數(shù)據(jù)也性感—大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)邏輯

　  比利比恩（Billy Beane）是美國(guó)奧克蘭運(yùn)動(dòng)家棒球隊(duì)的總經(jīng)理。2002年，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的美國(guó)職業(yè)棒球聯(lián)盟，奧克蘭運(yùn)動(dòng)家隊(duì)無(wú)論在人員和物質(zhì)配備以及資金實(shí)力上都只是 “下三流”之列。然而，憑借耶魯大學(xué)數(shù)據(jù)分析高材生——胖子彼得的幫助，比恩經(jīng)過(guò)分析數(shù)據(jù)和晦澀難解的棒球統(tǒng)計(jì)學(xué)，找到了一批表面上看去都身懷缺點(diǎn)、性格怪癖，但骨子里卻都擁有在棒球運(yùn)動(dòng)的某方面具備超強(qiáng)能力、被價(jià)值低估的棒球手，最終以突破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)模式，取得驕人的比賽成績(jī)，甚至達(dá)到了比肩實(shí)力雄厚的紐約揚(yáng)基隊(duì)的程度！
　　這一真實(shí)案例被邁克爾劉易斯(Michael Lewis)記錄在了《點(diǎn)球成金》(Moneyball)一書(shū)中。前不久，大明星布拉德皮特出演了該書(shū)的電影版，掀起了一陣數(shù)據(jù)挖掘熱，就連默默無(wú)名的數(shù)據(jù)分析師的工作也成為了影迷們好奇的焦點(diǎn)。美國(guó)哥倫比亞大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)家兼政治科學(xué)家安德魯格爾曼說(shuō)：“文化已經(jīng)發(fā)生了改變�，F(xiàn)在人們的想法是，數(shù)字和統(tǒng)計(jì)學(xué)是有趣的，是一種很酷的東西�！�
　　所謂數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），是一種透過(guò)數(shù)理模式來(lái)分析企業(yè)內(nèi)儲(chǔ)存的大量資料，以找出不同的客戶或市場(chǎng)劃分，分析出消費(fèi)者喜好和行為的方法。根據(jù)科技研究公司IDC的估測(cè)，全球數(shù)據(jù)的規(guī)模如今每?jī)赡昃蜁?huì)增長(zhǎng)一倍。隨之而來(lái)的劇變體現(xiàn)為4個(gè)V的變化。第一，數(shù)據(jù)體量（Volume）巨大，從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別；第二，數(shù)據(jù)類(lèi)型（VarIEty）繁多，網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等都成為新的龐大數(shù)據(jù)源泉。第三，價(jià)值（Value）密度低，以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，有用的數(shù)據(jù)可能僅僅有一兩秒。第四，處理速度（Velocity）快，“1秒定律”和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。
　　顯然，“大數(shù)據(jù)”的崛起為商業(yè)洞開(kāi)了一扇新的大門(mén)。
　　毋庸置疑，數(shù)據(jù)至上的思考方式早已為方方面面帶來(lái)很高的回報(bào)。譬如：沃爾瑪?shù)瘸?jí)零售商早已開(kāi)始對(duì)銷(xiāo)售額、定價(jià)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，藉此在特定的連鎖店中選擇合適的上架產(chǎn)品，并基于這些分析來(lái)判定商品減價(jià)的時(shí)機(jī)；UPS等貨運(yùn)公司也正在對(duì)卡車(chē)交貨時(shí)間和交通模式等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以此對(duì)其運(yùn)輸路線進(jìn)行微調(diào)。而一些社交型交友網(wǎng)站也經(jīng)常會(huì)仔細(xì)查看其網(wǎng)站上列出的個(gè)人特征、回應(yīng)和交流信息，用來(lái)改進(jìn)其算法，為想要約會(huì)的男女提供更好的配對(duì)……而如今的“海量數(shù)據(jù)”，更在規(guī)模和范圍上帶來(lái)轉(zhuǎn)折：物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的傳感器，無(wú)一不是數(shù)據(jù)來(lái)源或者承載的方式。它們因“數(shù)據(jù)”集結(jié)在一起，進(jìn)而變成企業(yè)未來(lái)價(jià)值升級(jí)所需關(guān)注的新競(jìng)爭(zhēng)領(lǐng)域。
