(shù)據(jù)，很大一部分是內部數(shù)據(jù)，這讓企業(yè)面對另一個挑戰(zhàn)，即如何讓內部數(shù)據(jù)與外圍相關數(shù)據(jù)產生聯(lián)系并使之成長。只有讓內外部數(shù)據(jù)的交融在用戶場景中，才能為業(yè)務用戶描繪更精準的業(yè)務發(fā)展空間。
第四，規(guī)律發(fā)現(xiàn)和規(guī)律失效間的矛盾。我們的調研顯示，從大數(shù)據(jù)應用總結出的規(guī)律來看，建立失效預警是特別必要的。當企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律，并在現(xiàn)實中應用時，必須要設立一些預警指標。當指標達到一定水平，即表明之前發(fā)現(xiàn)的規(guī)律已經失效，必須發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律、建立新相關指標，這稱為數(shù)據(jù)價值的有效性。
沒有根據(jù)實際應用場景的變化而及時更新，挖掘再多數(shù)據(jù)都是無謂的浪費。熟練應用失效預警，企業(yè)才能培養(yǎng)起整個團隊對數(shù)據(jù)真實有效的敏感性。
中小企業(yè)的“數(shù)據(jù)借力”之道
對中小企業(yè)而言，購買大數(shù)據(jù)，雇傭專業(yè)團隊成本偏高，建立大數(shù)據(jù)思維、理智對待大數(shù)據(jù)應用的熱潮才能將數(shù)據(jù)對企業(yè)決策的影響最優(yōu)化。應對以上建立大數(shù)據(jù)思維的四種挑戰(zhàn)，中小企業(yè)“數(shù)據(jù)借力”可以嘗試以下幾種方法：
第一，做好數(shù)據(jù)價值調研。企業(yè)在購買搜索關鍵字、投放DSP(精準定位人群)的廣告等大數(shù)據(jù)業(yè)務前，要先做調研，對數(shù)據(jù)是否能帶來期望的商業(yè)回報做到心中有數(shù)。比如，可以考察行業(yè)內是否有較多成功案例再做決定。若成功案例不多，必然有一些難以跨越的障礙，購買前就需要三思。
第二，確認核心數(shù)據(jù)屬性，建立海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)以及內部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)間的關聯(lián)標準。在此方面企業(yè)可遵循以下步驟：第一步，確立核心數(shù)據(jù)標準。比如，CRM(客戶關系管理)和客戶營銷數(shù)據(jù)一定是核心數(shù)據(jù)。第二步，歸檔外圍數(shù)據(jù)。比如，將線上線下舉辦的推廣活動中收集的消費者的信息，歸納入CRM的系統(tǒng)。第三步，擴展常規(guī)上下游渠道的數(shù)據(jù)。比如，做快銷行業(yè)的企業(yè)，就可以盡量獲取沃爾瑪、家樂福的數(shù)據(jù)，并與自己的CRM結合，為企業(yè)下一步做市場營銷、推廣、產品創(chuàng)新等建立指導。第四步，與社會化媒體數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。社會化媒體產生的數(shù)據(jù)是外圍數(shù)據(jù)的一個重要來源，對于中小企業(yè)而言，它們在客戶的獲取和營銷上沒有強大的運營平臺，因此社會化媒體產生的數(shù)據(jù)，對它們來說尤為重要。但如果只搜集而沒有跟這些數(shù)據(jù)的發(fā)布者建立聯(lián)系，那么這些數(shù)據(jù)就毫無價值。
第三，用虛擬人脈交換來獲取數(shù)據(jù)。對中小企業(yè)而言，數(shù)據(jù)的缺失是一種常態(tài)，但它們可以通過擴展人脈，來加強對數(shù)據(jù)的獲取能力。比較常見的做法是建立企業(yè)自媒體。傳統(tǒng)的虛擬人脈的建立主要基于社交媒體上的互粉、互相介紹，而企業(yè)自媒體的人脈互相交換，則能更好地各取所需，在不同行業(yè)領域交換。企業(yè)還可以通過線下人脈尋找優(yōu)質的高端群體用戶。優(yōu)質用戶雖然人數(shù)不多，但通過收集其詳細資料、分析其行為愛好，將相關分析存儲到自己的系統(tǒng)中，就能形成優(yōu)質的大數(shù)據(jù)資源。
第四，在關注大數(shù)據(jù)的同時要關注好小數(shù)據(jù)。企業(yè)的大數(shù)據(jù)起步，要從小數(shù)據(jù)開始，從核心數(shù)據(jù)開始。以業(yè)務為主導做好小數(shù)據(jù)，有助于企業(yè)做好企業(yè)內部的精細化管理、對市場的觀察，以及未來發(fā)展方向的規(guī)劃。
第五，賦予高管更多的權力。做好大數(shù)據(jù)應用需要企業(yè)內部建立大數(shù)據(jù)文化，比如，靈活的部門間協(xié)作機制，管理人員使用數(shù)據(jù)分析模型的習慣養(yǎng)成等。這就要求企業(yè)賦予高管更多的決策權，以幫助其突破制度限制、協(xié)調資源、協(xié)同合作，更積極主動地應對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)不是大企業(yè)所擁有的特權。所有企業(yè)都可以通過各種手段因地制宜地打造自身在數(shù)據(jù)獲取和分析上的能力，以面對新經濟環(huán)境的挑戰(zhàn)。