《大數(shù)據(jù)時代》是本好書。很多IT知名人士也大力推薦。沒看此書之前，對所謂大數(shù)據(jù)的概念基本懵懂，覺得可能就是更多的數(shù)據(jù)，更細致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。看過此書后，感覺到之前的想法有些膚淺，因為大數(shù)據(jù)更多著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，而非數(shù)據(jù)精確性;大數(shù)據(jù)不僅僅是方法，更多的是思想方法。不過坦白講，到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性更佳，還是數(shù)據(jù)的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來論，更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性?？赐甏藭宜伎剂诉@些問題：

一、什么是大數(shù)據(jù)?

百度百科是這樣定義的：大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

在我看來：數(shù)據(jù)海量，存儲海量都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。

規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)未必是大數(shù)據(jù)，需滿足她的三個特點。以研究擲硬幣概率的實驗為例，當(dāng)傳統(tǒng)實驗次數(shù)達到一定規(guī)模后就能幫助實驗者分析正反面出現(xiàn)的概率，隨著實驗次數(shù)的增加，數(shù)據(jù)大量積累可能越來越支持這一結(jié)論，數(shù)據(jù)達到一定量，它的邊際效應(yīng)就出現(xiàn)了，數(shù)據(jù)繼續(xù)增加對分析概率還有多少意義呢?按照現(xiàn)代概率學(xué)伯努利試驗去帶入函數(shù)計算就好了，這僅算是概率學(xué)或者是統(tǒng)計學(xué)吧。故大數(shù)據(jù)不是因為單純體積大而大，是因為雜而大，研究硬幣正反面的概率如引入天文學(xué)、心理學(xué)、材料學(xué)、物理學(xué)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)而使之變大，進而研究關(guān)聯(lián)關(guān)系(或因果關(guān)系，注：本書不認(rèn)同因果關(guān)系的重要性)，從而得出概率的分布，然而大量相關(guān)數(shù)據(jù)的引入，按照傳統(tǒng)分析過程的時間是不可接受的，需利用高效計算資源，迅速把雜而大的處理結(jié)果呈現(xiàn)出來，并且實驗者對結(jié)果的預(yù)期不能要求100%的精確。大數(shù)據(jù)并不是數(shù)據(jù)本身，而是一種思維方式。

二、大數(shù)據(jù)適合什么樣的企業(yè)?

大數(shù)據(jù)的前提是海量的數(shù)據(jù)，然后從中查找出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，通過專業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)創(chuàng)造價值。諸如電信、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶的大企業(yè)，也是在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的道路上擁有得天獨厚的條件，那中小企業(yè)呢?銷售訂單數(shù)據(jù)?若非百年老店，估計數(shù)據(jù)也是少得可憐。同樣，在公共事業(yè)類的政府機構(gòu)，大數(shù)據(jù)也許也能很好的發(fā)揮作用。大數(shù)據(jù)是企業(yè)競爭力。是否所有的企業(yè)都以大數(shù)據(jù)為競爭力呢?在中小企業(yè)中，或許會顯示得小題大做。

三、大數(shù)據(jù)帶來哪些影響?

當(dāng)一波又一波的IT技術(shù)熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，無論你是否做好了準(zhǔn)備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經(jīng)過物聯(lián)網(wǎng)，云計算的推波助瀾下，大數(shù)據(jù)開始登場了。但它到底給我們帶來了什么呢?

1、預(yù)測未來。

書中以谷歌公司成功預(yù)測了未來可能發(fā)生流感的案例來表明,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以為我們的生活保駕護航。實質(zhì)就是技術(shù)改變世界。

