淺析大數據企業前景

王曄

大數據為一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，隨著新興技術的發展，大數據作為企業的重要財富，正在成為企業一種重要的生產資料，成為企業提井核心競爭力的重要方式。然而現階段大數據的大量、多樣、快速、低價值密度、真實卻讓大多數企業迷失了發展方向。本文通過對大數據清晰的認識，給大數據企業的經營發展以一個更加清晰的認識。認為基于大數據技術的核心價值即提供決策依據，可以實現提高企業管理效率和直接為企業創造產品/服務兩種功能，并因此將基于大數據技術的公司分為兩大類進行分析并提出相關建議。

大數據 企業經營發展

提供決策依據

如果說是互聯網繼工業革命之后顛覆了人們的生產生活方式，那么下一個就是大數據，各國政府都不想錯過這一場新的革命。從2010年被稱為大數據元年開始，各國基于大數據產業的發展都在人才上、資源上、政策上做著積極努力，在國內，貴陽市是發現這一歷史機遇比較早的城市，由貴陽市政府主辦的數博會已歷經三屆，取得了廣泛的影響，馬云說，如果你錯過了北上廣和互聯網，不要再錯過大數據和貴陽，對貴陽在大數據領域的高瞻遠矚給予了高度的評價。然而，隨著各方投入的加大，大數據產業卻并非一帆風順，一些曾經名噪一時的大數據企業卻在投資負債的泥潭中找不到方向，這些大數據企業究竟能走多遠？讓人心存疑慮。

本文就是要揭開大數據的神秘面紗，給大數據企業的經營發展以一個更加清晰的認識。大數據以其數據量大而得名，以云計算、數據挖掘、數據分析、區塊鏈技術為其技術主線，實實在在的現代高科技，讓人們沉迷和向往的，恰恰是這樣的高科技，也因為它的高科技，讓企業家們總想參與其中，卻在其中失去了方向。那么對企業來說，大數據到底是什么？將改變什么以及如何改變呢？

首先，大數據的實質是一個決策優化工具。隨著信息技術的進步，使得企業擁有海量數據成為可能，同時企業擁有了海量數據的分析與挖掘技術，這使得企業可以發現一些事物間的相關性，即如果有A，那么就有B，所以當再發現A時，則可以推測還會有B產生，大數據的價值就是通過相關性來優化決策。比如，我們在亞馬遜網頁上點擊了一本書，接下來再瀏覽網頁時，同一個網頁我們和別人看到的有些內容是不一樣的，網頁上會推薦一些書籍或產品，這些內容是個性化的，網站就是基于我們以往的瀏覽書目，根據大數據分析的結果，將同樣瀏覽這些書目的人都還買了什么其它書籍的相關性作為依據，判斷出我們可能還對哪些書籍或產品感興趣，然后推送給我們。這種推送，不但幫助消費者更容易發現自己想要的東西，而且也使得企業賣出更多商品成為可能，也就是說，基于大數據的決策優化對雙方都是有價值的。這種優化決策可以應用的對象非常廣泛，如表1所示，包括個人、政府、企業等都可從中受益，這也正是大數據的核心價值所在。

其次，大數據的優勢在于其預測性。大數據分析就是根據歷史數據來挖掘相關性，再通過相關性，來推斷未來可以發生的事件或情況。即，在數據中發現如果有A，就會有B，那么當再次發現了A時，則可以預判將會有B。舉個在流行病領域的實際案例，谷歌通過搜索引擎里面的關鍵詞檢索日志的時間序列數據，成功預測了流感爆發的時間和規模，這個預測比美國疾控中心公布的相同結果提早了兩周，因為這個部門在公布結果前，需要先統計美國本土各個地區的就診人數，然后再匯總，最后公布出來。而Google可以直接得出基于歷史數據的預測結果，可見這樣的大數據預測無論在公共管理領域還是商業領域都具有重大的意義，所以這樣的預測也越來越廣泛，深刻地改變著人們的生活、企業的經營和政府的決策。

