大数据改变了什么

发布时间:2015-06-08     稿件来源:《群众•决策资讯》     作者:潘 少    
 

科技的进步在很多时候会超出我们的想象,试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球计算能力的总和,一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和,甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和,世界会发生什么呢?那就取决于你的想象力了。美国人说,大数据是资源,和大油田、大煤矿一样,可以源源不断挖出大财富。而且和一般资源不一样,它是可再生的,是越挖越多、越挖越值钱的。对企业如此,对行业、对国家也是这样,对个人同样如此。这样的东西谁不喜欢呢?因此,大数据这么热门,是完全有道理的。

似乎一夜之间,大数据(Big Data)变成一个IT行业中最时髦的词汇。大数据不是什么完完全全的新生事物,Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用,根据客户的需求,Google实时从全球海量的数字资源(或数字垃圾)中快速找出最可能的答案,呈现给你,就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少,在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业,累积的数据量越来越大,越来越多企业、行业和国家发现,可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率,才逐步形成大数据这个概念。

有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间,RFID会被自动识别。同时,数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间,数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低,以往的做法是直接干掉。可是,如果RFID传回的数据显示这件衣服销量低,但进试衣间的次数多,那就能另外说明一些问题,这件衣服的下场就会截然不同,也许在某个细节的微小改变后就会重新创造出一件非常流行的产品。

还有一个是关于中国粮食统计的故事。中国的粮食统计是一个老大难的问题。在前两年的一次会议上,原国家统计局总经济师姚景源向我们讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星,通过图像识别,把中国所有的耕地标识、计算出来,然后把中国的耕地网格化,对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计,再按照统计学的原理,计算(或者说估算)出中国的粮食数据。这种做法是典型的采用大数据建模的方法,打破传统流程和组织,直接获得最终的结果。

最后是一个炒股的故事。这个故事来自于2011年好莱坞电影《永无止境》,讲述一位落魄的作家库珀,服用了一种可以迅速提升智力的神奇蓝色药物,然后他将这种高智商用于炒股。库珀是怎么炒股的呢?他能在短时间内掌握无数公司资料和背景,也就是将世界上已经存在的海量数据(包括公司财报、电视、几十年前的报纸、互联网、小道消息等)挖掘出来,串联起来,甚至从FaceBookTwitter的海量社交数据中挖掘得到普通大众对某种股票的感情倾向,通过海量信息的挖掘、分析,使一切内幕都不是内幕,使一切趋势都在眼前,结果在10天内他就赢得了200万美元,神奇的表现让身边的职业投资者目瞪口呆。这部电影简直是展现大数据魔力的教材性电影,推荐没有看过的IT人士看一看。

从这些案例来看,大数据并不是很神奇的事情。就如同电影《永无止境》提出的问题:人类通常只使用了20%的大脑,如果剩余80%大脑潜能被激发出来,世界会变得怎样?在企业、行业和国家的管理中,通常只有效使用了不到20%的数据(甚至更少),如果剩余80%数据的价值激发出来,世界会变得怎么样呢?特别是随着海量数据的新摩尔定律,数据爆发式增长,然后数据又得到更有效应用,世界会怎么样呢?

单个的数据并没有价值,但越来越多的数据累加,量变就会引起质变,就好像一个人的意见并不重要,但1千人、1万人的意见就比较重要,上百万人就足以掀起巨大的波澜,上亿人足以改变一切。

数据再多,但如果被屏蔽或者没有被使用,也是没有价值的。中国的航班晚点非常多,相比之下美国航班准点情况好很多。这其中,美国航空管制机构一个做法发挥了积极的作用。说起来也非常简单,就是美国会公布每个航空公司、每一航班过去一年的晚点率和平均晚点时间,这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班,从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段(如中国政府的宏观调控手段)都直接和有效。

没有整合和挖掘的数据,价值也呈现不出来。《永无止境》中的库珀如果不能把海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来,这些信息就没有价值。

因此,海量数据的产生、获取、挖掘及整合,使之展现出巨大的商业价值,这就是我理解的大数据。在互联网对一切重构的今天,这些问题都不是问题。因为,我认为大数据是互联网深入发展的新一波应用,是互联网发展的自然延伸。目前,可以说大数据的发展到了一个临界点,因此才成为IT行业中最热门的词汇之一。