大數(shù)據(jù)吸引人的地方在于用“科學(xué)”的辦法挑戰(zhàn)了“預(yù)測學(xué)”，幫助人們發(fā)現(xiàn)未知，幫忙人們進行決策。本書作者強調(diào)“大數(shù)據(jù)不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系，相關(guān)關(guān)系比因果關(guān)系更重要”。但是在我看來，大數(shù)據(jù)應(yīng)該是把看起來不相關(guān)的數(shù)據(jù)放到一起分析，找出某些跨領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進而找出因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)價值。作者引用了安德森的觀點“現(xiàn)在已經(jīng)是一個有海量數(shù)據(jù)的時代，應(yīng)用數(shù)學(xué)已經(jīng)取代了其他的所有學(xué)科工具，而且只要數(shù)據(jù)足夠，就能說明問題”。作者舉了沃爾瑪“尿布與啤酒”的故事，這也是大家熟知的一個數(shù)據(jù)分析的故事，但是沃爾瑪真的是這么做的嗎?。一家大型的超市，如果為了這種所謂相關(guān)關(guān)系，所有商品用這種關(guān)聯(lián)關(guān)系去擺放，將是多么混亂!顧客進去將難以區(qū)分食品在哪、生活用品在哪!這種關(guān)聯(lián)關(guān)系可能更適合電子商務(wù)。本書用美國折扣零售店與懷孕預(yù)測來佐證他的這種關(guān)聯(lián)觀點的正確性，但恰恰是知道因果關(guān)系后商業(yè)價值才能更多的體現(xiàn)出來，未知因果關(guān)系前顧客的父親生氣并要求賠償，知道因果關(guān)系后才使得這種廣告合理并讓客戶接受。

互聯(lián)網(wǎng)信息時代數(shù)據(jù)的積累各種技術(shù)的流行，使得人們很多時候考慮問題的方式已經(jīng)改變，接下來我們要做的只有接受大數(shù)據(jù)時代。軟件行業(yè)程序上線的變更差錯率是一個考核IT水平的指標(biāo)。若用數(shù)據(jù)的思維，是否可能根據(jù)之前的各種相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測下次投產(chǎn)變更的成功率?若用大數(shù)據(jù)的思維，訂餐網(wǎng)站不僅根據(jù)之前你定的是咸的還是辣的來給你推薦菜單，可能因為你微博上發(fā)了一句“每個月總有那么幾天”修改了訂餐的推薦菜單?

2、變革商業(yè)。

大數(shù)據(jù)所帶來的商機，會衍生出一系列與大數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)機遇與商業(yè)模式，數(shù)據(jù)的潛在價值也會源源不斷地發(fā)揮作用于是未來有專門的數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)生成的一條數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生。影響最大的，當(dāng)然是IT公司。

包括航空、金融、電商、政府、電信、電力甚至F1賽車等各個行業(yè)的企業(yè)都在紛紛掘金大數(shù)據(jù)?？梢钥闯?，在推動大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)用方面，真正看到大數(shù)據(jù)潛在商業(yè)價值的企業(yè)比大數(shù)據(jù)技術(shù)廠商還要著急。有消息稱，阿里巴巴以7000萬美元收購了一家移動開發(fā)者數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺。沃爾瑪大數(shù)據(jù)實驗室直接參與到大數(shù)據(jù)工具的開發(fā)和開源工作中。

大量的資本投資一些新型數(shù)據(jù)工具公司，根據(jù)美國道瓊斯風(fēng)險資源的數(shù)據(jù)，在過去的兩年時間里，11.7億美元流向了119家數(shù)據(jù)庫軟件公司。2014年，SAP市值已經(jīng)超過西門子，成為德國市值最高的上市公司，而這樣的業(yè)績部分得益于其數(shù)據(jù)庫軟件HANA的商業(yè)化，2014年一年時間里HANA帶給SAP3.92億歐元的收入，增長了142%。

3、變革思維。

書中所說：因為有海量的數(shù)據(jù)作基礎(chǔ)，未來，我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。畢竟，沒有精確、真實的數(shù)據(jù)，所有的分析和所謂相關(guān)都是蒼白。

大數(shù)據(jù)時代改變思維方式一個例子谷歌。09年H1N1流行病毒背景下谷歌通過檢測檢索詞條，處理了4.5億個不同的數(shù)據(jù)模型，將預(yù)測結(jié)果與07、08年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，再制作數(shù)學(xué)模型后，最終預(yù)測結(jié)果與官方數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)高達97%。如果按照傳統(tǒng)的信息返回處理流程，通告新流感病毒病例將延遲一到兩周。對于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周后果幾乎是致命的。而谷歌運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，以前所未有的方式，通過海量數(shù)據(jù)分析找出流感傳播的范圍，為世界預(yù)測流感提供了一種更快捷的預(yù)測工具。

另一個例子是阿里巴巴的馬云通過大量數(shù)據(jù)分析得出08年經(jīng)濟疲弱，為其旗下商家提前做好迎接經(jīng)濟危機提供了緩沖的時間。

四、大數(shù)據(jù)在中國可行性如何?