但需要說明的是這種預測邏輯是相關性而非因果性，這種非因果性也正是大數據的劣勢所在。簡單的說，通過大數據的分析結果只是研究出兩個事物的相關性，但并非因果性的，也就是說不是因為有A所以有B。比如華西醫學院利用自己多年在老年病領域積累的大數據，研究出了一個老年高危病（如腦溢血、心梗等）的預測系統，當老年人來體檢時，將他們的體檢結果與系統中的數據進行比對，來預測他們是否“可能”在未來發生高危病情，當預測結果顯示“有可能發生高危病情”時，也不說明病人未來一定會發病，相反，當預測結果顯示“未預見到高危病情”時，也不說明病人一定不會發病，他們之間沒有因果關系中的“有因必有果”，也就是說利用大數據進行預測可能會是不準確的。這一點已經得到證實，還是上文提到的Google的大數據預測，到后來就發生了很大的偏差，偏差最大甚至高出了標準值（CDC公布的結果）將近一倍。

為什么會發生如此大的差異呢？專家通常認為，因為大數據的相關性推斷是基于歷史數據的，這些數據隨著時間推移會發生變化，加之數據、算法本身可能具有的局限性（比如數據量少、樣本和預測對象有差異等），這種相關性或者是不準確的，或者是暫時準確的，這也是依賴大數據預測的局限性所在。

綜上，我們不難看出大數據的核心價值在于在一定程度上提供決策依據，那么這種價值被企業利用，可以實現哪些功能呢？不難看出可以實現的功能有且只可能有兩個，一個是提高企業管理效率，比如更好地發現消費者的偏好，更好地發現員工的能力水平等。舉個例子，某商場通過監控視頻的大數據信息，發現有兩類顧客光臨，一類是有購買目標的搜索型顧客，另一類是沒有購買目標的瀏覽型顧客，于是商場通過對這兩類顧客的行進路線和停留時間的研究，調整了商場的布局，并制定了相應的營銷手段，從而使商場的營業額大大增加，管理效率得到了提升；另一個通過大數據技術可實現的功能是直接為企業創造產品/服務，是企業的最終產品。比如城市電網的可視化系統，比如交通預警系統等。類似的系統我們現在在百度地圖上可以看到，當導航時，線路會呈現不同的顏色，從而說明道路擁堵的情況，從而幫助用戶選擇更順暢的行車路線。基于大數據的可視化系統就是根據數據來預測可能的結果，并用圖形、色彩加以展現。這是一個已經被廣泛應用的大數據功能。

基于大數據技術實現的以上兩種功能，那么基于大數據技術的公司也可分為兩大類。

第一類公司是基于大數據技術的第一個功能的，即通過大數據技術的引入有效地提高了企業的管理效率，這種提高可以是企業內部的人員管理、客戶挖掘等等方面。它是把數據分析做為企業經營的手段之一。比如阿里、亞馬遜等商家的推送服務就是很好的說明。他們對消費者偏好的把握，就是基于大數據分析的。他們收集每一位網站訪客的翻看記錄、購買記錄等信息形成的大數據，然后通過數據挖掘和分析，推斷出每一位網站訪客的偏好，然后精確地推送商品給每一位消費者，從而提高銷售量。這個過程徹底顛覆了過去的靜態營銷，使營銷變得更加有針對性、更加精準，從而更加有效，同時還極大地降低了每一筆訂單的推銷成本。這些在過去是不可想象的，有個例子是說某個少女未婚懷孕了，她老爸當然也不知道這件事兒，當商家打電話過來問是否需要購買孕婦用品，她老爸才后知后覺，這完全是基于大數據的數據分析結果，這給企業帶來了新的核心競爭力。

但正如我們前文描述的，這樣的預測是非因果性，也就是說會有局限性，比如，網站推送是基于客戶的歷史資料的，但如果歷史資料比較少，預測的準確性通常不高，那么推送的效果就不會太好，從而使企業和客戶都得不到好處，甚至會破壞消費者的體驗，比如有消費者不小心打開了一次有些情色色彩的網頁，于是就不斷地接到類似的推送，令人不勝其煩，拉低了網站的品位的同時，也令客戶再不想打開這個網址。所以，應用大數據技術是有要求的。通常，足夠多的客戶量，和限定性條件的設置非常重要，直接決定了預測的效果，同時也只有海量客戶才可以忽略不準確推送造成的不好的效果，換句話說，因為數據量大，所以產生的誤差不會影響整體效果，這是使用大數據技術來提升管理效率的公司必須具備的限定性條件。