大数据将重构很多行业的思维模式。

第一,大数据使企业真正有能力从以自我为中心改变为以客户为中心。企业是为客户而生,目的是为股东获得利润。只有服务好客户,才能获得利润。但过去,很多企业是没有能力做到以客户为中心的,原因就是相应客户的信息量不大,挖掘不够,系统也不支持,目前的保险业就是一个典型。大数据的使用能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳(就是所谓提炼归纳的“客户群”)还原成一个个活生生的客户,这样经营就有针对性,对客户的服务就更好,投资效率就更高。

第二,大数据一定程度上将颠覆企业的传统管理方式。现代企业的管理方式是来源于对军队的模仿,依赖于层层级级的组织和严格的流程,依赖信息的层层汇集来制定正确的决策,再通过决策在组织的传递与分解,以及流程的规范,确保决策得到贯彻,确保每一次经营活动都有质量保证,也确保一定程度上对风险的规避。过去这是一种有用而笨拙的方式。在大数据时代,我们可能重构企业的管理方式,通过大数据的分析与挖掘,大量的业务本身就可以自决策,不必要依靠膨大的组织和复杂的流程。大家都是基于大数据来决策,都是依赖于既定的规则来决策,无论是高高在上的CEO决策,还是一线人员决策,本身并无大的区别,那么企业是否还需要如此多层级的组织和复杂的流程呢?

第三,大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑,提供了从其他视角直达答案的可能性。现在人的思考或者是企业的决策,事实上都是一种逻辑的力量在起主导作用。我们去调研,去收集数据,去进行归纳总结,最后形成自己的推断和决策意见,这是一个观察、思考、推理、决策的商业逻辑过程。人和组织的逻辑形成需要大量的学习、培训与实践,代价是非常巨大的。但是否这是唯一的道路呢?大数据给了我们其它的选择,就是利用数据的力量,直接获得答案。就好像我们学习数学,小时候学九九乘法表,中学学几何,大学还学微积分,碰到一道难题,我们利用多年学习沉淀的经验来努力求解。但我们还有一种方法,在网上直接搜索是不是有这样的题目,如果有,直接抄答案就好了。很多人就会批评说,这是抄袭,是作弊。但我们为什么要学习啊?不就是为了解决问题嘛。如果我任何时候都可以搜索到答案,都可以用最省力的方法找到最佳答案,这样的搜索难道不是一条光明大道吗?换句话说,为了得到“是什么”,我们不一定要理解“为什么”。我们不是否定逻辑的力量,但是至少我们有一种新的巨大的力量可以依赖,这就是未来大数据的力量。

第四,通过大数据,我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和构建新的商业模式。我们现在看这个世界,比如分析家中的腐烂食品,主要就是依赖于我们的眼睛再加上我们的经验,但如果我们有一台显微镜,我们一下就看到坏细菌,那么分析起来完全就不一样了。大数据就是我们的显微镜,它可以让我们从全新视角来发现新的商业机会,并可能重构商业模式。我们的产品设计可能不一样了,很多事情不用猜了,客户的习惯和偏好一目了然,我们的设计就能轻易命中客户的心窝;我们的营销也完全不同了,我们知道客户喜欢什么、讨厌什么,更有针对性。特别是显微镜再加上广角镜,我们就有更多全新的视野了。这个广角镜就是跨行业的数据流动,使我们过去看不到的东西都能看到了,比如开车是开车,保险是保险,本来不相关,但当我们把开车的大数据传递到保险公司,那整个保险公司的商业模式就全变了,完全重构了。

第五,大数据发展对IT本身技术架构带来革命性影响。大数据的根基是IT系统。我们现代企业的IT系统基本上是建立在IOEIBM小型机、Oracle数据库、EMC存储)+Cisco模型基础上的,这样的模型是Scale-UP型的架构,在解决既定模型下一定数据量的业务流程是适配的,但在大数据时代,很快会面临成本、技术和商业模式的问题,大数据对IT的需求很快就会超越了现有厂商架构的技术顶点,超大数据增长将带来IT支出增长之间的线性关系,使企业难以承受。因此,目前在行业中提出的去IOE趋势,利用Scale-out架构+开源软件对Scale-up架构+私有软件的取代,本质是大数据业务模型所带来的,也就是说大数据将驱动IT产业新一轮的架构性变革。

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