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大数据时代引领思维与商业模式的大变革

2015-03-23 21:31 来源:www.xdsyzzs.com 发布:现代商业 阅读:

袁鹏飞 任旭 北京交通大学

摘要:进入2012年以来,大数据一词越来越多地被提及与使用,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。文章基于研读相关文献的基础上,介绍大数据的定义、大数据的特点,以及详细阐述大数据带来的思维变革、商业模式的变革和管理上的变革,并提出相关建议。

关键词:大数据;思维变革;商业模式;管理变革  

一、引言

半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出了“大数据(Big Data)”这个概念。如今,这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中,例如互联网(社交、  搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)等都在疯狂产生着数据。

随着信息化的不断发展,移动互联、社交网络、电子商务等已经大大拓展了互联网的疆界和应用领域,标志着我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,云计算、三网融合、“可佩带计算”等智能设备的出现,更加加速了大数据时代的到来。每一天,世界各个角落都会不断产生出相当惊人数量的信息数据,当这些数据膨胀到一定量的时候,量变引起质变,大数据到来之前,计算机互联网只是对简单的数据进行处理和传递,但随着大数据时代的到来,一场颠覆性的技术变革孕育而生。大数据对当代社会经济、政治、文化以及人们生活、工作和思维等方面产生了巨大的影响,对企业的决策、组织、资源管理和商业模式等方面也带来了深刻的变革。可以说,大数据组成一股强大的经济和技术力量,突破了传统的计算和存储局限,能够有效的消化巨大的数据并把它们转化成有价值的洞见和信息。

二、文献分析

(一)何谓大数据

大数据的定义,许多学者都对其做过诠释。杨善林认为在海量数据的量化基础上,同时具备大分析(Big Analytics)、大带宽(Big Bandwidth)、大内容(Big Content)等三大要素的巨大数据集。谢国忠则认为大数据的本质是利用企业内部信息,将庞大的信息进行有效整合,并结合新的数据类型为企业创造价值。邬贺铨引用了维基百科的定义:没有办法在允许的时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合。本论文在分析总结文献的基础上认为大数据不单单指海量数据,海量数据只是大数据中的一个组成部分,而大数据则是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据,包括交易数据和交互数据在内的所有数据集。

大数据时代所产生的数据量巨大,已经不是以传统的GBTB为单位来衡量,而是以PB(1PB=1024TB)EB(1EB=1024PB),甚至是以ZB(1ZB=1024EB)YB(1YB=1024ZB)为计量单位。从中国市场大趋势来看,IDC最新的数字宇宙研究报告指出,2012年至2020年期间,中国每年创建的数据量预计将从364EB增长到8.6ZB,每年增长近50%,总共增长24倍。中国在数字宇宙中的比例将从目前的13%增长到2020年的21%。这些信息中,33%35%具有大数据价值,从2012年到2020年,有效信息将增长25倍,从119EB增长到2.997ZB。此外,调查显示仅一天之中,百度大约要处理60亿次搜索请求,达到几十PB数据;淘宝网的交易达数千万笔,单日数据量超过20TB;联通的用户上网记录一天达到10TB等等这些数据均表明数字化和信息化已经成为当今社会必不可少的组成要素,人类的生活、企业的生产制造都离不开大量的数据支撑,相应的大数据技术的发展使我们无时无刻都在产生和利用着数据,因此我们是大数据时代的缔造者。

(二)大数据的特点

大数据有着它自身独有的特征,通常我们把大数据的特点总结为大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值高和密度低(Value)这四大特点,被人们称之为“4V”特征。只有符合以上四个特点的数据都可以成为大数据。大量化顾名思义就是数据量极大,目前已经到达了ZB甚至YB的范畴。多样化指的就是数据类型繁多,包括视频、图片、网页等半结构化或非结构化的数据。快速化表明数据的传输速度和数据膨胀速度非常快,需要快速、及时的对数据进行处理。最后,价值高和密度低的意思是即使很小一部分数据信息,往往也会挖掘出巨大的价值。本文用一张图示来更加清晰的展示出大数据的特点,见图1

 大数据的4V特征

图1  大数据的4V特征

(三)文献分析总结

通过对文献进行的分析,我们对大数据的现状、大数据的定义以及大数据的结构与特点进行了阐述,可以看到大数据对当今社会产生的巨大影响和改变,相应的大数据技术不仅让工作、生活变得更加便利,利用大数据技术开发出来的智慧产品,也给消费者带来愈加便利的辅助。数据的日益膨胀使得越来越多的企业尝试改变原有的商业模式,因为大数据让商业决策更具有指导性和针对性, 同时大数据也在挑战企业的存储架构、数据中心的基础设施等,也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。大数据正在彻底改变IT世界,这种趋势就需要企业建立新型的商业模式来应对大数据时代的来临。