那么，到底什么樣的企業適合引入大數據技術，從而成為大數據公司呢？其關鍵是投入產出的平衡問題。運用大數據工具首先增加的是企業的管理成本，而由此產生的效益是否超越成本，是企業必須要考慮的問題。大數據企業要對海量數據進行收集和分析，然后做出模型比對，形成預測結果，這一系列的工作，人才要高端的，技術也要時時更新，所以，企業需要支付大量的成本，那么這樣的付出，是否有可預見的具體的回報，對企業來說就是決策的限定性條件，如果有回報足以抵嘗成本，并產生很好的經營效果，那這些投入無論多么巨大，都是值得的，都會給企業經營帶來實效。如果回報不足以抵嘗成本，就得不償失了。有些公司僅僅是因為大數據是高科技，就引入了大數據技術，這是非常盲目地，可能有一天這一科技確實會給企業帶來效益，但在產生效益之前，企業是否還能夠生存，甚至是否因為引入這一技術而忘記了自己的本行和優勢？這是企業要必須深入思考的。企業總以為高科技必然帶來高收益，這是錯誤的，高科技往往伴隨著高投入和高風險，所以企業要慎重。比如某上市公司，引入了互聯網+，花了大量財力進行相關網站平臺的建設和開發，希望通過收集海量數據走大數據高科技發展的道路，然而，這個平臺對于企業經營來說，并沒有直接增加企業收益，反倒因為高科技投入把企業拉入了虧損的境地。關鍵是企業只為了一個不確定的功能，或者說用便宜得多的價格就可以通過其它服務性平臺完成的功能，投入了大量的大數據人才，其成本是巨大的，而因此得到的效益幾乎為零。更由于贏利模式不清晰，導致技術人員無所適從，不知道努力的方向，因而并沒有發揮出應有的作用。這樣的公司對社會資源是一種浪費。這樣的公司不少，投入很大，市場目標并不明確，希望邊摸索邊前行，關鍵是想在大數據這個領域占個先機，豈知這樣的先機成本巨大，而為這種先機買單的投資人往往血本無歸，這些企業的共同特點是更象一個旅游景點，規劃看上去很美，卻并不切合市場實際，最終只會是零收益。

第二類公司是基于大數據技術的第二種功能的，它是直接將大數據技術服務于客戶的公司。公司業務包括數據獲取、數據分析、結果呈現等。這些公司利用對數據的分析挖掘，來幫助客戶做出預測，這些預測業務可能是多方面的，比如城市交通、電網過載、安全預警等。以安全預警為例，天津在發生了大爆炸之后，就請大數據公司做了一套安全預警系統，其原理就是把有可能造成危險的運輸和儲運的路線地點進行大數據分析，從而預測危險點，并實時發出預警。當然，這里面又會涉及到物聯網等技術，我們暫不在此文討論。

那么從企業經營的角度來看，這一類大數據企業的成功關鍵在于對客戶需求的把握。能夠比別人在形式和內容上更優地滿足客戶預測的需要，在形式上在準確度上必須為客戶所接受，這是此類企業成功的關鍵。而難點在于，這樣的需求是否過于個性化，如果過于個性化，會使得公司更象是一個咨詢公司，在企業經營中完全依賴技術人員的技術水平，很難有規模效應，也會由于技術人員的難獲取性，而制約企業的發展速度。但這種企業的個性化訂制也決定了，其高利潤的可獲得性。另一個難點就是如果是個性化訂制，那么產品是否有持續性，是否一次訂購后，后續的服務變得不那么劃算，是否有確保足夠利潤空間的后續服務購買，都是企業要深入思考的問題。華為在這個問題上很值得借鑒，華為在2000年的轉型中，引入通用公司的創新管理模式，就是基于考慮到客戶需要過分的個性化，不但是產品成品加大，而且使創新不具可持續性，后續服務也難以為繼，所以華為果斷地引入了創新項目管理機制，解決了企業長期創新帶了的風險問題，并確保了客戶的后續服務。每個企業都會有天花板，要么到天花板的空間足夠大，要么企業有能力打破這個天花板，否則企業是不可能可持續發展的。目前的基于大數據的可視化技術多用于城市交通、電網等政府部門，這一市場的可持續性，是大數據企業要提早考慮的問題。這也是茶洪旺（2017）在《基于DEA方法的中國大數據企業創新績效評價研究》中發現的“中國大數據企業創新績效水平偏低”的原因所在，他指出中國大數據企業投入冗余和產出不足問題嚴重。這類公司的可持續發展問題已初露端倪。

