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商業智能化

大數據是智能革命的核心。大數據背后的基本思想是，人類一切行為都會留下數字痕跡(或數據)，我們(或他人)可以對其加以利用，變得更加智慧。掌握數量日益增加的數據并利用技術能力將其轉化成具有商業價值的想法，是推動新世界的主要力量。

無疑，大數據在改變世界。我們的居住、擇偶、治療癌癥、科研、提升績效、管理城市、治理國家和管理企業的方式都因此而發生了的改變。因此，出現了對大數據大量的吹捧和贊美。人人都在談論大數據。大數據也是各個董事會以及包括《經濟學人》、《財富》和《哈佛商業評論》在內的商業出版物經常探討的熱門話題，甚至連主流媒體也加入了。但是盡管人人都在發聲，多數人仍不理解何為大數據，幾乎沒人知道如何利用。就個人而言，我不太喜歡這個新詞，因為它過于簡化，可能誤導人。誠然，如今，我們追蹤和記錄一切信息，所以我們確實擁有獲取海量數據的潛在能力——也就提出了大數據的概念。但是真正的價值不在于數據多少，而在于我們如何利用。與數據量相比，掌握分析大量復雜數據的能力才讓我們與過去不同。云計算與升級的網絡和創新的數據分析能力相連接，讓我們能夠將海量復雜的數據轉換為價值。除此之外，分析能力的取得不再依賴建造超級計算機。也就是說，任何能夠運用大數據的企業、政府部門或個人都能提高決策能力。

分析所謂“非結構化數據”的能力作用巨大(更多內容見第3章)。基本上，非結構化數據不易存儲，在傳統格式和數據庫(如電子郵件交流、社交網絡帖子、視頻內容、照片、錄音和聲音等)中難以索引。將無序復雜的數據與更傳統的數據融合是價值所在。許多公司開始利用大數據分析技術完善傳統數據分析流程，以增加利潤，提升認識，更明智地決策。從效果上看，大數據應該指代智能數據，同時，我認為大數據一詞會逐漸消失，而智能數據的收集和使用必將長存。

誰是大數據用戶？

該領域主要選手是：亞馬遜、谷歌、沃爾瑪和Facebook 等巨頭，且已經取得相當成就。例如，沃爾瑪每小時處理的消費交易超過100萬次，交易數據所占空間為500萬億字節。沃爾瑪現在可將數據與多種資源聯系在一起，包括客戶歷史采購記錄和手機定位信息、內部存貨控制記錄、社交媒體和外部來源消息(如天氣)，并發起定向促銷活動。例如，如果你從沃爾瑪買了燒烤相關的產品，你的位置處在距離一家沃爾瑪門店 3 英里半徑范圍內，且陽光明媚，沃爾瑪就會向你的手機發送一張燒烤架清潔劑打折券！

另一個例子是我的一個客戶，那是一家經驗豐富的通信公司，正在使用大數據分析預測消費者滿意度和潛在流失率。根據電話、短信和社交媒體數據分析，該公司能將消費者分成不同的類別。分析顯示，某類消費者更傾向于取消訂單，轉投競爭者。這類極為有用的信息幫助該公司密切監測消費者滿意度，并采取優先措施防止流失，維持滿意度。

今天，即使是中端車也配有40個微處理器監測運行狀況。這些電子設備通常占新車成本的三分之一左右。當然，汽車制造商產生、收集并分析這些信息也帶來了明顯的競爭優勢。一家汽車公司與第三方分析公司合作發現，一臺由德國供應商提供的油箱傳感器性能糟糕。該汽車公司可以告知供應商，要求他們修復，但是與該供應商合作的其他公司也能享用這個改進。所以，該公司開發了一個軟件補丁修復這一問題，申請專利，然后將其回賣給了供應商。

大數據正在改變商業本質，重塑制造業、保健、零售、農業等各行各業。每個可感知活動的信息率和可收集的信息量意味著，在微調流程和業務操作，以及消除后一點低效率方面，機遇越來越多。

公司是如何運用大數據的

不同行業對此的回應方式不一。零售行業盡可能地收集消費者生活的各類信息，以期高效地滿足不斷變化的消費需求。制造業尋求精簡流程，記錄和改良裝備校準設定，監測產品存儲環境，調節周圍環境，限度地降低流失和浪費。

對跨國公司來說，這意味著從全球工廠收集和分析信息，然后研究細微變量，消化和理解研究成果。

例如，2013年，制藥巨頭Merck公司使用分析技術大幅降低由生產環境條件變化導致的浪費。該公司在三個月的時間里，針對550萬批次疫苗的獨立生產數據進行了共150億次運算。這使得他們發現發酵過程中的工況，一旦美國食品藥品管理局批準，可大幅提高產出。