三、大数据引发大思维

在过去,人们对搜集数据、处理数据形成了一个思维定势,那就是我们不可能搜集到相当多数量的数据,我们只能在力所能及的条件下选择一小部分去分析和处理,为了让数据处理变得更简单,对数据的选择就尽可能到最少,也由于当时信息处理水平的限制,导致所选的数据不具备代表性,盲目因素太多。当我们进行抽样调查来分析数据的时候,往往会以调查问卷的形式选择一部分样本进行分析,这为人们提供了不少的便捷,但相应的缺点也是一览无余,这种样本分析法不管你有多深入的去挖掘,它都只能代表总体数据中的一小部分,不能代表全部数据,也许样本调查的准确性会达到90%以上,但是依然会遗漏一些很有价值的数据,就会导致数据的失真。

但是随着大数据时代的到来,我们可能还没有意识到我们已经具备处理和分析大数据的能力,我们的思维正在一点点的改变,首先,我们不能一直依靠对小部分数据样本进行分析,而是转向为分析全部数据。其次,面对繁杂的数据,我们要致力于技术上的创新,更多的分析数据的关联性,而不是精确性。最后,我们还需要转换的一个思想就是使用所有的数据并不代表是一项艰巨的任务也不需要付出多高的代价,这就使得做好大数据的收集工作显得尤为重要。维克托·迈尔-舍恩伯格认为大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而是采用所有数据的方法,统计抽样只是为了在技术受限的特定时期才用的方法,渐渐的,这种方法将离我们而去。

四、大数据开启新型商业模式

在大数据时代,对于时刻关注市场走向的企业来说,他们需要关注的数据显然已经不仅限于企业内部数据库中的业务数据,还要包括互联网(以及未来的物联网)上各类网络活动所产生的相关数据记录,企业通过迅速获得客户和供应商以及各方利益相关者留下的相关数据,对这些大量数据进行处理和分析,制造出各方满意的产品和服务,从而提升自身的核心竞争力,显然传统数据仓库的性能已无法应付这些庞大的信息,但是大数据技术使企业能够访问和使用这些宝贵的、大规模的数据集以应对越来越复杂的数据分析和更好的商业决策的制定。企业利用大数据技术从大数据中挖掘价值,使数据成为一种重要的商业资本和经济投入,企业要想从大数据中获得更多的经济效益,就必须改变思维和管理模式,在传统的商业模式之上进行创新,因此,新型的商业模式正在不断涌现,本论文给出了目前比较流行的新型商业模式。

(一) 数据租售服务模式

数据租售服务是指服务提供商针对某一个领域或者行业,从中收集大量的有价值的数据并进行精心的处理,通过移动设备、期刊杂志、APP等多种方式把整理的数据集合发送给有需要的客户,以租赁或销售的方式来获取报酬的一种营销模式。在这个新型的商业模式中,数据不单单只是数字,而是变成了有价值的、可以交换的商品,这正体现了“数据资产化”先进理念。例如百度通过搜集整理网络玩家搜索热点,建立了网络玩家数据库,销售给网络游戏运营商,创造了以数据销售为主、广告服务为辅的双轨盈利模式。与数据租售服务模式相类似的还有一种数据存储空间租售服务模式,简单的说就是企业和个人需要把大量有价值的数据存储起来,超过了自己现有存储工具的存储能力,这样就需要一个存储提供商,通过使用应用程序接口(API),可以非常方便的将客户的各种数据放在云端,然后再以租赁的方式收取费用。目前已有多个企业推出相应服务,如网易、亚马逊等。运营商也推出了相应的服务,如中国移动的彩云业务等。

(二) 数据分析服务模式

数据分析服务是指服务提供商通过以有效渠道获得的大数据集,利用大数据技术,比如数据挖掘、数理统计等方法,分析和判断这些数据的规律、特点以及未来的变化趋势,向客户提供分析结果的服务。专门负责提供数据分析服务的企业向客户提供了有价值的数据分析,极大的为客户带来了方便,更能及时的从中获取价值。例如一家商品生产商想要了解自己生产的哪一种商品更受消费者欢迎,这时便需要借助互联网商情分析服务提供商,通过对来源于购物网站、微博、社交论坛等的海量信息进行语义分析并提取与生产商相关的产品数据,可以得到关于某商品的营销现状、商品的褒贬情况以及客户满意程度等信息的判断结果,并将数据分析的结果提供给该商品的生产商。这种数据分析服务商业模式往往对一个企业经营决策产生巨大的影响,在为企业提升数据资源利用能力的基础上,让企业的决策也变得更加准确,这便是“数据分析商用化”的具体表现。

(三) 本地化数据集市与个性化精准推荐

建设本地化数据集市是指数据平台服务商基于其拥有的数据资产,为用户提供云数据库、数据推送、数据访问等服务,建立本地化数据访问平台,是每个客户和企业都能免费或者以一定的价格从该平台上访问或下载所需要的数据资源,运营商有着本地化的优势,使所提供的平台能够最大限度的覆盖本地的服务、娱乐、购物和医疗等基础数据。典型的应用就是中国移动推出的“无线城市”,移动用户只需拿起手机登陆“无线城市”平台,便可了解到最新的社会生活信息,极大方便的人们的生活,也给本地化数据集市平台带来多元化的盈利模式。