因此，大數據公司必須清醒地梳理好自己公司的贏利模式，以終為始，擺正大數據技術與公司主營業務之間的關系。第一類公司要注意引入大數據技術后產生的成本和獲得的收益之間的關系，第二類公司則應該明確大數據產品的市場對象、市場規模及其可持續性。不清晰的贏利模式帶給企業的悲劇在“互聯網+”公司的興衰史上已屢次上演。我們知道互聯網公司的成功關鍵在于其平臺特性，因為它提供的平臺，可以匯聚大量的供應方和大量的采購方，那么互聯網公司要做的是做好這個平臺，服務好供、需兩方，它的贏利一定是來自于平臺的收益，一家互聯網公司一旦沒有意識到這一點，就會出大問題，就比如樂視公司，它本來是一家互聯網平臺公司，一家視頻平臺公司要想做好，關鍵在于能吸引到偏好這個平臺的足夠多的視頻提供者和足夠多的視頻觀看者，然后基于平臺上的用戶量來確定清晰的贏利模式，比如收取會員費、廣告費等，這個贏利模式才是清晰的。

那么，有人會問兩個定位不可以嗎？兩個都做不行嗎？回答是當然也可以兩個都做，就像當年的IBM公司，也做大型計算機，也做小型PC機，但IBM意識到了兩個產品的定位不同，所以把兩個部門完全獨立，互不干涉的。用任正菲的話說，我們開發什么，背后是我們對未來的假設，IBM當年是做了截然不同的兩個假設，一個是未來會使用大型的電腦設備，各個終端都要通過大型機來完成所需的功能，而另一個假設是每個終端自己都有計算能力，雖然這些能力不像大型機那么強大，但它可以獨立完成。當然，假設對了，我們會創造未來，假設錯了，我們會被歷史湮沒。IBM聰明地做了兩個假設，更睿智的是它把他們獨立開來，結果雖然有一個假設失敗了，但另一個假設創造了未來！今天，面對大數據，企業在確定進入大數據領域的時候，要想清楚你對未來的假設是什么，你的定位是什么，這樣企業才有清晰的思路向前邁進，而非在風浪中沉浮。

不可否認的是隨著大數據的發展，我們預感到它將給世界帶來巨大的改變，而這種改變勢必是在企業家們的創新創造中誕生的。所以企業想要借大數據這個東風，則不能只關注直接應用大數據的企業，還可以把視角延伸到由大數據企業引伸出的相關行業，比如物聯網技術，數據存儲軟硬件技術等，隨著人們對大數據決策的依賴，這些相關行業也將有長足的發展，所以如果這樣的商機恰好契合了企業自身的優勢，那么這對于企業來說應該也是一次機遇，只是企業要明門別人的美味可能是自己的毒藥，企業要加以理性的分析和把握。

總之，大數據企業能夠走多遠，和其它企業沒有什么不同，它歸根結底取決于其經營的產品朋艮務能否帶給企業利潤，能否以合理的形式為企業創造合理的利潤。未來是美好的，但道路要一步一步走完。如果只是看上去很美，那么企業將為虛幻的風景付出慘痛的代價。企業的經營是不變的，通過為市場需求服務而獲取利潤！唯一變化的是經營的手段而已！大數據作為決策優化的手段之一為我們提供了一種強大工具，它是且只是一種決策工具。企業家們不能只有大數據思維，企業依靠利潤而生存，當你為大數據這個工具買單時，你要思考的是這一手段是否為企業的發展帶來了實實在在的的利潤，這一點決定了你是否還能走下去。在廣義上，大數據必將實實在在地顛覆我們的生產生活，但對于具體的某個企業來說，引入大數據技術或者創立大數據企業要講求實效，量力而行。

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