既然大數(shù)據(jù)時代在逐漸帶來如此大的變革，那么在中國，我們是否可以開始嘗試大范圍推行呢?

然而，目前的中國沒有大數(shù)據(jù)的土壤。原因有三。第一，很多時候，各級政府不太需要大數(shù)據(jù)，形成決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)往往也只有一個數(shù)字比率GDP而已;第二，行業(yè)主管機構(gòu)擁有大量原始數(shù)據(jù)，但它們還在摸索數(shù)據(jù)開放的尺度，是開放原始數(shù)據(jù)，還是開放加工后的數(shù)據(jù)?是轉(zhuǎn)讓給擁有更高級計算和儲存能力的大型數(shù)據(jù)公司，還是與各種各樣的企業(yè)共享?第三，數(shù)據(jù)挖掘作為一項工具，其價值并沒有完全被認(rèn)同。在這個領(lǐng)域，硬、軟件的發(fā)展目前還不十分成熟。

即便如此，沒有人否認(rèn)數(shù)據(jù)革命的到來，尤其在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。阿里巴巴的馬云將大數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略方向，百度的李彥宏用“框計算”來謀劃未來。即便是CBA也學(xué)起了NBA五花八門的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析與挖掘。

我選擇一個在我看來既是夕陽也是朝陽產(chǎn)業(yè)的飲用水行業(yè)來看中國在大數(shù)據(jù)時代下做的詳情變革。飲用水公司農(nóng)夫山泉就用了大數(shù)據(jù)來銷售。

上海城鄉(xiāng)結(jié)合部九亭鎮(zhèn)新華都超市的一個角落，農(nóng)夫山泉的礦泉水堆頭靜靜地擺放在這里。來自農(nóng)夫山泉的業(yè)務(wù)員每天例行公事地來到這個點，拍攝10張照片：水怎么擺放、位置有什么變化、高度如何……這樣的點每個業(yè)務(wù)員一天要跑15個，按照規(guī)定，下班之前150張照片就被傳回了杭州總部。每個業(yè)務(wù)員，每天會產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在10M，這似乎并不是個大數(shù)字。

但農(nóng)夫山泉全國有10000個業(yè)務(wù)員，這樣每天的數(shù)據(jù)就是100G，每月為3TB。當(dāng)這些圖片如雪片般進入農(nóng)夫山泉在杭州的機房時，這家公司的CIO胡健就會感覺：守著一座金山，卻不知道從哪里挖下第一鍬。胡健思索這樣一些問題：怎樣擺放水堆更能促進銷售?什么年齡的消費者在水堆前停留更久，他們一次購買的量多大?氣溫的變化讓購買行為發(fā)生了哪些改變?競爭對手的新包裝對銷售產(chǎn)生了怎樣的影響?不少問題目前也可以回答，但它們更多是基于經(jīng)驗，而不是基于數(shù)據(jù)。

從2008年開始，業(yè)務(wù)員拍攝的照片就這么被收集起來，如果按照數(shù)據(jù)的屬性來分類，“圖片”屬于典型的非關(guān)系型數(shù)據(jù)，還包括視頻、音頻等。要系統(tǒng)地對非關(guān)系型數(shù)據(jù)進行分析是胡健設(shè)想的下一步計劃，這是農(nóng)夫山泉在“大數(shù)據(jù)時代”必須邁出的步驟。如果超市、金融公司與農(nóng)夫山泉有某種渠道來分享信息，如果類似圖像、視頻和音頻資料可以系統(tǒng)分析，如果人的位置有更多的方式可以被監(jiān)測到，那么攤開在胡健面前的就是一幅基于人消費行為的畫卷，而描繪畫卷的是一組組復(fù)雜的“0、1、1、0”。

