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当大数据成为差异竞争要素

[日期:2014-11-26] 来源:《哈佛商业评论》  作者:徐明 [字体: ]

  44倍!——IDC预计,到2020年全球数字信息将增长44倍。据其预估,2011到2012年全球所创建的数据内容增长了48%,目前全球90%的数据都是在过去两年中生成的。

  这些动辄数千兆的非传统及非结构化数据,正以超越历史记录的姿态,在速度、数量、种类上叠加交错迅猛增长,形成一个多维度的数据网。得益于此,这种数据的记录粒度不断提高,反映频度不断增加,渗透深度不断加深,为定量分析提供了极为丰富的数据。

  “大数据”概念的提出恰逢其时!这种“大”意味着什么?企业应该如何认识趋势、应对挑战?

  作为竞争性要素的大数据

  具体多大的数据才能被称为“大”?这其实并没有明确的界定,而且在数据中心仍在无限扩大的情况下定义其大小,这多少显得有些自缚手脚。

  在IBM中国开发中心CTO、IBM创新工程院院长毛新生看来,与之前已经流行的“信息爆炸”“数据爆炸”概念相比,“大数据”听起来并没有多么吓人。但理解为什么人们愿意称它为“大数据”,有助于理解“大”的真实意义。

  毛新生认为,“大数据”是相对于过去那种分散式、暂时性、偶发性的数据分析和评价而言的,它的“大”说明的正是新的数据源的诞生和发展,指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息,具有高容量(Volume)、多样化(Variety)、高价值(Value)、高增速(Velocity)的特点。这使得“大数据”成为一种错综复杂的、连续实时的、具有全局战略意义的数据测评和决策机制,其内生的驱动性将深入到各个环节当中,从而可以挖掘出既往数据分析难以抵达的深层价值。

  举例来说,用户的偏好是什么?喜欢什么时候上网?上网主要做什么?什么时候会点击鼠标?点击次数是多少?前后间隔时长是多少?网页上有没有产品信息,与用户会不会最终下单购买之间有没有关联?朋友的评价对他有什么影响?他会在哪些地方分享购物经验?……凡此种种,反映了客户消费的倾向、营销效果的呈现、销售业绩的增长等非常具体的现实商业问题。

  这些行为数据在以往的互联网应用中是很少被关注到,但如今,这些行为数据连同由其触发的进一步数据,正成为客户洞察的重要内容。

  因而,毛新生认为,大数据之于企业,就如同石油一样重要,它不再是商业活动的附属品,而是重要的生产资料和商业资源,而收集、整合、分析、利用、校准……每一个环节都成为全新商业能力的体现。企业高管要认识并珍视数据的价值,须将其视为一种竞争要素和战略资产。

  与其他生产要素相比,数据无疑拥有明显优势。比如,工业生产过程中的原材料,一般都有排他性,但数据很容易实现共享,而且使用的人越多,其价值越大;数据也不像机器、厂房一样会随着使用次数的增多而贬值,相反,重复使用可能进一步带来增值。而且多项数据的交叉整合,可能会产生新的信息和知识,数据增值空间会更大。

  “(数据)分析不再是一个工具,而是一项必要的能力,是能让业务流程智慧运转的能力。” IBM高级副总裁史蒂夫·米尔斯(Steve Mills)就曾直言,“企业必须将对信息的洞察力转化为行动,不是为了获得竞争优势,而是因为它已经变成生存的根本。”

  不仅如此,毛新生特别指出,以往的数据分析基本都是在解决通用性问题,而大数据将使企业个体色彩更加鲜明。也就是说,大数据不仅是竞争性要素,而且是差异化竞争的重要要素。

  在以往的竞争思想中,数据所扮演的角色还只是工具性手段,而随着大数据时代的到来,大数据及其附着的信息,将是差异化竞争的重要依据。只要方法得当,企业就可以较轻易地从这些体现着消费者需求、负载着改进信息的数据中提炼出自己的差异化策略,从而避免同质化竞争。同时,这种由消费者自己产生的数据,更是绝佳的客户关系管理资源,可以帮助公司维护老客户、培养潜在客户、获取新客户,最大化减少业务波动,并寻找新的创新以获取竞争优势。