2014年，機動車研究中心的一份報告顯示，先進的IT解決方案和大數據帶來的進步是“創新引擎”。該報告強調了機動車和汽車行業正在日趨復雜化，是汽車制造商的挑戰。

每臺機器和每個人在產品制造過程中的效率都可以得到記錄，這樣公司知道什么有效，以及如何做出必要改進。

在農業方面，數據分析正在為應對糧食增產的挑戰做出貢獻，專家預測，到2050 年，世界糧食產量必須提高 60%才能養活不斷增加的人口。拖拉機和農機制造商John Deere公司已經在其產品中安裝傳感器。農戶可訪問myjohndeere.com獲取數據，一項名為Farmsight的服務幫助農民為農作物生長創造條件。而且，該數據還能幫助John Deere公司推測零部件更換需求。

當然，對企業來說，產品種出來或生產出來后還要賣出去。零售巨頭收集的包括你我在內的顧客信息告訴他們，誰會買什么，以及何時何地購買。例如，亞馬遜使用S3系統監測數百萬條存貨信息，這些存貨位于全球數十個倉庫和分銷中心。操作員能實時追蹤送貨信息，了解貨物位置和去向。

在銷售時，零售商使用數據決定存貨的展示位置，發現哪家門市銷售的某款產品多，并追蹤消費者的店內移動方式。優惠卡不是什么新事物，但是對消費習慣日益復雜的分析會讓商家多派發優惠卡，從而預測消費者的購買選擇。這項技術的進步讓亞馬遜相信，很快，在你買東西之前，精準預測就會使優惠卡派發到你的手中。

互聯性也在改變著商業形態。2014年，Cisco公司宣布，將為在融合虛擬和實體世界領域打拼的初創企業提供1.5億美元的資金。對一個企業來說，將生產、庫存控制、分銷和安全系統互聯互通，會極大地提升效率并減少浪費。GE 公司將數據和機器的融合稱為“產業互聯網”，并認為此舉將為全球產業避免1500億美元的浪費。

工業的各個領域都在學習利用大數據分析技術，顯然，發現收集、存儲和分析數據的新方法，將是可預見的未來中企業發展的重頭戲之一。

即使是人力資源管理這樣主觀和人性化的事物也在經歷大數據變革。發現和留住合適的人才是多數企業面臨的棘手問題。人才管理充滿挑戰，失敗的管理和領導層會帶來嚴重損失。據估計，管理層失敗的平均成本為270萬美元。 3公開數據顯示，糟糕領導的比例在33%到67% 之間。也就是說，目前，三分之一到三分之二的領導層人員都是不稱職的。

不僅是財務成本，失敗的高管任命也會帶來客觀的隱性成本，包括流失的機遇、不理想的公共關系、品牌損失、生產率低下，以及員工離職和疏遠。糟糕的領導對員工士氣的影響很嚴重：40%的美國雇員認為工作有壓力；75%的成年工作者表示，工作中的壓力來自直接上司。任何職位上的任何失誤都可能造成事故。而首席執行官或領導者的錯誤任命則可導致災難。

要知道，雇員是公司重要的資產，也可能成為的負債，這是有數據支撐的。難怪，企業會對諸如Evolv等大數據解決方案感興趣。

Evolv是一個軟件工具，將來自13個國家、18個行業的5億多個數據點融合在一起，囊括燃氣價格、失業率、社交媒體使用、居民旅行或工作時間、與經理的溝通頻率等各項內容，協助評估并了解員工和候選人。盡管數據收集方式包括富有爭議的智能門禁卡(可監控雇員動作和與他人互動的內容 ，但包括美國銀行在內的客戶對此很滿意。

據稱，僅通過允許更多的員工一起休息的方式，美國銀行就將績效標準提升了23%，將壓力水平(通過測量被試者聲音取得)降低了19%。

該軟件正在被用來進行多項預測， 包括雇員在一份工作上的停留時間。Evolv也得到了一些既神奇又意想不到的結論，例如，一些類型的工作中(比如呼叫中心)，有犯罪記錄的雇員表現好于沒有犯罪記錄的雇員。還有，改變電腦上默認的瀏覽器設置，使用非標準瀏覽器(如Firefox或Chrome)的雇員表現好于使用電腦默認瀏覽器(如Internet Explorer或Safari)的雇員。(當然，現在大家也都知道，人們可以操縱預測因素，在采訪前，改變默認的瀏覽器設置，從而使預測無效。)

盡管此類大數據分析目前聚焦于客戶服務領域，但引起高管層的關注也只是時間問題。當然，提升高管績效對公司的益處巨大，因此，大數據解決方案當然值得考慮。根據研究機構經濟學人智能庫(Economist Intelligence Unit)的數據，2010年以來，逾半數的人力資源管理部門采用了數據分析技術。