《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是本好書(shū)。很多IT知名人士也大力推薦。沒(méi)看此書(shū)之前，對(duì)所謂大數(shù)據(jù)的概念基本懵懂，覺(jué)得可能就是更多的數(shù)據(jù)，更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。看過(guò)此書(shū)后，感覺(jué)到之前的想法有些膚淺，因?yàn)榇髷?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(guò)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(shí)間來(lái)檢驗(yàn)一下，至少?gòu)默F(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來(lái)論，更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性。看完此書(shū)，我思考了這些問(wèn)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(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
在我看來(lái)：數(shù)據(jù)海量，存儲(chǔ)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(mǎn)足她的三個(gè)特點(diǎn)。以研究擲硬幣概率的實(shí)驗(yàn)為例，當(dāng)傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)次數(shù)達(dá)到一定規(guī)模后就能幫助實(shí)驗(yàn)者分析正反面出現(xiàn)的概率，隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)的增加，數(shù)據(jù)大量積累可能越來(lái)越支持這一結(jié)論，數(shù)據(jù)達(dá)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(duì)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(yàn)去帶入函數(shù)計(jì)算就好了，這僅算是概率學(xué)或者是統(tǒng)計(jì)學(xué)吧。故大數(shù)據(jù)不是因?yàn)閱渭凅w積大而大，是因?yàn)殡s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(jìn)而研究關(guān)聯(lián)關(guān)系(或因果關(guān)系，注：本書(shū)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(guò)程的時(shí)間是不可接受的，需利用高效計(jì)算資源，迅速把雜而大的處理結(jié)果呈現(xiàn)出來(lái)，并且實(shí)驗(yàn)者對(duì)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(guò)專(zhuān)業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。諸如電信、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶(hù)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(dú)厚的條件，那中小企業(yè)呢?銷(xiāo)售訂單數(shù)據(jù)?若非百年老店，估計(jì)數(shù)據(jù)也是少得可憐。同樣，在公共事業(yè)類(lèi)的政府機(jī)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(jìng)爭(zhēng)力。是否所有的企業(yè)都以大數(shù)據(jù)為競(jìng)爭(zhēng)力呢?在中小企業(yè)中，或許會(huì)顯示得小題大做。
三、大數(shù)據(jù)帶來(lái)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(lái)的時(shí)候，無(wú)論你是否做好了準(zhǔn)備，你都要開(kāi)始迎接它所給你帶來(lái)的影響了。經(jīng)過(guò)物聯(lián)網(wǎng)，云計(jì)算的推波助瀾下，大數(shù)據(jù)開(kāi)始登場(chǎng)了。但它到底給我們帶來(lái)了什么呢?
1、預(yù)測(cè)未來(lái)。
書(shū)中以谷歌公司成功預(yù)測(cè)了未來(lái)可能發(fā)生流感的案例來(lái)表明,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以為我們的生活保駕護(hù)航。實(shí)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(cè)學(xué)”，幫助人們發(fā)現(xiàn)未知，幫忙人們進(jìn)行決策。本書(shū)作者強(qiáng)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(lái)，大數(shù)據(jù)應(yīng)該是把看起來(lái)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(jìn)而找出因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)價(jià)值。作者引用了安德森的觀點(diǎn)“現(xiàn)在已經(jīng)是一個(gè)有海量數(shù)據(jù)的時(shí)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(shuō)明問(wèn)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(gè)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(jìn)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(shū)用美國(guó)折扣零售店與懷孕預(yù)測(cè)來(lái)佐證他的這種關(guān)聯(lián)觀點(diǎn)的正確性，但恰恰是知道因果關(guān)系后商業(yè)價(jià)值才能更多的體現(xiàn)出來(lái)，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(hù)接受。
