由于社會化媒體和移動互聯網的日益普及，在最近及未來幾年中，各種新的、強大的數據源會持續爆炸式地增長，過去曾經用的名詞“信息爆炸”、“海量數據”已不足以描述數據的增長態勢，2011 年5 月，美國麥肯錫全球研究院( MGI) 發表一篇名為“Big data: The next frontierfor innovation，competition and productivity”( 大數據: 未來創新、競爭、生產力的指向標)的研究報告，“Big Data”( 大數據) 這個關鍵詞便開始流行起來。

    大數據是指大小超出了傳統數據庫軟件工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群，按EMC 的界定，其中的“大”是指大型數據集，一般在10TB 規模左右; 多用戶把多個數據集放在一起，形成PB 級的數據量，同時這些數據來自多種數據源，以實時、迭代的方式來實現。IBM 公司把大數據概括成三個V，即大量化( Volume) 、多樣化( Variety) 、快速化( Velocity)，這三個特點反映了大數據所潛藏的巨大價值( Value) ，總體概括為四個特征，即4V。

    面對與日俱增的大量復雜的數據，大數據將會對高級分析產生巨大的影響，如何通過技術、安全實踐和IT 技能的正確組合來發現數字宇宙的潛在效益，幫助客戶管理、保護和挖掘這些可以改變游戲規則的數據價值，并把它們直接轉化為競爭優勢，真正駕馭數字宇宙，發揮大數據的巨大潛力，是每個企業迫切解決的關鍵問題。同時，分析和利用大數據也可以催生無數新的服務和商機，也讓一些傳統行業找到了新的發展機會，更為緊迫的是，大數據時代產生了對“數據科學家”這種新興復合型人才的迫切需求。對數據的洞察力進一步體現公司的戰略和行動，將形成正向反饋，有助于企業積累競爭優勢，這是大數據分析對產品創新活動的一個新的典型特征。傳統創新活動主要局限在企業內部、數據有限、不能及時方便獲取，而大數據時代開放性、網絡化的數據無處不在，即時發生大量數據，為實時化、個性化創新方式提供了大量的在產品市場化之前進行互動設計的可能性。這方面的研究應充分利用大數據并結合行業特點研究一些重點行業中的產品及服務創新，例如金融、保險、醫療、零售、物流、互聯網、電信等具有突出代表性的典型行業。

一、世界各國在大數據領域的研究探索

    目前，大數據研究和應用已經成為信息科技領域中的熱點，世界各國政府也開始認識到，他們坐擁海量數據，如何抓住大數據的機遇，如何對大數據進行有效的分析，制定應對大數據的發展戰略，是今天的日新月異的數據時代面臨的緊迫而重要的任務。圖1 顯示了大數據領域的商機。

表1.大數據的商機

    2012 年4 月，英國、美國、德國、芬蘭和澳大利亞研究者聯合推出“世界大數據周”活動，旨在促使政府制定戰略性的大數據措施;2012 年7 月，日本推出“新ICT 戰略研究計劃”，其中重點關注“大數據應用”。2012 年3月，奧巴馬政府將“大數據戰略”上升為最高國策，認為大數據是“未來的新石油”，將對數據的占有和控制作為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心能力。美國聯邦政府帶頭推動并實踐數據公開，對深化數據應用，發揮數據效益，起到了很大作用。美國認為，政府機構是重要的大數據的生產者、所有者，很多聯邦部門紛紛在政府數據門戶網站( www． data． gov) 上公開數據，引領了世界范圍的政府數據公開。

    中國上海市科學技術委員會2013 年7 月12日發布了《上海推進大數據研究與發展三年行動計劃》( 2013 － 2015 年) ，同時成立“上海大數據產業技術創新戰略聯盟”。從整體上來看，我國明確大數據戰略的地區和部門越來越多，更多是學術界、產業界的研討和呼吁，國家層面大數據戰略尚未進入議事日程。

    新加坡政府迅速將目光投向大數據領域，快速制定出大數據在城市服務、消費、安全、醫療健康、金融等領域的發展策略，一邊著力引入IBM、德勤等數據分析領域的“高手”，一邊組建專業研究所，加速相關人才培養與前者對接。

