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從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)

人類自從誕生以來就在源源不斷地創(chuàng)造著數(shù)據(jù)，商業(yè)文明的發(fā)展自始至終都離不開對于數(shù)據(jù)寶藏的挖掘，在商業(yè)世界中，數(shù)據(jù)一直都不是什么新鮮的東西，但是當海量的數(shù)據(jù)積累所造就的“大數(shù)據(jù)”時代到來，經(jīng)濟的新的增量已經(jīng)逐漸露出了面紗。

盡管數(shù)據(jù)挖掘的工作人類已經(jīng)做了幾十年，但是“大數(shù)據(jù)”與我們通常所說的“數(shù)據(jù)”還是有顯著的不同。

1997年，一臺名叫“深藍”的計算機擊敗了當時的國際象棋冠軍Garry Kasparov。2011年，另一臺計算機Watson在廣受歡迎的美國電視智力競賽節(jié)目《Jeopardy!》再次戰(zhàn)勝前幾屆的冠軍。

這兩件事很好地詮釋了數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)這兩個不同的商業(yè)時代。誕生于數(shù)據(jù)時代的深藍，通過將象棋的游戲規(guī)則轉(zhuǎn)化為以0和1形式存在的算法，借助全新并行處理技術(shù)，計算可能的走棋結(jié)果，如今，幾乎任何一臺計算機都能夠通過掃描數(shù)據(jù)庫而將結(jié)構(gòu)化查詢與答案匹配起來。而在大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的幫助下，Watson則能夠回答那些以人類說話方式提出的不可預(yù)測的問題，Watson 能夠“讀取”大量人類知識載體，包括百科全書、報告、報紙、書籍等。它以分析形式評估證據(jù)，假設(shè)應(yīng)答結(jié)果，并計算每種可能性的可信度。它在數(shù)秒內(nèi)提供一個最有可能正確的答案。另外，它在做這些工作時，速度和準確性都超過世界一流的人類對手。

大數(shù)據(jù)的迅速增長及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展正在帶來全新的商業(yè)機遇。據(jù)《麻省理工學院斯隆管理評論》和IBM商業(yè)價值研究院聯(lián)合舉行的2011年新智能企業(yè)全球高管調(diào)查和研究項目指出，絕大多數(shù)企業(yè)都已抓住了這些機遇。2011年，58%的企業(yè)已經(jīng)將分析技術(shù)用于在市場或行業(yè)內(nèi)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，而2010年這一比例僅為37%。值得注意的是，采用分析技術(shù)的企業(yè)持續(xù)超越同行的可能性要高兩倍。

對于任何企業(yè)來說，數(shù)據(jù)都是其商業(yè)皇冠上最為耀眼奪目的那顆寶石。伴隨著傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)向縱深應(yīng)用的拓展，商業(yè)決策已經(jīng)越來越依賴于數(shù)據(jù)。然而，傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)中用以分析的數(shù)據(jù)，大都是企業(yè)自身信息系統(tǒng)中產(chǎn)生的運營數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大都是標準化、結(jié)構(gòu)化的。事實上，這些數(shù)據(jù)只占到了企業(yè)所能獲取的數(shù)據(jù)中很小的一部分——不到15%。

通常情況下，企業(yè)的數(shù)據(jù)可以分為3種類型：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其中，85%的數(shù)據(jù)屬于廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等之中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)生往往伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動計算和傳感器等新的渠道和技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和應(yīng)用。企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個細節(jié)相融合。

在沃爾沃集團，通過在卡車產(chǎn)品中安裝傳感器和嵌入式CPU，從剎車到中央門鎖系統(tǒng)等形形色色的車輛使用信息，正源源不斷地傳輸?shù)轿譅栁旨瘓F總部。“對這些數(shù)據(jù)進行分析，不僅可以幫助我們制造更好的汽車，還可以幫助客戶們獲取更好體驗。”沃爾沃集團CIO Rich Strader說。

現(xiàn)在，這些數(shù)據(jù)正在被用來優(yōu)化生產(chǎn)流程，以提升客戶體驗和提升安全性。將來自不同客戶的使用數(shù)據(jù)進行分析，可以讓產(chǎn)品部門提早發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品潛在的問題，并在這些問題發(fā)生之前提前向客戶預(yù)警。“產(chǎn)品設(shè)計方面的缺陷，此前可能需要有50萬臺銷量的時候才能暴露出來，而現(xiàn)在只需要1000臺，我們就能發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷。” Rich Strader說。

在美國最大的醫(yī)藥貿(mào)易商McKesson公司，對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也已經(jīng)遠遠領(lǐng)先于大多數(shù)企業(yè)，將先進的分析能力融合到每天處理200萬個訂單的供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)中，并且監(jiān)督超過80億美元的存貨。

對于在途存貨的管理，McKesson開發(fā)了一種供應(yīng)鏈模型，它根據(jù)產(chǎn)品線、運輸費用甚至碳排放量而提供了極為準確的維護成本視圖。據(jù)公司流程改造副總裁Robert Gooby說，這些詳細信息使公司能夠更加真實地了解任意時間點的運營情況。