SAP全球執(zhí)行副總裁、中國研究院院長孫小群接受《中國企業(yè)家》采訪時表示，企業(yè)對于數(shù)據(jù)的挖掘使用分三個階段，“一開始是把數(shù)據(jù)變得透明，讓大家看到數(shù)據(jù)，能夠看到數(shù)據(jù)越來越多;第二步是可以提問題，可以形成互動，很多支持的工具來幫我們做出實時分析;而3.0時代，信息流來指導(dǎo)物流和資金流，現(xiàn)在數(shù)據(jù)要告訴我們未來，告訴我們往什么地方走。”

SAP從2003年開始與農(nóng)夫山泉在企業(yè)管理軟件ERP方面進行合作。彼時，農(nóng)夫山泉僅僅是一個軟件采購和使用者，而SAP還是服務(wù)商的角色。

而等到2011年6月，SAP和農(nóng)夫山泉開始共同開發(fā)基于“飲用水”這個產(chǎn)業(yè)形態(tài)中，運輸環(huán)境的數(shù)據(jù)場景。

關(guān)于運輸?shù)臄?shù)據(jù)場景到底有多重要呢?將自己定位成“大自然搬運工”的農(nóng)夫山泉，在全國有十多個水源地。農(nóng)夫山泉把水灌裝、配送、上架，一瓶超市售價2元的550ml飲用水，其中3毛錢花在了運輸上。在農(nóng)夫山泉內(nèi)部，有著“搬上搬下，銀子嘩嘩”的說法。如何根據(jù)不同的變量因素來控制自己的物流成本，成為問題的核心。

基于上述場景，SAP團隊和農(nóng)夫山泉團隊開始了場景開發(fā)，他們將很多數(shù)據(jù)納入了進來：高速公路的收費、道路等級、天氣、配送中心輻射半徑、季節(jié)性變化、不同市場的售價、不同渠道的費用、各地的人力成本、甚至突發(fā)性的需求(比如某城市召開一次大型運動會)。

在沒有數(shù)據(jù)實時支撐時，農(nóng)夫山泉在物流領(lǐng)域花了很多冤枉錢。比如某個小品相的產(chǎn)品(350ml飲用水)，在某個城市的銷量預(yù)測不到位時，公司以往通常的做法是通過大區(qū)間的調(diào)運，來彌補終端貨源的不足。“華北往華南運，運到半道的時候，發(fā)現(xiàn)華東實際有富余，從華東調(diào)運更便宜。但很快發(fā)現(xiàn)對華南的預(yù)測有偏差，華北短缺更為嚴(yán)重，華東開始往華北運。此時如果太湖突發(fā)一次污染事件，很可能華東又出現(xiàn)短缺。

這種沒頭蒼蠅的狀況讓農(nóng)夫山泉頭疼不已。在采購、倉儲、配送這條線上，農(nóng)夫山泉特別希望大數(shù)據(jù)獲取解決三個頑癥：首先是解決生產(chǎn)和銷售的不平衡，準(zhǔn)確獲知該產(chǎn)多少，送多少;其次，讓400家辦事處、30個配送中心能夠納入到體系中來，形成一個動態(tài)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，而非簡單的樹狀結(jié)構(gòu);最后，讓退貨、殘次等問題與生產(chǎn)基地能夠?qū)崟r連接起來。

也就是說，銷售的最前端成為一個個神經(jīng)末梢，它的任何一個痛點，在大腦這里都能快速感知到。

“日常運營中，我們會產(chǎn)生銷售、市場費用、物流、生產(chǎn)、財務(wù)等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是通過工具定時抽取到SAPBW或OracleDM，再通過BusinessObject展現(xiàn)。”胡健表示，這個“展現(xiàn)”的過程長達24小時，也就是說，在24小時后，物流、資金流和信息流才能匯聚到一起，彼此關(guān)聯(lián)形成一份有價值的統(tǒng)計報告。當(dāng)農(nóng)夫山泉的每月數(shù)據(jù)積累達到3TB時，這樣的速度導(dǎo)致農(nóng)夫山泉每個月財務(wù)結(jié)算都要推遲一天。更重要的是，胡健等農(nóng)夫山泉的決策者們只能依靠數(shù)據(jù)來驗證以往的決策是否正確，或者對已出現(xiàn)的問題作出糾正，仍舊無法預(yù)測未來。

