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商業(yè)智能化

大數(shù)據(jù)是智能革命的核心。大數(shù)據(jù)背后的基本思想是，人類一切行為都會留下數(shù)字痕跡(或數(shù)據(jù))，我們(或他人)可以對其加以利用，變得更加智慧。掌握數(shù)量日益增加的數(shù)據(jù)并利用技術(shù)能力將其轉(zhuǎn)化成具有商業(yè)價(jià)值的想法，是推動新世界的主要力量。

無疑，大數(shù)據(jù)在改變世界。我們的居住、擇偶、治療癌癥、科研、提升績效、管理城市、治理國家和管理企業(yè)的方式都因此而發(fā)生了的改變。因此，出現(xiàn)了對大數(shù)據(jù)大量的吹捧和贊美。人人都在談?wù)摯髷?shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)也是各個(gè)董事會以及包括《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》、《財(cái)富》和《哈佛商業(yè)評論》在內(nèi)的商業(yè)出版物經(jīng)常探討的熱門話題，甚至連主流媒體也加入了。但是盡管人人都在發(fā)聲，多數(shù)人仍不理解何為大數(shù)據(jù)，幾乎沒人知道如何利用。就個(gè)人而言，我不太喜歡這個(gè)新詞，因?yàn)樗^于簡化，可能誤導(dǎo)人。誠然，如今，我們追蹤和記錄一切信息，所以我們確實(shí)擁有獲取海量數(shù)據(jù)的潛在能力——也就提出了大數(shù)據(jù)的概念。但是真正的價(jià)值不在于數(shù)據(jù)多少，而在于我們?nèi)绾卫谩Ｅc數(shù)據(jù)量相比，掌握分析大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力才讓我們與過去不同。云計(jì)算與升級的網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析能力相連接，讓我們能夠?qū)⒑Ａ繌?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為價(jià)值。除此之外，分析能力的取得不再依賴建造超級計(jì)算機(jī)。也就是說，任何能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)的企業(yè)、政府部門或個(gè)人都能提高決策能力。

分析所謂“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”的能力作用巨大(更多內(nèi)容見第3章)?；旧?，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不易存儲，在傳統(tǒng)格式和數(shù)據(jù)庫(如電子郵件交流、社交網(wǎng)絡(luò)帖子、視頻內(nèi)容、照片、錄音和聲音等)中難以索引。將無序復(fù)雜的數(shù)據(jù)與更傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合是價(jià)值所在。許多公司開始利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)完善傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析流程，以增加利潤，提升認(rèn)識，更明智地決策。從效果上看，大數(shù)據(jù)應(yīng)該指代智能數(shù)據(jù)，同時(shí)，我認(rèn)為大數(shù)據(jù)一詞會逐漸消失，而智能數(shù)據(jù)的收集和使用必將長存。

誰是大數(shù)據(jù)用戶？

該領(lǐng)域主要選手是：亞馬遜、谷歌、沃爾瑪和Facebook 等巨頭，且已經(jīng)取得相當(dāng)成就。例如，沃爾瑪每小時(shí)處理的消費(fèi)交易超過100萬次，交易數(shù)據(jù)所占空間為500萬億字節(jié)。沃爾瑪現(xiàn)在可將數(shù)據(jù)與多種資源聯(lián)系在一起，包括客戶歷史采購記錄和手機(jī)定位信息、內(nèi)部存貨控制記錄、社交媒體和外部來源消息(如天氣)，并發(fā)起定向促銷活動。例如，如果你從沃爾瑪買了燒烤相關(guān)的產(chǎn)品，你的位置處在距離一家沃爾瑪門店 3 英里半徑范圍內(nèi)，且陽光明媚，沃爾瑪就會向你的手機(jī)發(fā)送一張燒烤架清潔劑打折券！

另一個(gè)例子是我的一個(gè)客戶，那是一家經(jīng)驗(yàn)豐富的通信公司，正在使用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測消費(fèi)者滿意度和潛在流失率。根據(jù)電話、短信和社交媒體數(shù)據(jù)分析，該公司能將消費(fèi)者分成不同的類別。分析顯示，某類消費(fèi)者更傾向于取消訂單，轉(zhuǎn)投競爭者。這類極為有用的信息幫助該公司密切監(jiān)測消費(fèi)者滿意度，并采取優(yōu)先措施防止流失，維持滿意度。

