當今世界，大數據無處不在，它影響到了我們的工作、生活和學習，并將繼續施加更大的影響。
大數據用于描述這樣的數據組，其規模超出了日常軟件在可容忍期限內獲取、管理和加工數據的能力。一些網絡技術領先的公司持續地投資于昂貴的大數據技術，成效顯著。大數據使得創新型公司變成了經營新方法的率先接受者，經營更為成功。通過大數據的分析挖掘，公司可以發現新的經營模式，對工藝加以改進。例如，在獲悉消費者行為后，可以將發現用于某些改變，如降低成本或增加銷售，就會產生價值。在任意大的數據組中應用統計方法可以發現有用信息，將這些信息商業化即可獲益。
大數據時代一切在變，應對之策是改變一切。經營方式發生了變化——制定決策變得與開展行動深度融合；運用信息的方式發生了變化——從處在經營的邊緣變成了處于所有方面的中心；技術發生了變化——從批處理到實時處理，從分割到融為一體；人們工作的方式發生了變化——從在命令和控制模式下運作到在合作環境下負責自己的信息和交互應用。
根據麥肯錫全球研究所的分析，利用大數據在各行各業能產生顯著的財務價值。美國健康護理利用大數據每年產出3000 億美元，年勞動生產率提高0.7%；歐洲公共管理每年價值2500 億歐元，年勞動生產率提高0.5%；全球個人定位數據服務提供商收益1000 多億美元，為終端用戶提供高達7000 億美元的價值；美國零售業凈收益可增長6%，年勞動生產率提高0.5—1%；制造業可節省50%的產品開發和裝配成本，營運資本下降7%。
根據國際數據公司（IDC）的測算，2011 年數字世界將產生1800EB 的數據，2012 年會增長40%，達到2500EB。截止2020 年，會達到35000EB，似乎沒有足夠的磁盤空間存儲。就傳統IT 企業來看，其結構化和非結構化的數據增長也是驚人的。2005 年企業存儲的結構化數據為4EB，到2015 年將增至29EB，年復合增長率逾20%。非結構化數據發展更猛。2005 年為22EB，2015 年將增至1600EB，年復合增長率約60%，遠遠快于摩爾定律。
圖表1：2005—2015 年總體企業數據增長
當今大數據的來源除了專業研究機構產生大量的數據外（CERN 的離子對撞機每秒運行產生的數據高達40TB），與企業經營相關的大數據可
以劃分為四個來源：
1．越來越多的機器配備了連續測量和報告運行情況的裝置。幾年前，跟蹤遙測發動機運行僅限于價值數百萬美元的航天飛機。現在，汽車生產商在車輛中配置了監視器，連續提供車輛機械系統整體運行情況。一旦數據可得，公司將千方百計從中漁利。這些機器傳感數據屬于大數據的范圍。
2．計算機產生的數據可能包含著關于因特網和其他使用者行動和行為的有趣信息，從而提供了對他們的愿望和需求潛在的有用認識。
3．使用者自身產生的數據/信息。人們通過電郵、短信、微博等產生的文本信息。
4．至今最大的數據是音頻、視頻和符號數據。這些數據結構松散，數量巨大，很難從中挖掘有意義的結論和有用的信息。
大型以Internet 為核心的公司，如Amazon, Google, eBay, Twitter 和Facebook 正使用后三類海量信息認識消費行為，預測特定需求和整體趨勢。第一類數據可能產生較少的業務，但可以推動某些經營模式實質變革。例如，汽車傳感數據用于評價司機行為會推動汽車保險業的深刻變革。
大數據改變了所有行業全部公司的經營方式。從對市場的理解到如何挖掘經營信息，大數據能洞察每項轉變。一個致力于收集和分析大數據的行業業已形成，對現有公司產生了深刻影響。據有關調查，有10%的公司認為在過去的五年中，大數據徹底改變了它們的經營方式。46%的公司認同大數據是其決策的一項重要支持因素。
在大數據時代，大數據使不同規模公司變得如此迫切的原因在于公司間有效管理數據的程度導致了競爭差距。據經濟學人智能單元（Economist Intelligence Unit）調查表明，就大數據管理，公司可以劃分為四類，它們是：戰略數據管理者，渴望數據管理者；數據收集者和數據閑棄者。經濟學人智能單元根據回饋信息總結了各類公司的個性特點。
一、 戰略數據管理者
戰略數據管理者在各類公司中以其最為成熟的能力位居大數據管理者的最先進的小組。這些公司大都屬于制造業企業、金融服務或技術公司。戰略數據管理者首先明確了與公司戰略目標一致的專項計量和數據項目。其他特點包括：
1． 它們選取最為適當的數據制定決策，它們收集數據的利用率高；
2． 公司高管人士負責數據運作；
3． 它們對數據管理實施全面重點投資，確保數據的準確、全面和可靠；
4． 它們挖掘新興數據的潛在價值。
二、 渴望數據管理者
這類公司所占數量最大。它們完全認可大數據對公司未來的重要性。它們允許大數據用于戰略決策，對其投資甚為積極。但它們依然落后于先行者。這類公司大都分布在通訊和零售業。其他特點包括：
1． 它們的CEO 不大負責數據戰略；
2． 它們現在偏重于從數據中學習更多關于內部業務操作的內容，但希望把更多數據面向顧客應用；
3． 不同于戰略數據管理者，它們依然糾纏于全面清理和調適數據；
4． 它們中66%的公司僅將有效數據的二分之一進行了恰當應用；
5． 它們很喜歡抱怨太多數據，但資源不足。
三、 數據收集者
這些公司認識到了數據的重要性，但除了儲存數據，它們缺乏資源對數據有所作為。它們被數據湮沒。這些公司分布于醫療護理和專業服務行業。其他特點包括：
1． 它們極有可能由一名IT 管理者負責數據戰略；
2． 它們受損于IT 部門與業務部門之間差強人意的聯合。它們中近1/4 認為IT 部門不理解數據的重要性，另外有1/4 認為業務部門不清楚數據的重要性；
3． 它們疲于大多數數據的質量、準確性和一致性；
4． 它們數據管理的努力大多源于滿足規定的要求；
5． 除了技能投資，它們對數據管理的幾乎所有方面投資都不足；
6． 對于數據的恰當治理它們沒有任何正規流程。
四、 數據閑棄者
坦率地講，30%的數據閑棄者不注重數據收集。另外70%收集數據，依然嚴重地應用不足。這些公司經營慘淡，遍布各行各業。它們受害于業務部門和IT 部門之間的不良配合，它們大都安排一名中層經理負責數據戰略。其他特點包括：
1． 它們更關心改善內部操作，特別關注內部報告；
2． 它們勞神于幾乎數據管理的方方面面（除了數據安全）；
3． 在數據管理投資上落后于其他公司；
4． 它們至今奮力于維持充足的數據管理技能。
上述分類刻畫了圍繞數據管理的競爭態勢。隨著大數據的演進，各組的特點可能會發生變化。但就當前而言，上述分類有助于公司對號入座，更好地理解發展的機遇和面臨的挑戰。大數據應用的趨勢不可逆轉。大數據將永久作為公司決策的工具，其作用會變得越來越重要。任何公司若不圍繞大數據發展競爭優勢就會落伍。
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本文標題：大數據時代的四類數據和四類公司
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