互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)也將像能源、材料一樣，成為戰(zhàn)略性資源。市場(chǎng)研究公司MarketsandMarkets最新發(fā)布的一份報(bào)告預(yù)計(jì)，從2013年到2018年，全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)將會(huì)出現(xiàn)年均26%的增長(zhǎng)率，即從今年的148.7億美元增長(zhǎng)到2018年的463.4億美元。如今，“大數(shù)據(jù)”早已滲透到我們的生活中，衍生出了形形色色的數(shù)據(jù)應(yīng)用，涵蓋制造、營(yíng)銷(xiāo)等各個(gè)方面。大數(shù)據(jù)促進(jìn)了信息融合和產(chǎn)業(yè)跨界，成為了企業(yè)向新業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型變革的驅(qū)動(dòng)力量。
傳統(tǒng)的商務(wù)智能已經(jīng)應(yīng)用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，對(duì)企業(yè)自身的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、清洗、索引和分析，并能夠提供包括客戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)、客戶(hù)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)、服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)、營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)價(jià)、市場(chǎng)需求評(píng)估等各種基于簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)和關(guān)聯(lián)挖掘的報(bào)表——這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)于企業(yè)自身評(píng)估和決策起到了重要的作用。在2013年的大數(shù)據(jù)時(shí)代，商務(wù)智能積累起來(lái)的的數(shù)據(jù)量則是企業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式技術(shù)和理念的基礎(chǔ)，目前企業(yè)正在利用大數(shù)據(jù)得出的判斷開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，開(kāi)辟新的收入來(lái)源甚至造就了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)文化。在從傳統(tǒng)向大數(shù)據(jù)時(shí)代過(guò)渡的過(guò)程中，企業(yè)必須打破僵化的量化和成本控制思路，發(fā)展靈活機(jī)動(dòng)的解析和判斷方法，逐漸通過(guò)大規(guī)模自動(dòng)化預(yù)測(cè)解析實(shí)現(xiàn)企業(yè)最優(yōu)發(fā)展。只有這樣他們才能真正通過(guò)大數(shù)據(jù)找到有利可圖的商業(yè)模式，依托數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)出新產(chǎn)品來(lái)。
不幸的是，許多企業(yè)仍然停留在非常僵化的模式中，他們還是一味地從成本控制和存儲(chǔ)可擴(kuò)展性的角度來(lái)利用大數(shù)據(jù)：學(xué)會(huì)不斷的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，卻無(wú)法從中提取出價(jià)值。大數(shù)據(jù)作為企業(yè)變革的驅(qū)動(dòng)力的關(guān)鍵首先在于企業(yè)能夠通過(guò)深入數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)自身優(yōu)化的基礎(chǔ)。舉個(gè)典型的例子，長(zhǎng)虹在自己的生產(chǎn)線上，通過(guò)大量傳感器，記錄生產(chǎn)環(huán)境的溫度、濕度、粉塵等等，通過(guò)這些量化指標(biāo)與產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)聯(lián)分析，得到影響產(chǎn)品優(yōu)品率和良品率的關(guān)鍵因素，從而通過(guò)環(huán)境因素控制，明顯提高了產(chǎn)品的優(yōu)品率。因此，數(shù)據(jù)分析比存儲(chǔ)的意義重要的多，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析能力的強(qiáng)弱，類(lèi)似于工業(yè)時(shí)代制造工藝的先進(jìn)與否，真正融入了大數(shù)據(jù)的企業(yè)，都具行業(yè)領(lǐng)先的快速分析能力。此外，針對(duì)制造業(yè)而言，傳感器數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)和消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)快速發(fā)展的勢(shì)頭，均驅(qū)動(dòng)了大數(shù)據(jù)引領(lǐng)這場(chǎng)變革。比如一家企業(yè)的傳感器，能夠每秒產(chǎn)生出數(shù)百次的事件，實(shí)時(shí)處理這些數(shù)據(jù)難度很高。特別是當(dāng)實(shí)時(shí)處理的傳感器數(shù)據(jù)，激增到一天5TB的時(shí)候，如何快速的分析數(shù)據(jù)，就成為了尤為關(guān)鍵的瓶頸。最后，企業(yè)需要開(kāi)放的心態(tài)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行包容互換，企業(yè)有了大量數(shù)據(jù)和一定的分析能力后，不能固步自封，而要充分借助社會(huì)的力量，盡最大可能發(fā)揮數(shù)據(jù)潛藏的價(jià)值。
目前，Google、 Facebook 和 LinkedIn等都是大數(shù)據(jù)公司的先行者，它們已經(jīng)經(jīng)歷了這些發(fā)展階段。當(dāng)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在互聯(lián)網(wǎng)公司中越發(fā)成熟時(shí)，也正是其它企業(yè)擁抱大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值和積累競(jìng)爭(zhēng)力的時(shí)候。針對(duì)中國(guó)制造業(yè)而言，部分的領(lǐng)先汽車(chē)制造企業(yè)也開(kāi)始采用大數(shù)據(jù)作為變革的突破點(diǎn)，利用大數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，通過(guò)為汽車(chē)安裝大量傳感器和儀表來(lái)采集汽車(chē)駕駛信息，包括車(chē)輛運(yùn)行狀況和消費(fèi)者操控汽車(chē)的方式數(shù)據(jù)，進(jìn)而優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)。同時(shí)，也通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行采集來(lái)了解消費(fèi)者態(tài)度和需求，為企業(yè)的生產(chǎn)決策做支撐。
關(guān)于大數(shù)據(jù)話題的炒作與爭(zhēng)論似乎永無(wú)停歇，但全球數(shù)據(jù)量迅猛增長(zhǎng)、每十八個(gè)月總量翻上一倍的客觀現(xiàn)實(shí)卻沒(méi)人能夠否認(rèn)。2013年，企業(yè)這對(duì)這些新增數(shù)據(jù)的利用已經(jīng)延伸到我們生活中的幾乎各個(gè)方面，只是有些相對(duì)直觀、有些卻在悄然發(fā)生。如果企業(yè)仍把過(guò)時(shí)的技術(shù)或技能想像成大數(shù)據(jù)，最終因解析能力跟不上而受傷的還是他們的生意，未來(lái)他們只會(huì)失去這塊戰(zhàn)場(chǎng)，將機(jī)會(huì)拱手讓給真正懂大數(shù)據(jù)技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
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