大数据时代:将为企业带来更高回报

究竟何谓“大数据（Big data）”？

麻省理工学院经济学家埃里克·吕诺尔夫松（Erik Brynjolfsson）给出了一个形象的比喻，他说大数据就像“显微镜”，使得人们以前所未有的水平去观看和测量事物——通过数据更细致地解读整个人类社会。

事实上，大数据只是一种提法，其形态本身是数据云。和传统数据不同，大数据是海量的 （PB级别的数据 ）、高速（更短的时间处理数据 ）、多样性 （非结构的文档数据为主 ）、易变性（不规则和非标准信息为主）。

大数据究竟有着怎样的力量？它的到来意味着什么？

“这是一次革命，”哈佛量化社会科学研究所主任盖瑞·金（Gary King）说：“在庞大的新数据来源的支持下，量化的前进步伐将会踏遍学术、商业和政府领域。没有一个领域可以不被触及。”

21世纪智能时代的今天，大量新数据无时无刻不在涌现，它们以每年 50%的速度在增长，如洪流般越来越大，支流也越来越多，简直不可估量。下面一组数据的出现让我们看到一些可怕的苗头，但这仅仅是“冰山一角”。

每 1秒钟，会有 60张 Instagram照片被上传；

每 1分钟，会有 60小时视频被传到YouTube网站；

每 1天里，搜索引擎产生的日志数量是35T；

每 1天里，在 Twitter上会产生 1.9亿条微博；

每 1天里，在 Facebook有 40亿的信息扩散；

……

自人类有史以来至 2003年我们所产生的信息量为 50亿GB，

过去 3年产生的数据比以往 4万年的数据总和还要多；

2010年全球数据已达1.2ZB，到2020年这个数字还将暴增 30倍；

2011年仅中国互联网行业持有数据总量达到1.9EB；（1ZB =1024EB=10万亿 GB）

……

如此庞大的数据，这些信息超过90%是邮件、视频、微博、帖子、页面点击等非结构化数据，零散而庞杂，其本身并没有太多价值，但是基于对它们的处理和分析却能为企业带来巨大的增值空间，同时带来更高的回报。吕诺尔夫松和他的两名同僚在对 179家大型公司进行研究后，发现那些采用“数据驱动型决策”模式的公司能将其生产力提高至少5%到6%。

在过去的十多年时间，众多 IT厂商已经推出了各式各样的传统数据库、数据处理软件，许多企业也依靠这些工具，实现了对企业内部数据的整合利用，明显提高了企业运转效率，减少成本。然而今天这些似乎远远不能满足社会和企业的需求，庞大的数据量不再是传统数据库所能容纳和处理，也不仅仅是更新就可以适应的。

在数据面临爆炸的时代里，新事物的兴起催促企业的变革。大数据中包含企业运营的各种信息，对它们进行及时有效的整理和分析，可以帮助企业在瞬息万变的市场变化中做出正确决策，进行产品质量和成本的管控，响应客户需求，提升竞争力。

以金融行业为例，海量数据的存储以及对海量数据的查询优化成为其最大的阻碍，随着数据量的进一步增大，查询性能急剧下降，严重影响了业务的连续性，为企业的高效运营带来了挑战。

大数据对于产品营销也有着有举足轻重的作用，过去企业营销常常是基于历史数据的分析，但是在信息时代，需求瞬息万变，消费者过去的需求并不能决定现在，更不能决定未来，通过海量数据分析进行预测，从而进行精准营销，这是大数据时代下给企业提出的新要求。

沃尔玛和科尔士等零售商已经开始对销售额、定价以及经济学、人口统计学和天气数据进行分析，基于这些分析来判定商品减价的时机，以及在特定的连锁店中选择合适的上架产品；UPS等货运公司也正在对卡车交货时间和交通模式等相关数据进行分析，从而对运输路线进行调整；又比如 交友网站会仔细查看其网站上列出的个人特征、回应和交流信息，用来改进其算法，从而为想要约会的男女提供更好的配对方案。

而这些运作的背后并不是一台电脑、一个技术人员能够完成的。一项分析可能就需要调动数十亿 GB的数据量，这对企业无论在硬件设备还是软件上都将提出前所未有的高要求。

许多人认为未来企业之间的竞争将会是产品、服务、渠道、营销等竞争，但是其实这些都是表面上的竞争。实质上，对数据掌握能力的竞争——谁能够掌握消费者的心理、市场的发展趋势，并且进行最快速的反应，那么谁才能成为未来真正的赢家。

天睿（Teradata）公司大中华区首席执行官辛儿伦认为，在大数据时代，企业应该在内部培养三种能力：第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。

这是一场真正的企业科技的接力赛，选手们不仅要紧握接力棒（数据），还要跑得快，并且准确传递出去。这场竞争迫使企业必须在海量数据分析市场中寻找更有效的方法，提高处理数据的速度、敏捷性和创造性。