互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代數(shù)據(jù)的積累各種技術(shù)的流行，使得人們很多時(shí)候考慮問(wèn)題的方式已經(jīng)改變，接下來(lái)我們要做的只有接受大數(shù)據(jù)時(shí)代。軟件行業(yè)程序上線的變更差錯(cuò)率是一個(gè)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(cè)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(lái)給你推薦菜單，可能因?yàn)槟阄⒉┥习l(fā)了一句“每個(gè)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(lái)的商機(jī)，會(huì)衍生出一系列與大數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)機(jī)遇與商業(yè)模式，數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值也會(huì)源源不斷地發(fā)揮作用于是未來(lái)有專(zhuān)門(mén)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(chē)等各個(gè)行業(yè)的企業(yè)都在紛紛掘金大數(shù)據(jù)。可以看出，在推動(dòng)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(jià)值的企業(yè)比大數(shù)據(jù)技術(shù)廠商還要著急。有消息稱(chēng)，阿里巴巴以7000萬(wàn)美元收購(gòu)了一家移動(dòng)開(kāi)發(fā)者數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)。沃爾瑪大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室直接參與到大數(shù)據(jù)工具的開(kāi)發(fā)和開(kāi)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(guó)道瓊斯風(fēng)險(xiǎn)資源的數(shù)據(jù)，在過(guò)去的兩年時(shí)間里，11.7億美元流向了119家數(shù)據(jù)庫(kù)軟件公司。2014年，SAP市值已經(jīng)超過(guò)西門(mén)子，成為德國(guó)市值最高的上市公司，而這樣的業(yè)績(jī)部分得益于其數(shù)據(jù)庫(kù)軟件HANA的商業(yè)化，2014年一年時(shí)間里HANA帶給SAP3.92億歐元的收入，增長(zhǎng)了142%。
3、變革思維。
書(shū)中所說(shuō)：因?yàn)橛泻Ａ康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ)，未來(lái)，我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)，而非精細(xì)度。對(duì)這條，本人還是持保留意見(jiàn)的。畢竟，沒(méi)有精確、真實(shí)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(shí)代改變思維方式一個(gè)例子谷歌。09年H1N1流行病毒背景下谷歌通過(guò)檢測(cè)檢索詞條，處理了4.5億個(gè)不同的數(shù)據(jù)模型，將預(yù)測(cè)結(jié)果與07、08年美國(guó)疾控中心記錄的實(shí)際流感病例進(jìn)行對(duì)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(cè)結(jié)果與官方數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)高達(dá)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(duì)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(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，以前所未有的方式，通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析找出流感傳播的范圍，為世界預(yù)測(cè)流感提供了一種更快捷的預(yù)測(cè)工具。
另一個(gè)例子是阿里巴巴的馬云通過(guò)大量數(shù)據(jù)分析得出08年經(jīng)濟(jì)疲弱，為其旗下商家提前做好迎接經(jīng)濟(jì)危機(jī)提供了緩沖的時(shí)間。
四、大數(shù)據(jù)在中國(guó)可行性如何?
既然大數(shù)據(jù)時(shí)代在逐漸帶來(lái)如此大的變革，那么在中國(guó)，我們是否可以開(kāi)始嘗試大范圍推行呢?
然而，目前的中國(guó)沒(méi)有大數(shù)據(jù)的土壤。原因有三。第一，很多時(shí)候，各級(jí)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(gè)數(shù)字比率GDP而已;第二，行業(yè)主管機(jī)構(gòu)擁有大量原始數(shù)據(jù)，但它們還在摸索數(shù)據(jù)開(kāi)放的尺度，是開(kāi)放原始數(shù)據(jù)，還是開(kāi)放加工后的數(shù)據(jù)?是轉(zhuǎn)讓給擁有更高級(jí)計(jì)算和儲(chǔ)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(xiàng)工具，其價(jià)值并沒(méi)有完全被認(rèn)同。在這個(gè)領(lǐng)域，硬、軟件的發(fā)展目前還不十分成熟。
即便如此，沒(méi)有人否認(rèn)數(shù)據(jù)革命的到來(lái)，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(jì)算”來(lái)謀劃未來(lái)。即便是CBA也學(xué)起了NBA五花八門(mén)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析與挖掘。
我選擇一個(gè)在我看來(lái)既是夕陽(yáng)也是朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)的飲用水行業(yè)來(lái)看中國(guó)在大數(shù)據(jù)時(shí)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(lái)銷(xiāo)售。