  必须解决“数据权利”问题

  认识大数据的重要性,目的在于重塑我们进一步开发应用的信心。但显然,大数据所产生的价值开发、决策问题,已经部分超越了CIO、CTO的角色范畴,它呼唤着CEO数据意识的觉醒。毛新生甚至认为,如何应对大数据应该是今后一段时期内众多企业的“一把手工程”。

  “我们当然明白数据的重要性,但应该如何做?”——这一问题恐怕是管理者最切肤的困惑。在毛新生看来,解决如何做的问题,关键是找到影响数据发酵生效的难点所在。

  事实上,数据的重要性一直为商界所重视,相信很难有哪家企业会主动向竞争对手、消费者打开自己的数据宝盒。这种情况同样存在于企业内部,营销部门、销售部门、财务部门、客服部门、技术部门……常规状态下,他们都会各自掌控一定的“数据权利”,甚至形成自我封闭的数据王国,只有在重大利益或高层强压之下,才会偶尔分享部分数据信息。“得数据者得天下”,在现实商业世界中,窃取商业数据的案例不时发生;而在政治领域,此起彼伏的“数据开放”及“数据民主”运动也说明“数据权利”正引发重视。

  这种“数据权利”问题,其实质就是数据资产的“产权”归属,以及拥有方利益边界及利益分配问题。由于商业流程的需要及现实条件所困,将数据相对独立地封闭在一定范围和形式内是必须的。但“流水不腐,户枢不蠹”,在大数据时代,实时流动本身是大数据的特点之一,只有流动,大数据才成其为大数据,也才具备再开发的潜能。

  对此,毛新生认为,企业需要从IT基础架构、智能分析软件等方面全方位考量,打造适合大数据整合的基础架构,形成有效的数据流动循环链,并且需要在管理流程及机制上解决“数据权利”这一根源性问题。这一机制要满足既独立又整合的要求,即,既要尊重企业多平台(部门)运行的普遍现状,又要实现跨平台(部门)整合不同来源的、结构化和非结构化的数据,满足企业整体利益及数据决策机制的实时调度。

  通过异构架构来减少大数据整合的限制,扩展满足大数据的爆炸性成长,并高效快速处理大量数据,及时甚至实时提供关键信息,将是未来企业IT基础架构方面的重要目标。

  对于中国企业而言,另一个现实的困难是数据累积分散甚至是毫无数据积累可言。比起跨国企业及数据传统较好的企业,大多数中国企业尚处在数据蛮荒阶段,遑论应对大数据。很多公司只有简单的价格、销量、营收等业务数据报表,而且还可能是以一月一更新、一年一结算的方式来操作,完全没有实时分析实时反馈,数据仅仅是备案作用,难以发挥更深层次的价值;而在诸如金融、保险、航空等数字敏感的公司,其数据积累和采集虽然较为充分,但很多数据还处在一次性消费的状态下,普遍缺乏后续跟踪、关联分析和实时监控,数据资源成了沉睡资产,也没有得到最大化应用;而像电子商务、网络社区等新兴网络公司,数据存储、监控、整合已经有一定基础,但大数据之庞大也使他们疲于应付,大数据管理水平有待进一步提高……

  鉴于此,毛新生建议,企业要从培养数据意识和数据传统起步,从整理“小数据”“老数据”着手,密切关注“大数据”“新数据”的动向,适时引入分析服务,建立适合企业自身特点的数据模型,为个性化和差异化发展提供竞争性要素。

  大数据时代已经成为企业领导者的共识,其承载着信息与知识,已经具备了创造价值和利润的特点。因此,全新的信息时代不再是简单的劳动生产率的竞争,而是知识生产率的竞争,并将会集中表现为基于数据的竞争。大数据不仅意味着更广泛、更深层的开放和共享,还意味着更精准、更高效、更智能的管理革命。

  徐明是《哈佛商业评论》新媒体主管编辑。





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