大数据时代：大数据的价值

米小乐

      

       现在我们讨论了“大数据”是什么，也已明确了它是一种有着真正未来的趋势，那接下来我们需要探讨的是，大数据的意义在哪里。大数据能干什么？能带来什么价值？  

       要考量大数据的价值，必须先了解大数据应用的环境。首先必须说明，“大数据”虽然在这一两年来因为互联网和信息行业的发展而变得异常火爆，但它并不是一个新鲜玩意儿，追寻其历史，我们会发现在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、社会管理等行业都能找到它的足迹，“大数据”的存在已早有时日。显然，“大数据”不是单一行业的特有概念，要谈论大数据的价值，谈论大数据的应用环境，最合适的做法还是统而合一，无奈术业有专攻或说才疏学浅，上述提到的行业，领域，我均无涉猎，更谈不上研究，因此下文关于大数据的应用环境的讨论，我仅针对大数据在商业方面的应用进行泛泛而谈。这也恰好印证，大数据的价值和魅力可能很大，但也必须有能力去领悟。   

       大数据是为解决巨量复杂数据这种趋势而生的。巨量复杂数据有两个核心点，一个是巨量，一个是复杂。“巨量”意味着数据量大，要实时处理的数据越来越多，对企业而言最重要的成本付出就是时间成本，而恰恰时间成本是企业最稀缺的资源，今时今日，创新讲的是领先他人，市场讲的是抢占先机，服务讲的是快客户一步，快时代的用户的需求是实时的，他不愿意等，你不满足他，自有他人会满足，因此企业的策略也必须是实时的，然而企业的策略是依托数据分析结果来制定的，一旦在处理巨量数据上耗费的时间超出了可承受的范围之内，这意味着企业的策略是落后于市场的。任何的时延都会使企业蒙受损失，创新落后于人成为微创新，市场被别人抢占只能作为挑战者，服务失去优势造成客户流失，这些都是致命的。大数据还有一个核心是“复杂”。“复杂”意味着数据是多元的，不再是过去的结构化数据了，因此我们过去的那一套数据分析的模型，理论已经不管用的，必须针对多元数据重新构建一套有效的分析理论/分析模型，甚至分析行为所依托的软硬件都必须进行革新。从这两个角度看来，大数据是企业在现在及未来的发展路上不可或缺的。

       上一篇文章中也提到“大数据的资源太丰富，如果你没有明确的目标，你就算没有走入迷途至少会觉得非常迷茫”，确实，对于企业而言大数据很必要，其可以实现的东西也很多，稍微梳理一下，大概包括：如支撑业务战略决策，提高顾客服务水平，促进销售获得客户，开发创新产品，强化财会业务，实现决策自动化，进行基础研究，产品功能监视和检测情况，强化内部治理等等，基本上囊括了企业所有的行为，这也就是大数据的价值所在。  

       以上所述有点偏于框架性，我们选择一个方面举个简单的例子来说明吧，“如何利用大数据促进销售获得客户？”，首先大数据能告诉策划人员什么样的实时优惠对某个用户更有效，基于此用户的偏好，哪种服务渠道能产生更好的服务效果，哪种支付方式能够快速实现交易达成，还可以分析说当一个潜在客户通过搜索关键词找到产品页面后，达成交易的可能性有多大，在每天/每周/每月/每季度，不同的节日的特定时间段中，哪种促销方式最有效，当一个用户被营销活动覆盖到后，他实现购买的机会有多大，当一个用户完成购买后，其重复购买的机会有多大，其带动身边朋友实现购买的机会有多大，等等。对于销售方而言，大数据能够让他更加了解客户消费方式，如消费者的购物决策、影响决策的关键点，让他有能力提供定制的交易内容给高价值用户，让他有能力实时评估促销效果，还可以根据消费者习惯改变商品上架位置，等等；而对客户而言，大数据能让他可从他人评价了解更多商品信息，同时享受更多定制化和独家折扣优惠，能够实时使用消费分析工具进行评估，能够实现交易过程透明化等等。   

       大数据内涵太大，全部展开讲的话将是一项庞大的工程，下面借用杂志《V-MARKETING成功营销》中文章《Big Data,大数据重塑营销》对于“大数据”对于商业企业在五大方面的价值体现的提炼和归纳：   

       数据的高透明度及广泛可获取性：一些制造商正试图集成多种系统的数据，甚至从外部供应商和客户处获取数据来共同制造产品。以汽车这类先进制造行业为例，全球供应商生产着成千上万的部件。集成度更高的平台将使公司及其供应链合作伙伴在设计阶段就开始协作。  

       决策验证对竞争方式的影响：大数据可能使决策制定发生根本性的改变。利用可控实验，公司可验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变。  

       应用于广泛的实时的用户定制及其对企业的影响：面向用户的企业已长期利用数据来细分和定位用户。大数据实现了用户定制的质的飞跃，使得实时个性化成为可能。下一代零售商通过互联网点击流可跟踪个体用户的行为，更新其偏爱，并实时模仿其可能的行为。  

       大数据对管理的改变及替代作用：大数据能进一步提高算法和机器分析的作用。一些制造商利用算法来分析来自生产线的传感数据，创建自动调节过程以减少损失，避免成本高昂的人工干预，最终增加产出。

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