上海城鄉(xiāng)結(jié)合部九亭鎮(zhèn)新華都超市的一個(gè)角落，農(nóng)夫山泉的礦泉水堆頭靜靜地?cái)[放在這里。來(lái)自農(nóng)夫山泉的業(yè)務(wù)員每天例行公事地來(lái)到這個(gè)點(diǎn)，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(diǎn)每個(gè)業(yè)務(wù)員一天要跑15個(gè)，按照規(guī)定，下班之前150張照片就被傳回了杭州總部。每個(gè)業(yè)務(wù)員，每天會(huì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在10M，這似乎并不是個(gè)大數(shù)字。
但農(nóng)夫山泉全國(guó)有10000個(gè)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(jìn)入農(nóng)夫山泉在杭州的機(jī)房時(shí)，這家公司的CIO胡健就會(huì)感覺(jué)：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(wèn)題：怎樣擺放水堆更能促進(jìn)銷(xiāo)售?什么年齡的消費(fèi)者在水堆前停留更久，他們一次購(gòu)買(mǎi)的量多大?氣溫的變化讓購(gòu)買(mǎi)行為發(fā)生了哪些改變?競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的新包裝對(duì)銷(xiāo)售產(chǎn)生了怎樣的影響?不少問(wèn)題目前也可以回答，但它們更多是基于經(jīng)驗(yàn)，而不是基于數(shù)據(jù)。
從2008年開(kāi)始，業(yè)務(wù)員拍攝的照片就這么被收集起來(lái)，如果按照數(shù)據(jù)的屬性來(lái)分類(lèi)，“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(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是胡健設(shè)想的下一步計(jì)劃，這是農(nóng)夫山泉在“大數(shù)據(jù)時(shí)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(lái)分享信息，如果類(lèi)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(cè)到，那么攤開(kāi)在胡健面前的就是一幅基于人消費(fèi)行為的畫(huà)卷，而描繪畫(huà)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(guó)研究院院長(zhǎng)孫小群接受《中國(guó)企業(yè)家》采訪時(shí)表示，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的挖掘使用分三個(gè)階段，“一開(kāi)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(lái)越多;第二步是可以提問(wèn)題，可以形成互動(dòng)，很多支持的工具來(lái)幫我們做出實(shí)時(shí)分析;而3.0時(shí)代，信息流來(lái)指導(dǎo)物流和資金流，現(xiàn)在數(shù)據(jù)要告訴我們未來(lái)，告訴我們往什么地方走。”
SAP從2003年開(kāi)始與農(nóng)夫山泉在企業(yè)管理軟件ERP方面進(jìn)行合作。彼時(shí)，農(nóng)夫山泉僅僅是一個(gè)軟件采購(gòu)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(kāi)始共同開(kāi)發(fā)基于“飲用水”這個(gè)產(chǎn)業(yè)形態(tài)中，運(yùn)輸環(huán)境的數(shù)據(jù)場(chǎng)景。
關(guān)于運(yùn)輸?shù)臄?shù)據(jù)場(chǎng)景到底有多重要呢?將自己定位成“大自然搬運(yùn)工”的農(nóng)夫山泉，在全國(guó)有十多個(gè)水源地。農(nóng)夫山泉把水灌裝、配送、上架，一瓶超市售價(jià)2元的550ml飲用水，其中3毛錢(qián)花在了運(yùn)輸上。在農(nóng)夫山泉內(nèi)部，有著“搬上搬下，銀子嘩嘩”的說(shuō)法。如何根據(jù)不同的變量因素來(lái)控制自己的物流成本，成為問(wèn)題的核心。
基于上述場(chǎng)景，SAP團(tuán)隊(duì)和農(nóng)夫山泉團(tuán)隊(duì)開(kāi)始了場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，他們將很多數(shù)據(jù)納入了進(jìn)來(lái)：高速公路的收費(fèi)、道路等級(jí)、天氣、配送中心輻射半徑、季節(jié)性變化、不同市場(chǎng)的售價(jià)、不同渠道的費(fèi)用、各地的人力成本、甚至突發(fā)性的需求(比如某城市召開(kāi)一次大型運(yùn)動(dòng)會(huì))。
在沒(méi)有數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)支撐時(shí)，農(nóng)夫山泉在物流領(lǐng)域花了很多冤枉錢(qián)。比如某個(gè)小品相的產(chǎn)品(350ml飲用水)，在某個(gè)城市的銷(xiāo)量預(yù)測(cè)不到位時(shí)，公司以往通常的做法是通過(guò)大區(qū)間的調(diào)運(yùn)，來(lái)彌補(bǔ)終端貨源的不足。“華北往華南運(yùn)，運(yùn)到半道的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)華東實(shí)際有富余，從華東調(diào)運(yùn)更便宜。但很快發(fā)現(xiàn)對(duì)華南的預(yù)測(cè)有偏差，華北短缺更為嚴(yán)重，華東開(kāi)始往華北運(yùn)。此時(shí)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(méi)頭蒼蠅的狀況讓農(nóng)夫山泉頭疼不已。在采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)、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(gè)頑癥：首先是解決生產(chǎn)和銷(xiāo)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(gè)配送中心能夠納入到體系中來(lái)，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，而非簡(jiǎn)單的樹(shù)狀結(jié)構(gòu);最后，讓退貨、殘次等問(wèn)題與生產(chǎn)基地能夠?qū)崟r(shí)連接起來(lái)。
