从支撑到决策 大数据实现企业商业价值

大数据时代是IT行业术语，指的是人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据概念就是指大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据时代简介

进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

百度百科—大数据时代

《敏捷思维》（谢明志）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：敏捷思维

作者：谢明志

豆瓣评分：55

出版社：机械工业出版社

出版年份：2015-1-1

页数：253

内容简介：

在移动互联网和大数据的时代浪潮中，各行各业都面临着生存难题和思维挑战。

本书基于IBM敏捷转型成功实践，介绍IT企业产品和项目的全生命周期中管理、研发、测试的敏捷思维，实现“人、工具、流程”和谐统一的可靠转型。新敏捷DAD方法和ASM框架既适合大中型企业平行移植，也可通过敏捷扩展因子的调整为初创型企业提供升级之道。

本书以IT界资深专家的视角诠释敏捷转型中的企业、团队和个人，利用心理学方法实现人格与职业的平衡，对于正处于转型、创新中的企业管理人员和技术研发人员都有很高的参考价值。

作者简介：

IBM全球敏捷官方发言人，大中华区客户项目经理，QSE注册敏捷咨询师。1979年3月出生于湖南株洲，毕业于西北工业大学。2007年创办IBM中国开发中心敏捷测试社区，在中国敏捷软件开发大会、中国系统与软件过程改进协会年会等活动中多次代表IBM宣讲敏捷方法和实践，为多家世界500强企业做敏捷咨 询和转型服务。曾参与敏捷经典著作《A Practical Guide to Distributed Scrum》和《Disciplined Agile Delivery》的撰写和审阅。

从支撑到决策：大数据实现企业商业价值

电子商务、社交媒体、移动互联网、物联网的兴起极大地改变了人们生活与工作的方式，它们给世界带来巨大变化的同时，也让一个大数据时代真正地到来。与传统数据相比，大数据主要体现在数据量庞大、数据类型丰富、数据来源广泛三个方面，大数据的这三大特征不仅仅悄然改变着企业IT基础架构，也促使了用户对数据与商业价值之间关系的再思考。

大数据所蕴含的价值

对于当今的企业而言，数据就是一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。事实上，美国奥巴马政府已经投资2亿美金启动了“大数据研究和发展计划”,从政府层面鼓励企业收集海量数据、分析萃取信息的能力。英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔博士表示：“信息数据就是21世界的石油，石油只有经过开采、提炼最后变成汽油等化学品才能够体现出价值。大数据与石油一样，仅仅存储而不进行分析和处理是体现不出它的价值。”

图一：全球知名调研机构IDC公司 对全球数据增长以及数据类型分布情况的调研与预测。相对于传统的结构化数据，非结构化数据、内容数据的增长迅速，且蕴含了极大的价值。

任何企业都希望能够充分挖掘出像数据这种战略资源的价值，从而做出更为准确的商业决策。过去传统的商业智能局限在分析企业信息系统自身产生出来业务数据，这些数据大部分为数据库等结构化数据，而随着非结构化数据成为企业数据的主力军，传统商业智能的方式方法显然已经落伍。传统商业智能就犹如坐在自己车里，通过后视镜看后面发生的情况；而大数据分析则像是向前看的望远镜，用户通过望远镜能够看到未来可能会发生的情况。之所以会这样，是因为大数据分析是基于构化和非结构化数据的总和，在数据分析的全面性上是传统商业智能所不能比拟的，这意味着通过分析结构能够提供给企业更加全面和准确的商业洞察力。

图二：全球知名咨询机构麦肯锡对于不同行业所产生的数据类型的分析。麦肯锡全球研究所认为几乎所有行业正在大量产生非结构化数据。[page]

大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，其背后蕴含的商业价值不可低估，IDC就在其大数据相关报告中着重阐述了大数据的商业价值：行业领导企业与其他企业有着本质的区别，行业领导企业会积极将新的数据类型引入到数据分析之中，为商业决策做出更加准确的判断，那些没引入新的分析技术和新的数据类型的企业在未来是不可能成为行业领导者。这本质上其实是要求企业能够从思维的角度彻底颠覆过去的观点，大数据在未来企业中的角色绝对不是一个支撑者，而是在企业商业决策和商业价值的决策中扮演着重要的作用。