    近兩年，針對非結構化數據的大數據應用呈現快速增長態勢，從行業角度看，大數據正在從電子商務、互聯網、快速消費品等行業向傳統的金融、政府、公共事業、能源、交通等行業快速擴展; 在應用場景方面，大數據應用已經從用戶上網行為分析拓展到電力安全監控、輿情監測等關鍵領域。

二、大數據在企業的應用研究

    大數據時代，企業每天面臨并創造了來自四面八方的海量的結構化和非結構化的數據，而且這些數據是不斷發生復雜變化的，如何在這樣復雜多變的各種數據中去發掘和驗證一些機會和規律，用大數據的眼光驅動業務轉型和發展，需要花費很多的時間和資源，所以，如何對大數據進行定義、設計和部署，并在此基礎上加以有效的分析和利用，快速發現和捕捉商機，是每個企業日益關注的事情。在大數據的運用方面，一些企業已經或正在收獲豐碩的成果，比如，一些歐美互聯網企業Google 、Amazon、Facebook、Twitter、eBay 等，這些稱霸互聯網的企業，它們成功的因素主要是商業模式的創新，而商業創新主要來自于充分運用大數據，他們自行開發了一些
用于分析大數據的產品和技術，并由此獲得巨額的收益。中國的百度、騰訊、阿里巴巴等互聯網公司也紛紛投入巨大的人力、物力、財力致力于分析和利用大數據，目前應用比較廣泛的領域主要在預防性預測、用戶行為分析、企業決策推薦、互聯網企業輿情分析、移動應用、社交媒體分析等。

    大數據從理論到應用已經取得了很多有實質性的進展，在企業的業務中取得了很好的效果。據調查，已經有28% 的企業開始做大數據的試驗; 有47% 的企業已經開始做大數據的相關活動。所以，有人把2013 年定義為大數據元年，以下是目前我國在大數據領域已研制出產品的各家上市公司( 見表1)

    而環顧全球范圍內大數據的發展趨勢和生態模式，一個最不容忽視的角色莫過于軟硬件廠商的重視、轉型和創造。軟件方面，無論是甲骨文、EMC、SAP 等數據行業巨頭，還是Splunk、Cloudera 以及Hadoop 生態下的Hortonworks、MapR新興公司，都已經在大數據領域發現和創造巨大價值。在硬件方面，同樣有IBM、Intel、惠普、思科等大型企業與一系列Hadoop 生態下的創業公司參與其中，而在這方面，國內軟硬件廠商處于落后狀態。

    三、大數據驅動商業模式的創新

    大數據作為繼云計算、物聯網之后IT 產業又一次顛覆性的技術變革，必將對現代企業的管理運作理念、組織業務流程、市場營銷決策以及消費者行為模式等產生巨大影響，使得企業商務管理決策越來越依賴于數據分析而非經驗甚至直覺，美國有句諺語叫“除了上帝，任何人都必須用數據來說話”，如何利用大數據這種新型的信息處理方式，通過收集、處理龐大而復雜的數據信息，從中獲取知識和洞察，由數據驅動業務轉型，探索并發現新的商機、對客戶和市場進行新的洞察，實現業務創新和流程創新，這就是大數據的價值。

    (一) 顛覆傳統意義上的金融業務模式創新

    阿里集團坐擁數家交易平臺如支付寶、淘寶、天貓、阿里金融等，其積累的數據達14 年之久，利用這些大數據，阿里金融基于海量的客戶信用數據和行為數據，建立了網絡數據模型和一套信用體系。基于這套信用體系，微貸企業可以獲得從500 元到100 萬元不等的信用貸款。阿里金融打破了傳統的金融模式，使貸款不再需要抵押品和擔保，而僅依賴于數據，使企業能夠迅速獲得所需要的資金。阿里金融的大數據應用和業務創新，改變了游戲規則，對傳統銀行業帶來了挑戰。近幾年網絡借貸公司的興起，正是基于類似的商業模式創新，發展非常迅猛。