Gooby解釋說：“但是，大多數(shù)模型旨在簡化物理世界，而這個模型極為復(fù)雜，并且包含我們的現(xiàn)實世界的全部數(shù)據(jù)。它允許我們量化業(yè)務(wù)運作的根本性變化所產(chǎn)生的影響的細節(jié)。這個模型并不是一種簡化版。”

McKesson利用先進分析技術(shù)的另一個領(lǐng)域是對配送中心內(nèi)的物理存貨配置進行模擬和自動化處理。評估政策和供應(yīng)鏈變化的能力幫助公司增強了對客戶的響應(yīng)能力，同時減少了流動資金�？傮w來講，McKesson的供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型使公司節(jié)省了超過1億美元的流動資金。

同樣對大數(shù)據(jù)情有獨鐘的，還有中國移動集團山西有限公司，通過大數(shù)據(jù)分析，對企業(yè)運營的全業(yè)務(wù)進行針對性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內(nèi)獲知市場行情。

“全面獲取業(yè)務(wù)信息非常重要，有時候甚至能顛覆常規(guī)分析思路下做出的結(jié)論。” 中國移動集團山西有限公司業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)部經(jīng)理王峰說。比如，一個客戶使用最新款的諾基亞手機，每月準時繳費、平均一年致電客服3次，使用WEP和彩信業(yè)務(wù)。如果按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，可能這是一位客戶滿意度非常高、流失概率非常低的客戶。事實上，當搜集了包括微博、社交網(wǎng)絡(luò)等新型來源的客戶數(shù)據(jù)之后，這位客戶的真實情況可能是這樣的：客戶在國外購買的這款手機，手機中的部分功能在國內(nèi)無法使用，在某個固定地點手機經(jīng)常斷線，彩信無法使用——他的使用體驗極差，正在面臨流失風險。

“我們正在打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的邊界，更加注重社交媒體等新型數(shù)據(jù)來源。通過各種渠道獲取盡可能多的客戶反饋信息，并從這些數(shù)據(jù)中挖掘更多的價值。”王峰說。

社交網(wǎng)絡(luò)、移動互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)信息化在最近這幾年中都得到了迅猛的發(fā)展，不斷產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)將越來越影響企業(yè)從戰(zhàn)術(shù)到戰(zhàn)略制定的各個方面，這是一個巨大的挑戰(zhàn)，當然更是機遇，因為在大數(shù)據(jù)的背后，將是IT廠商跨越到商業(yè)智能的絕佳機會。

IBM當年之所以完成從PC廠商開始向商業(yè)智能服務(wù)商的成功轉(zhuǎn)型，一個重要的原因就是其較早預(yù)見到了大數(shù)據(jù)的商業(yè)機遇并果斷布局�？v觀IBM近5年10億美元以上級別的大手筆收購多與如何有效處理大數(shù)據(jù)有關(guān)。2007年，IBM花費20億美元收購了商務(wù)智能軟件供應(yīng)商Congnos；2009年7月，IBM斥資12億美元收購SPSS軟件，這是一家集數(shù)據(jù)整理、分析功能于一身的統(tǒng)計分析軟件；2010年9月，IBM以17億美元的代價將數(shù)據(jù)庫分析供應(yīng)商Netezza收之麾下——自2005年以來，IBM投資160億美元進行了30次與大數(shù)據(jù)有關(guān)的收購。這一系列布局，為IBM業(yè)績帶來了穩(wěn)定高速的增長。2012年，IBM股價突破200美元大關(guān)，累計漲幅超過9%，3年之內(nèi)股價翻了3倍。

同樣在搶占大數(shù)據(jù)蛋糕份額時占據(jù)先機的還有甲骨文。面對越來越多的海量數(shù)據(jù)所帶來的商業(yè)潛力，甲骨文的策略是在2011年的OpenWorld大會上推出了Oracle大數(shù)據(jù)機和Exalytics商務(wù)智能服務(wù)器，構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)平臺解決方案。除此之外，早在2008年，甲骨文就花費33億美元收購商業(yè)智能解決方案提供商海波龍（Hyperion），2009年以74億美元巨資鯨吞另一家IT巨頭SUN公司。

而在大數(shù)據(jù)實時分析的領(lǐng)域中，SAP也不甘人后。2011年SAP推出了HANA平臺以應(yīng)對大數(shù)據(jù)實時分析的挑戰(zhàn)。和IBM、甲骨文這些對手一樣，SAP也一直沒有停止通過大手筆的收購在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進行戰(zhàn)略布局。2007年，SAP花費68億美元收購全球商業(yè)智能軟件霸主Business Object，2010年5月，SAP以58億美元的代價并購數(shù)據(jù)庫廠商Sybase。圍繞著大數(shù)據(jù)的這些大手筆的戰(zhàn)略布局也讓SAP收到了回報，2011年，SAP全年利潤翻番，達到34億歐元，造就了該公司40年歷史上最好的業(yè)績。

此外，EMC、Informatica、Taredata等公司，也都是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域不可忽略的勢力。