今天，即使是中端車也配有40個(gè)微處理器監(jiān)測運(yùn)行狀況。這些電子設(shè)備通常占新車成本的三分之一左右。當(dāng)然，汽車制造商產(chǎn)生、收集并分析這些信息也帶來了明顯的競爭優(yōu)勢。一家汽車公司與第三方分析公司合作發(fā)現(xiàn)，一臺由德國供應(yīng)商提供的油箱傳感器性能糟糕。該汽車公司可以告知供應(yīng)商，要求他們修復(fù)，但是與該供應(yīng)商合作的其他公司也能享用這個(gè)改進(jìn)。所以，該公司開發(fā)了一個(gè)軟件補(bǔ)丁修復(fù)這一問題，申請專利，然后將其回賣給了供應(yīng)商。

大數(shù)據(jù)正在改變商業(yè)本質(zhì)，重塑制造業(yè)、保健、零售、農(nóng)業(yè)等各行各業(yè)。每個(gè)可感知活動的信息率和可收集的信息量意味著，在微調(diào)流程和業(yè)務(wù)操作，以及消除后一點(diǎn)低效率方面，機(jī)遇越來越多。

公司是如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)的

不同行業(yè)對此的回應(yīng)方式不一。零售行業(yè)盡可能地收集消費(fèi)者生活的各類信息，以期高效地滿足不斷變化的消費(fèi)需求。制造業(yè)尋求精簡流程，記錄和改良裝備校準(zhǔn)設(shè)定，監(jiān)測產(chǎn)品存儲環(huán)境，調(diào)節(jié)周圍環(huán)境，限度地降低流失和浪費(fèi)。

對跨國公司來說，這意味著從全球工廠收集和分析信息，然后研究細(xì)微變量，消化和理解研究成果。

例如，2013年，制藥巨頭Merck公司使用分析技術(shù)大幅降低由生產(chǎn)環(huán)境條件變化導(dǎo)致的浪費(fèi)。該公司在三個(gè)月的時(shí)間里，針對550萬批次疫苗的獨(dú)立生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了共150億次運(yùn)算。這使得他們發(fā)現(xiàn)發(fā)酵過程中的工況，一旦美國食品藥品管理局批準(zhǔn)，可大幅提高產(chǎn)出。

2014年，機(jī)動車研究中心的一份報(bào)告顯示，先進(jìn)的IT解決方案和大數(shù)據(jù)帶來的進(jìn)步是“創(chuàng)新引擎”。該報(bào)告強(qiáng)調(diào)了機(jī)動車和汽車行業(yè)正在日趨復(fù)雜化，是汽車制造商的挑戰(zhàn)。

每臺機(jī)器和每個(gè)人在產(chǎn)品制造過程中的效率都可以得到記錄，這樣公司知道什么有效，以及如何做出必要改進(jìn)。

在農(nóng)業(yè)方面，數(shù)據(jù)分析正在為應(yīng)對糧食增產(chǎn)的挑戰(zhàn)做出貢獻(xiàn)，專家預(yù)測，到2050 年，世界糧食產(chǎn)量必須提高 60%才能養(yǎng)活不斷增加的人口。拖拉機(jī)和農(nóng)機(jī)制造商John Deere公司已經(jīng)在其產(chǎn)品中安裝傳感器。農(nóng)戶可訪問myjohndeere.com獲取數(shù)據(jù)，一項(xiàng)名為Farmsight的服務(wù)幫助農(nóng)民為農(nóng)作物生長創(chuàng)造條件。而且，該數(shù)據(jù)還能幫助John Deere公司推測零部件更換需求。

當(dāng)然，對企業(yè)來說，產(chǎn)品種出來或生產(chǎn)出來后還要賣出去。零售巨頭收集的包括你我在內(nèi)的顧客信息告訴他們，誰會買什么，以及何時(shí)何地購買。例如，亞馬遜使用S3系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)百萬條存貨信息，這些存貨位于全球數(shù)十個(gè)倉庫和分銷中心。操作員能實(shí)時(shí)追蹤送貨信息，了解貨物位置和去向。

在銷售時(shí)，零售商使用數(shù)據(jù)決定存貨的展示位置，發(fā)現(xiàn)哪家門市銷售的某款產(chǎn)品多，并追蹤消費(fèi)者的店內(nèi)移動方式。優(yōu)惠卡不是什么新事物，但是對消費(fèi)習(xí)慣日益復(fù)雜的分析會讓商家多派發(fā)優(yōu)惠卡，從而預(yù)測消費(fèi)者的購買選擇。這項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步讓亞馬遜相信，很快，在你買東西之前，精準(zhǔn)預(yù)測就會使優(yōu)惠卡派發(fā)到你的手中。