    ( 二) 有助于財務精益分析的實現

    目前，企業在日常的生產和經營過程中積累了大量的交易數據，主要是結構化數據，同時通過其他社交網絡媒體、傳感器等產生了大量的即時信息，主要是非結構化數據，大數據分析的目的，是要實現這兩類數據的集成與融合，增強企業的洞察力。“大交易數據”和“大交互數據”的融合，充分分析結構化和非結構化數據，往往可以幫助企業找到潛在的商機，發現新的業務亮點。大數據和精益財務分析結合的意義在于揭示數據“是什么”而非“為什么”。比如，目前庫存周轉率比較低，請予以改善，太籠統，而應該給出具體建議，精益財務分析通過大數據的信息加工達成管理建議的目的，馬上演進為企業的管理行動，如某品牌4GB 內存條已低于安全庫存，建議補充1000 條，提供具體的管理行動。這就是大數據和精益財務分析相結合的意義所在。再如快速消費品CPG ( Consumer Package Goods) /零售行業，最大的挑戰是對高度易腐爛和需求高度變化的商品的庫存管理，降低庫存減少或缺貨產生高昂的成本，如果在關鍵庫存貨物上安裝傳感器，就可以實時監控庫存的變化，通過實時大數據的跟蹤和分析，企業可以近乎實時地調整價格，以控制需求并根據需要自動訂購更多庫存，提高庫存管理效率，從而降低成本。

    ( 三) 促進制造業從傳統的以生產為核心向以客戶需求為核心轉型

    隨著企業信息化逐步深入、數據積累到一定量之后，如何從這些數據中挖掘出更有價值的信息，來獲得深刻的客戶洞察，及時捕捉客戶需求的變化趨勢，這就需要制造企業以客戶為導向，了解客戶的興趣、偏好，通過各種渠道來獲得用戶對產品的反饋，需要處理好大數據，了解客戶行為，將客戶喜歡的產品及時交付。通過對大數據的獲取、發掘和分析，企業可以更加經濟地從多樣化的數據源中獲得更大價值，促進制造業按客戶需求轉型。

    ( 四) 大數據驅動高級分析與預測決策

    大數據的價值在于數據挖掘和預測，大數據的實時分析，以恰當的方式隨時隨地為人們提供信息和全新洞察力，個性化洞察力、感知和響應、高級計劃與預測，能夠把大數據變成寶貴的信息，呈現前所未知的洞察，企業可以建立預測性的模型、將商務分析演變成聚合洞察力，把預測變成科學，充分挖掘明天的競爭優勢，帶來無限的可能性，根據分析結果，提供給客戶更個性化的體驗，引領行業創新應用革新，看到商機、預測風險、發現新的機會，胸有成竹地預測未來趨勢，實時預測與行動。比如，企業可以根據大數據分析所提供的結果信息，實施新的服務模式如預測性維修，根據預測數據，建立機器問題實時通信提醒，預約維修服務，提供給客戶更高品質的維修保障，享受更加貼心的關懷體驗。

    ( 五) 實時商務智能

    大數據時代商務分析與傳統BI ( Business Intelligence)的區別在于: 傳統的商務智能分析，主要是對過去的數據、歷史信息進行分析和報告呈現。例如，對會計報表數據進行分析，傳統的商務智能分析，主要問題是分析結果滯后，不能實時預測結果并采取行動，大數據商務分析最主要的特點是實時性，可以通過系統自動調取KPI指標，即時呈現分析結果。比如可以實現實時交流，能夠滿足客戶定制化的需求，達到一對一的營銷效果; 實時采取促銷手段，實時調整定價策略，洞察客戶的行為; 實時毛利分析，為營銷提供戰略支持; 提供實時報告和分析，使企業獲得實時商業洞察，充分發揮實時商務智能的優勢。

    ( 六) 行業的聚合與無界新趨勢

    大數據所具有的在區域之間、行業之間和企業部門之間的穿透性，正在顛覆傳統的、線性的、自上而下的精英決策模型，正在形成非線性的、面向不確定性的、自下而上的決策基礎。隨著互聯網的飛速發展，融合已經成為新經濟環境下不可避免的趨勢，這種趨勢將打破和跨越很多原來曾經存在的邊界。如果企業不想被困在一個墨守成規的舊世界，就必須努力跨越數字的界限，消除IT 邊界的限制以及業務流程的限制，對于企業來說，聚合具有極其重大的意義，它們能夠通過這種方式來提升用戶體驗，吸引更多的客戶，從而建立自己的核心競爭力。聚合也給軟件和IT 服務企業帶來前所未有的機遇。當所有企業都在聚合并跨越過去行業壁壘的時候，技術將會帶來全新的革命。

四、大數據對企業決策的變革性影響

    ( 一) 決策主體從“精英式”過渡到“大眾化”