　　美國(guó)麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授埃里克布呂諾爾夫松曾把“大數(shù)據(jù)”的潛在影響力比喻成“顯微鏡式的一場(chǎng)數(shù)據(jù)測(cè)量革命”。在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策行為將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。研究報(bào)告稱，數(shù)據(jù)指導(dǎo)下的管理活動(dòng)正在企業(yè)界中蔓延開(kāi)來(lái)，而且這種管理活動(dòng)正開(kāi)始獲得回報(bào)�！澳切┎捎谩�?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策’模式的公司能將其生產(chǎn)力提高5%~6%，這種生產(chǎn)力的提高是很難用其他因素來(lái)解釋的。”
　　據(jù)悉，僅僅在美國(guó)，就面臨14萬(wàn)～19萬(wàn)具有數(shù)據(jù)分析和管理能力的專業(yè)人員，以及150萬(wàn)具有理解和決策能力（基于對(duì)海量數(shù)據(jù)的研究）的管理人員和分析人員的人才短缺。麥肯錫全球研究院的分析表明，為了充分利用海量數(shù)據(jù)的潛力，企業(yè)和政策制定者必須克服以下的挑戰(zhàn)：
　　1.使海量數(shù)據(jù)更容易獲得和更具時(shí)效性。在制造業(yè)，對(duì)來(lái)自研發(fā)、設(shè)計(jì)和制造單元的數(shù)據(jù) 資料進(jìn)行整合，以推動(dòng)并行工程，可以縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。
　　2.利用數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)揭示可變性和提高績(jī)效。隨著企業(yè)以數(shù)字形式創(chuàng)建和存儲(chǔ)的交易資料越來(lái)越多，它們可以收集更準(zhǔn)確、更詳盡的績(jī)效信息，包括從產(chǎn)品庫(kù)存到員工病假天數(shù)的各種信息。
　　3.對(duì)消費(fèi)人群進(jìn)行細(xì)分，量身定制 服務(wù)。海量數(shù)據(jù)使企業(yè)能夠創(chuàng)建分類(lèi)更精細(xì)的細(xì)分市場(chǎng)，并量身定制恰當(dāng)?shù)姆⻊?wù)，更好地滿足消費(fèi)者需求。
　　4.利用自動(dòng)化算法替代和支持人工決策。先進(jìn)的分析算法可以大大提高決策效率和質(zhì)量，減小風(fēng)險(xiǎn)，并發(fā)掘出隱藏的、有價(jià)值的洞見(jiàn)。
　　5.創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)模式、產(chǎn)品和服務(wù)。為了提高下一代產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)水平，以及創(chuàng)建具有創(chuàng)新性的售后服務(wù)，制造商正在充分利用從產(chǎn)品使用中獲得的數(shù)據(jù)。而實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，已經(jīng)創(chuàng)造了從導(dǎo)航定位到個(gè)人跟蹤的一系列基于位置的全新移動(dòng)服務(wù)。
　　針對(duì)上述話題，本期封面將關(guān)注以下幾個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題：數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)新的利潤(rùn)從哪里來(lái)？大數(shù)據(jù)時(shí)代新的商業(yè)思維模式為何？如何利用“大數(shù)據(jù)”為社會(huì)化營(yíng)銷(xiāo)助力？傳統(tǒng)企業(yè)（諸如企業(yè)招聘）如何借數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置……而所有這些問(wèn)題的歸宿都是同一個(gè)命題：大數(shù)據(jù)時(shí)代，究竟誰(shuí)能贏，如何贏？
　　數(shù)據(jù)已經(jīng)坐到了駕駛員的位置上，它就在那里，有用且寶貴，甚至還很性感而時(shí)尚。