互聯(lián)性也在改變著商業(yè)形態(tài)。2014年，Cisco公司宣布，將為在融合虛擬和實(shí)體世界領(lǐng)域打拼的初創(chuàng)企業(yè)提供1.5億美元的資金。對一個(gè)企業(yè)來說，將生產(chǎn)、庫存控制、分銷和安全系統(tǒng)互聯(lián)互通，會極大地提升效率并減少浪費(fèi)。GE 公司將數(shù)據(jù)和機(jī)器的融合稱為“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”，并認(rèn)為此舉將為全球產(chǎn)業(yè)避免1500億美元的浪費(fèi)。

工業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域都在學(xué)習(xí)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，顯然，發(fā)現(xiàn)收集、存儲和分析數(shù)據(jù)的新方法，將是可預(yù)見的未來中企業(yè)發(fā)展的重頭戲之一。

即使是人力資源管理這樣主觀和人性化的事物也在經(jīng)歷大數(shù)據(jù)變革。發(fā)現(xiàn)和留住合適的人才是多數(shù)企業(yè)面臨的棘手問題。人才管理充滿挑戰(zhàn)，失敗的管理和領(lǐng)導(dǎo)層會帶來嚴(yán)重?fù)p失。據(jù)估計(jì)，管理層失敗的平均成本為270萬美元。 3公開數(shù)據(jù)顯示，糟糕領(lǐng)導(dǎo)的比例在33%到67% 之間。也就是說，目前，三分之一到三分之二的領(lǐng)導(dǎo)層人員都是不稱職的。

不僅是財(cái)務(wù)成本，失敗的高管任命也會帶來客觀的隱性成本，包括流失的機(jī)遇、不理想的公共關(guān)系、品牌損失、生產(chǎn)率低下，以及員工離職和疏遠(yuǎn)。糟糕的領(lǐng)導(dǎo)對員工士氣的影響很嚴(yán)重：40%的美國雇員認(rèn)為工作有壓力；75%的成年工作者表示，工作中的壓力來自直接上司。任何職位上的任何失誤都可能造成事故。而首席執(zhí)行官或領(lǐng)導(dǎo)者的錯(cuò)誤任命則可導(dǎo)致災(zāi)難。

要知道，雇員是公司重要的資產(chǎn)，也可能成為的負(fù)債，這是有數(shù)據(jù)支撐的。難怪，企業(yè)會對諸如Evolv等大數(shù)據(jù)解決方案感興趣。

Evolv是一個(gè)軟件工具，將來自13個(gè)國家、18個(gè)行業(yè)的5億多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)融合在一起，囊括燃?xì)鈨r(jià)格、失業(yè)率、社交媒體使用、居民旅行或工作時(shí)間、與經(jīng)理的溝通頻率等各項(xiàng)內(nèi)容，協(xié)助評估并了解員工和候選人。盡管數(shù)據(jù)收集方式包括富有爭議的智能門禁卡(可監(jiān)控雇員動作和與他人互動的內(nèi)容 ，但包括美國銀行在內(nèi)的客戶對此很滿意。

據(jù)稱，僅通過允許更多的員工一起休息的方式，美國銀行就將績效標(biāo)準(zhǔn)提升了23%，將壓力水平(通過測量被試者聲音取得)降低了19%。

該軟件正在被用來進(jìn)行多項(xiàng)預(yù)測， 包括雇員在一份工作上的停留時(shí)間。Evolv也得到了一些既神奇又意想不到的結(jié)論，例如，一些類型的工作中(比如呼叫中心)，有犯罪記錄的雇員表現(xiàn)好于沒有犯罪記錄的雇員。還有，改變電腦上默認(rèn)的瀏覽器設(shè)置，使用非標(biāo)準(zhǔn)瀏覽器(如Firefox或Chrome)的雇員表現(xiàn)好于使用電腦默認(rèn)瀏覽器(如Internet Explorer或Safari)的雇員。(當(dāng)然，現(xiàn)在大家也都知道，人們可以操縱預(yù)測因素，在采訪前，改變默認(rèn)的瀏覽器設(shè)置，從而使預(yù)測無效。)

盡管此類大數(shù)據(jù)分析目前聚焦于客戶服務(wù)領(lǐng)域，但引起高管層的關(guān)注也只是時(shí)間問題。當(dāng)然，提升高管績效對公司的益處巨大，因此，大數(shù)據(jù)解決方案當(dāng)然值得考慮。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)人智能庫(Economist Intelligence Unit)的數(shù)據(jù)，2010年以來，逾半數(shù)的人力資源管理部門采用了數(shù)據(jù)分析技術(shù)。