也就是說(shuō)，銷(xiāo)售的最前端成為一個(gè)個(gè)神經(jīng)末梢，它的任何一個(gè)痛點(diǎn)，在大腦這里都能快速感知到。
“日常運(yùn)營(yíng)中，我們會(huì)產(chǎn)生銷(xiāo)售、市場(chǎng)費(fèi)用、物流、生產(chǎn)、財(cái)務(wù)等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是通過(guò)工具定時(shí)抽取到SAPBW或OracleDM，再通過(guò)BusinessObject展現(xiàn)。”胡健表示，這個(gè)“展現(xiàn)”的過(guò)程長(zhǎng)達(dá)24小時(shí)，也就是說(shuō)，在24小時(shí)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(jià)值的統(tǒng)計(jì)報(bào)告。當(dāng)農(nóng)夫山泉的每月數(shù)據(jù)積累達(dá)到3TB時(shí)，這樣的速度導(dǎo)致農(nóng)夫山泉每個(gè)月財(cái)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(lái)驗(yàn)證以往的決策是否正確，或者對(duì)已出現(xiàn)的問(wèn)題作出糾正，仍舊無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)。
2011年，SAP推出了創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)SAPHana，農(nóng)夫山泉?jiǎng)t成為全球第三個(gè)、亞洲第一個(gè)上線該系統(tǒng)的企業(yè)，并在當(dāng)年9月宣布系統(tǒng)對(duì)接成功。
胡健選擇SAPHana的目的只有一個(gè)，快些，再快些。采用SAPHana后，同等數(shù)據(jù)量的計(jì)算速度從過(guò)去的24小時(shí)縮短到了0.67秒，幾乎可以做到實(shí)時(shí)計(jì)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(shí)際情況反映到孫小群這里時(shí)，這位SAP全球研發(fā)的主要負(fù)責(zé)人非常興奮。基于飲用水的場(chǎng)景，SAP并非沒(méi)有案例，雀巢就是SAP在全球范圍長(zhǎng)期的合作伙伴。但是，歐美發(fā)達(dá)市場(chǎng)的整個(gè)數(shù)據(jù)采集、梳理、報(bào)告已經(jīng)相當(dāng)成熟，上百年的運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)讓這些企業(yè)已經(jīng)能從容面對(duì)任何突發(fā)狀況，他們對(duì)新數(shù)據(jù)解決方案的渴求甚至還不如中國(guó)本土公司強(qiáng)烈。
這對(duì)農(nóng)夫山泉董事長(zhǎng)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(xiàng)目，也可以針對(duì)未來(lái)的項(xiàng)目。這位董事長(zhǎng)將手指放在一臺(tái)平板電腦顯示的中國(guó)地圖上，隨著手指的移動(dòng)，建立一個(gè)物流配送中心的成本隨之顯示出來(lái)。數(shù)據(jù)在不斷飛快地變化，好像手指移動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)字漣漪。
以往，鐘目炎目炎的執(zhí)行團(tuán)隊(duì)也許要經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的考察、論證，再形成一份報(bào)告提交給董事長(zhǎng)，給他幾個(gè)備選方案，到底設(shè)在哪座城市，還要憑借經(jīng)驗(yàn)來(lái)再做判斷。但現(xiàn)在，起碼從成本方面已經(jīng)一覽無(wú)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(wú)法測(cè)量的因素。
有了強(qiáng)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(zhǎng)率，在飲用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、樂(lè)百氏和可口可樂(lè)。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，飲用水領(lǐng)域的市場(chǎng)份額，農(nóng)夫山泉、康師傅、娃哈哈、可口可樂(lè)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(duì)于胡健來(lái)說(shuō)，下一步他希望那些業(yè)務(wù)員搜集來(lái)的圖像、視頻資料可以被利用起來(lái)。
獲益的不僅僅是農(nóng)夫山泉，在農(nóng)夫山泉場(chǎng)景中積累的經(jīng)驗(yàn)，SAP迅速將其復(fù)制到神州租車(chē)身上。“我們客戶(hù)的車(chē)輛使用率在達(dá)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(chē)輛處于空置狀態(tài)，資源尚有優(yōu)化空間。通過(guò)合作創(chuàng)新，我們用SAPHana為他們特制了一個(gè)算法，優(yōu)化租用流程，幫助他們打破瓶頸，將車(chē)輛使用率再次提高了15%。”
雖然大數(shù)據(jù)還沒(méi)法分析、挖掘出自己的直接變現(xiàn)能力。未來(lái)，數(shù)據(jù)會(huì)成為有價(jià)值的資產(chǎn)。假以時(shí)日，它會(huì)大搖大擺地進(jìn)入資產(chǎn)負(fù)債表里。從農(nóng)夫山泉和神舟租車(chē)的案例我們不難看出，無(wú)論我們阻擋還是歡迎，大數(shù)據(jù)時(shí)代的真正到來(lái)是必然趨勢(shì)。在未來(lái)，像今天的智能手機(jī)顛覆人們生活方式那樣，大數(shù)據(jù)的思維方式也會(huì)創(chuàng)造一個(gè)全新的生活方式。您和您的企業(yè)，準(zhǔn)備好了嗎?
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