企業如何啟動大數據戰略？

鄭渝川

對于企業人來說，布局大數據戰略，要首先考慮如何將運營和大數據融入公司的整體管理。

閱讀荷蘭著名的大數據戰略家、全球頂尖大數據影響力人物之一馬克·馮·里吉門納姆所著的《企業的大數據戰略》一書，我們可以徑直翻到第六章。書作者在這一章列舉了全球范圍內多大18個行業中大數據應用的案例。

首先來看農業。拖拉機、土壤栽培的設備、噴霧器、收割機、擠奶器等，這些農業機械在裝備了傳感器后，變成了智能控制體系中的終端，可以預見問題，能夠在實際損害來臨之前按照預設方案采取行動并發出警示。而農業大數據更加令人振奮的應用，還將大幅提高農戶和農業企業識別、理解、利用土壤和作物中各種變量的量化信息，家禽家畜的飼養也進行類似的升級優化。再加上天氣信息納入聯網管理，種地就因此擺脫了農業出現以來幾千年一直延續不變的“靠天吃飯”。

汽車業給汽車產品裝備傳感器，納入大數據，可以極大的提高駕乘者對于車輛的操控以及對于風險的管理。很清楚的是，在未來，汽車駕駛與在游戲中駕駛車輛，在虛擬現實的體驗中完成駕駛，體驗感將趨于統一。當然，《企業的大數據戰略》書中就此提到大多是關于汽車企業、汽車車主因此獲得的好處，需要提醒的是，如果這里提出的只是假設，如果車主有非常糟糕的駕駛習慣，例如駕車時吸煙、不系安全帶、打電話，以及熱衷于在沒有交通監控設施的路段超車或逆行等，智能化的汽車終端很可能會將這些信息反饋給汽車公司，以及跟汽車公司購買這些信息的保險公司，嗯，其結果，你懂的。

消費品業已經進入大數據階段，已經非常嫻熟的使用這一技術方式來提升客戶滿意度、加快品類的細分、優化營銷活動、改善供應鏈管理。當然，你應當清楚的是，從消費者的角度，我們因此變得更加頻繁的實施購買，我們的消費心理因為被企業所洞察而更可能完成沖動消費。

教育行業應用大數據，未來將走向為每個學生量身定做個性化學習方案、程序過程、豐富體驗的方式，當然，隨之而來的還有實時監控。這很可能并不令人感到愉快，特別是家長和學生——誰不是在某種程度上的偷懶中，應付學業，然后慢慢地在一些學科、單元內容中增強興趣，或是因為考試壓力被動的增加時間投入，最后不無遺憾的迎來升學考試的呢？正在大幅度進化增強的神經科學，與大數據的結合，會成為偷懶學生的噩夢。

書中第六章還介紹了能源、金融服務、游戲、醫療、制造等行業的一些領先企業在大數據應用中采取的做法，以及因此獲得的效益。

《企業的大數據戰略》這本書就大數據的應用方法，給出了系統性的解讀和建議，對于企業界讀者完整理解大數據的特征、效益、問題及趨勢，具有重要意義。

大數據有什么特征？書作者談到，人們通常會用高速度（velocity）、多樣性（variety）、大體量（volume）三個特征（3V）來解讀大數據，但要更充分的反映最近幾年來大數據在商業應用中的變化，還可以加入另外的4個V，即真實性（veracity）、可變性（variability）、可視化（visualization）、高價值（value），合稱為7V特征。這其中值得強調的是，大數據的可變性已經在近年來的商業實踐中得到了比較清晰的體現，特別是在對涉及情感分析的數據進行分析時，必須對此進行認真的考量。而可視化意味著需要將大量可理解的數據用易讀和易理解的方式予以呈現。

大數據在幾年前就已經成為熱詞，相比之后陸續提出的一些新概念，似乎已經不再時髦，這就是問題所在——當前各國仍在發力建設大數據基礎設施，著力為數據安全建立軟硬件保障，而大數據工程師短缺的問題一直沒有得到很好解決；另外，圍繞大數據引發的數字時代隱私邊界爭議，也一直沒有消弭。這些因素決定著，無論是公共部門、企業，還是個人，仍需高度重視大數據應用，而不是真的將之作為一個已經過時的概念，轉而去追逐其他的“風口”概念。

書中分析指出，大數據將出現7大發展趨勢，包括隨著移動互聯普及率和滲透率的雙重上升，將使得大數據應用的商業價值提高；實時大數據將成為新的投資、發展“風口”；物聯網是大數據潮流中最為顯著的趨勢；量化自我運動的興起（量化自我信息然后進行數據轉化，這也不出意料的引發了爭議，被認為是讓人徹底走向物化、異化的方式）；社交大數據將獲得進一步的重視；企業界將加速對于政府公開數據的應用；探索大數據與游戲化的更深入結合，改善人們在工作、學習中的體驗質量，在更加愉快的體驗中完成任務。

對于企業人來說，布局大數據戰略要首先考慮如何將運營和大數據融入公司的整體管理，明晰使用大數據的直接原因（不要模糊化描述，而應當非常具體的予以陳述），在此基礎上設定理想的大數據應用目標，選擇恰當的工具，進行探索后予以啟動。

要讓企業內部的主要資源、人手都加入到大數據戰略的應用中去，避免部分部門、團隊基于狹隘的利益考量而拒絕共享數據、配合操作，可以考慮采取的策略是首先啟動內部大數據應用。比如，使用大數據手段來更新客戶關系管理，要展現大數據手段分析諸多非結構化數據的優點，并通過大數據預測，來證明其高水平應用的潛力；又如，使用大數據來改善企業公共關系實施，通過大數據手段更為全面深入的挖掘有關利益相關者的深刻見解、識別特定利益相關者的特征并預測其行為趨向，在公共關系危機中采取更為恰當的應對措施等。