2011年，SAP推出了創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)庫平臺SAPHana，農(nóng)夫山泉則成為全球第三個、亞洲第一個上線該系統(tǒng)的企業(yè)，并在當(dāng)年9月宣布系統(tǒng)對接成功。

胡健選擇SAPHana的目的只有一個，快些，再快些。采用SAPHana后，同等數(shù)據(jù)量的計算速度從過去的24小時縮短到了0.67秒，幾乎可以做到實時計算結(jié)果，這讓很多不可能的事情變?yōu)榱丝赡堋?/p>

這些基于飲用水行業(yè)實際情況反映到孫小群這里時，這位SAP全球研發(fā)的主要負責(zé)人非常興奮?；陲嬘盟膱鼍埃琒AP并非沒有案例，雀巢就是SAP在全球范圍長期的合作伙伴。但是，歐美發(fā)達市場的整個數(shù)據(jù)采集、梳理、報告已經(jīng)相當(dāng)成熟，上百年的運營經(jīng)驗讓這些企業(yè)已經(jīng)能從容面對任何突發(fā)狀況，他們對新數(shù)據(jù)解決方案的渴求甚至還不如中國本土公司強烈。

這對農(nóng)夫山泉董事長鐘目炎目炎而言，精準(zhǔn)的管控物流成本將不再局限于已有的項目，也可以針對未來的項目。這位董事長將手指放在一臺平板電腦顯示的中國地圖上，隨著手指的移動，建立一個物流配送中心的成本隨之顯示出來。數(shù)據(jù)在不斷飛快地變化，好像手指移動產(chǎn)生的數(shù)字漣漪。

以往，鐘目炎目炎的執(zhí)行團隊也許要經(jīng)過長期的考察、論證，再形成一份報告提交給董事長，給他幾個備選方案，到底設(shè)在哪座城市，還要憑借經(jīng)驗來再做判斷。但現(xiàn)在，起碼從成本方面已經(jīng)一覽無遺。剩下的可能是當(dāng)?shù)卣c農(nóng)夫山泉的友好程度，這些無法測量的因素。

有了強大的數(shù)據(jù)分析能力做支持后，農(nóng)夫山泉近年以30%-40%的年增長率，在飲用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、樂百氏和可口可樂。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)，飲用水領(lǐng)域的市場份額，農(nóng)夫山泉、康師傅、娃哈哈、可口可樂的冰露，分別為34.8%、16.1%、14.3%、4.7%，農(nóng)夫山泉幾乎是另外三家之和。對于胡健來說，下一步他希望那些業(yè)務(wù)員搜集來的圖像、視頻資料可以被利用起來。

獲益的不僅僅是農(nóng)夫山泉，在農(nóng)夫山泉場景中積累的經(jīng)驗，SAP迅速將其復(fù)制到神州租車身上。“我們客戶的車輛使用率在達到一定百分比之后出現(xiàn)瓶頸，這意味著還有相當(dāng)比率的車輛處于空置狀態(tài)，資源尚有優(yōu)化空間。通過合作創(chuàng)新，我們用SAPHana為他們特制了一個算法，優(yōu)化租用流程，幫助他們打破瓶頸，將車輛使用率再次提高了15%。”

雖然大數(shù)據(jù)還沒法分析、挖掘出自己的直接變現(xiàn)能力。未來，數(shù)據(jù)會成為有價值的資產(chǎn)。假以時日，它會大搖大擺地進入資產(chǎn)負債表里。從農(nóng)夫山泉和神舟租車的案例我們不難看出，無論我們阻擋還是歡迎，大數(shù)據(jù)時代的真正到來是必然趨勢。在未來，像今天的智能手機顛覆人們生活方式那樣，大數(shù)據(jù)的思維方式也會創(chuàng)造一個全新的生活方式。您和您的企業(yè)，準(zhǔn)備好了嗎?

來源：新軸心時代