    傳統的營銷決策包括“核心競爭力”和“定位”理論，前者關注客戶的長期價值， “定位”理論以產品或客戶的需求為基礎，決策的核心都是精英式的企業管理層，而非員工和社會公眾。這些決策的依據均是相對靜止的、確定的結構化數據。而隨著社會化媒體和大數據應用的深入，廣大社會公眾和終端用戶都是數據的創造者和使用者，信息傳播的范圍和效力更加深遠,知識的共享和信息的交互更加廣泛，通過意見的表達、信息的傳遞，迅速形成信息共同體和利益共同體，形成意見領袖，他們成為企業決策的中堅力量，企業決策主體也從“精英式”轉向“大眾化”。同時，決策的依據正從結構化數據轉向非結構化、半結構化和結構化混合的大數據，而大數據技術和處理手段可以使看似雜亂無章、關聯性不強的數據變成服務決策的有效信息。

    ( 二) 決策方式從“業務驅動”轉向“數據驅動”
 
    隨著云計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，傳感設備、移動終端正在越來越多地接入到網絡，各種統計數據、交易數據、交互數據和傳感數據源源不斷從各行各業迅速生成，種類廣泛、數量龐大、產生和更新速度加劇的大數據，蘊含著前所未有的社會價值和商業價值，數據越來越成為企業戰略資產，是企業創新的核心驅動力。擁有數據的規模、活性以及收集、分析、利用數據的能力，將決定企業的核心競爭力。對數據的掌控和駕馭能力越強，支配市場的競爭優勢越明顯，意味著巨大的投資回報。而以前企業的經營分析只局限在簡單業務、歷史數據的分析基礎上，缺乏對客戶需求的變化、業務流程的更新等方面的深入分析，將導致戰略與決策定位不準，存在很大風險。在大數據時代，企業通過收集和分析大量內部和外部的數據，獲取有價值的信息。通過挖掘這些信息，可以預測市場需求，最終企業將信息轉為洞察，從而進行更加智能化的決策分析和判斷。

( 三) 決策過程從“被動式”演變成“預判式”

    在互聯經濟時代，當前科技正走向跨領域融合，產業界限正在模糊，市場環境瞬息萬變，各行業間充斥著大量的結構化與非結構化數據，如何保持競爭力，企業需要不斷調整和完善自己的商業戰略，為幫助企業更好地預測未來、提高決策能力，需要充分對當前數據進行分析和挖掘，利用大數據技術，構建采集、篩選、存儲、分析和決策的系統，對企業的業務發展、客戶需求、商業機會進行預判，制定出面向未來的決策，成為移動互聯時代企業塑造核心競爭能力的關鍵。在社會化媒體中發掘消費者的真正需求，在大數據中挖掘員工和社會公眾的創造性，日益成為企業決策的基本前提，也是推動企業決策過程從“被動式”向“預判式”演變新的決策模式。對于那些能夠戰略性地利用大數據的企業，他們的創新能力、業務靈活性和利潤都將得到極大的提高。比如，銀行一直是中國老百姓心中非常專業的地方，沒有人想到這個行業在互聯網時代，遭到前所未有的挑戰，馬云創辦的支付寶，每天流動資金超過任何一家實體銀行，撼動業界，近期推出的“余額寶”，客戶享受到的利息超過銀行17 倍，對銀行產生巨大威脅。這就是跨界的競爭，在大數據時代有時企業還沒有分清競爭對手是誰，一夜之間就被對手打敗，以全新的模式，以迅雷不及掩耳之速度，實現顛覆和超越。

五、結語

    隨著大數據分析技術的發展，企業對數據資產的利用價值越來越高，大數據分析最大的特點是實時、智能、高速，幫助企業獲取實時洞察，并將洞察轉為行動，進而實現定制化分析和決策。這方面的研究應充分利用大數據分析并結合行業特點，驅動企業的產品及服務創新，例如，金融、保險、醫療、零售、物流、互聯網、電信等行業，已經發生了顯著的運營模式的改善，帶來顛覆性的創新。它為企業業務發展提供行為和趨勢支持，促進商務活動的前瞻效果，做出知識驅動的決策，挖掘企業未知的問題，最終滿足企業實際需求，實現商業模式的創新和價值創造，這就是大數據應用的魅力所在。 

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本文標題：大數據分析驅動企業商業模式的創新研究

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