从支撑到决策

传统IT,从服务器、存储、网络、PC这些硬件设施，到CRM、ERP、PLM等应用软件，本质上是在对企业各个业务流程层面起到了支撑作用，虽然传统的商业智能分析能够对于企业的商业决策起到一定的作用，但是传统商业智能分析在当今这个大数据时代已经举步维艰。大数据的价值在于它能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。

图三：全球知名咨询机构麦肯锡对美国不同行业应用大数据技术潜在价值评估。

麦肯锡认为大数据正在为全球创造不可低估的商业价值。首先，大数据能够能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。

事实上，大数据离我们并不遥远，现实生活中已经有很多活生生的案例，这些案例充分说明大数据对于未来的商业决策有着不可低估的作用。比如2011年，英国对冲基金Derwent Capital Markets花费4000万美金首次建立了基于社交网络的对冲基金。该基金通过对Twitter的数据内容来感知市场情绪，从而进行投资。美国加州大学河滨分校也在2012年公布了一项通过对Twitter消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。

图四：英国对冲基金Derwent Capital Markets通过分析Twitter数据来预测股市的波动，该应用为典型的大数据应用，通过实时分析数据来获得更为准确的投资趋势。图中红线代表Tweets中“平静”数值；蓝线表示3天后的道指变化。在这两条线段重合的部分，“平静”指数预测了3天后道指收盘指数，从图中我们可以发现红、蓝两线经常走势相近。[page]

可以说，在IT日益渗透到企业和个人方方面面的今天，大数据将逐渐成为很多行业企业实现商业价值的最佳途径。IDC中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚就表示：“毫无疑问，未来几年大数据会逐渐向更多行业发展，除了互联网和电信之外，其他像政府、金融、制造业都会开始有大数据的应用。”当然，可能还有人会质疑大数据的决策效果，但是不可否认的是大数据正在彻底改变商业决策的模式与方法，大数据是IT价值从企业业务支撑到企业决策转变的最好体现。

图五：美国德克萨斯大学《measuring the business impacts of effective data》报告，该报告认为数据使用率提升10%对行业人均产出的平均提升幅度有着重要影响，最为明显的就是零售行业，在零售行业数据使用率提升10%就能够使得人均产出提升49%,效果异常明显。

另外值得关注的是，企业的商业决策带有很强烈的行业特性，不同行业的企业对于大数据分析的需求并不相同，甚至由于不同行业的关系，这种需求可能是千差万别。这也就要求大数据解决方案不仅仅包括良好的数据分析能力，也需要包含很多行业的知识。IDC中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚就表示：“从传统概念来讲，大数据非常复杂，无法形成打包好的分析应用解决方案。不过在未来几年中，某个行业的应用会形成一个共性，厂商们会基于这个共性打包出一些大数据的解决方案推向这些行业用户。另外，会有更多的行业ISV会加入到大数据平台，基于这个大数据平台来开发应用。”从本质上来看，企业用户在商业决策中需要的是一个包含了灵活可靠的基础架构、功能强大的数据分析能力与经验丰富的行业分析能力的大数据综合性解决方案，仅仅依靠几套开源软件和设备是不能满足企业在商业决策上的长久需求，英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔博士就表示：“大数据不仅仅是一个技术问题，英特尔认为大数据需要一个全面的大数据解决方案。英特尔在提供优秀的基础架构同时，还重点将Hadoop软件平台进行优化并提供软件服务，更加重要的是会针对分析工具和用户界面进行不同行业解决方案的定制。此外，英特尔也和众多行业ISV进行多角度、多方位的合作，从而构建出一个完善的大数据解决方案。”

从商业支撑到商业决策，大数据的商业魅力正在逐渐显现。在这个商业迅速信息化、社交化、移动化的时代，大数据必然会成为大部分行业用户商业价值实现的最佳捷径，我们需要做的就是认清本质、转变思路、未雨绸缪、运筹帷幄，在大数据时代中抓住无限商机。

大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。

大数据时代的来临

互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。

信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。

数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。

大数据应用的领域

大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。

在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。

在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。

麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。

大数据技术的挑战和启示

目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。

为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。

中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。

大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。

大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。

大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

（作者：中国工程院院士）

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