个性化精准推荐是指服务商利用本地化数据集市这个平台,利用数据挖掘技术,搜集客户普遍关注和爱好的业务,帮助客户进行精准营销。例如日常时候中我们的移动设备经常收到一些类似推销广告的短信,由于运营商没能抓住我们真正的需求,往往这些短信被我们视为“垃圾信息”。再例如我们利用暴风影音等视频播放软件进行观影的时候,软件会自动根据用户的爱好向用户推送类似的节目等等这些都是个性化精准推荐的应用。

(四) 数据化实时定位服务

数据化实时定位是指运营商在GPS的基础上研发属于自己的地理定位系统,这些系统通过移动设备,收集用户的地理位置数据,对数据进行分析来提升运营商移动互联网的服务水平。例如,从个人层面讲,根据个人所居住的地点和要去的目的地的数据,以此提供最佳的行车路线等信息。从宏观层面来说,,每天都有上百万手机用户行驶在高速公路上,位置数据服务商AirSage每天都要处理超过150亿条的位置信息,根据分析海量的位置信息,为美国将近100座城市提供实时的交通信息。目前,UPS快递的最佳行车路径在大数据时代下崭露头角,UPS的最佳行车路径利用了地理定位数据,为了防止快递车辆出现晚点或引擎故障,它在车上装有传感器、GPS和无线适配器,这样就能及时追踪到车辆的行驶位置,并且也可以根据车辆所在位置进行行车路线的优化,使得行车的安全性和效率都得到了很大的提升。

五、大数据对管理的变革

大数据的到来,给各行各业都带来了巨大的冲击,引发了传统思维模式的变革和商业模式的创新。大数据是把“双刃剑”,如果管理的不当,将会出现数据独裁、隐私暴露等风险。因此,我们在处理数据和信息交流方式上的变革必然会引起企业管理规范的变革。传统的管理模式已经不能适应大数据时代的到来,主要表现为企业相关的大数据技术不完善、商业智能化水平较低、相关数据人才匮乏、没有重视大数据的价值等问题。这些问题使得一些企业跟不上大数据的步伐,导致大量客户流失、浪费了大数据所蕴藏的价值。所以,处于大数据时代下的企业不仅要掌握更多更优质的数据资源,还要有足够的领导力,先进的管理体系,才能发挥出大数据所蕴藏的价值并立足于大数据时代。本文在研读文献的基础上总结了大数据对企业管理的变革将体现在以下方面。

(一) 以大数据技术为工具、以实现大数据价值为目标

企业想要提升大数据技术的水平,首先应该提高商业智能化的程度,充分利用电子商务、数据挖掘等有效工具提高数据处理能力,实现从数字化到数据化的转变。其次,打好信息化基础,信息化并不仅仅是在企业内部实现无纸化管理和办公自动化,更重要的是要培养企业员工的数据质量意识和信息意识,让每个信息系统的用户意识到数据是系统的生命,将数据作为企业的核心资源看待,高质量、高可靠性的数据是一个信息系统成功的关键。最后,几乎企业中的每个组织都有源源不断的数据需要收集,无论是社交网络还是定位设备,而且每个组织都有大量的数据需要处理,IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据,并且对这些确定的数据进行从资源到资产的筛选,完成对数据价值的评估,筛选出有价值的数据。

(二) 以对数据技术人员的管理为核心

在大数据时代下,对数据的分析和处理已经超出了信息化的范畴,不能单靠CIO(首席信息官)一人来应对,这就需要聘请和培养相关数据技术人员来辅佐CIO处理和分析数据,其中更重要的是要在数据技术人员之中培养能够处理大数据的CDD(首席数据官),他们的职责是进一步对大数据进行整合和分析,并进一步从大数据中提取价值。对于数据技术人员说,他们通常被成为数据科学家,不仅要拥有必不可少的统计技术,更重要的是有组织大数据和清理的能力,因为大数据时代的数据格式往往是非结构化。这些数据科学家还要能够懂得“商业语言”,帮助管理者从数据的角度理解企业所面临的挑战。

(三) 加强对基层和基础设施的管理

大数据进一步减少了管理的漏洞,监控系统和各类传感器将企业日常管理的基础数据实时记入系统,甚至可以精确到每个员工的工作状态和工作完成情况,那么管理工作将从有章可循进步到有数据可循。全面的数据管理使分析和预防重大事故成为可能,在管理上不再有盲区,员工情绪的波动也将记录在案,基层管理人员的管理质量将会进一步量化,物资的消耗将实时传输。由于大数据需要在服务器和存储设施中进行收集,并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重大变化,IT经理则需要准备扩大他们的系统,已解决数据的不断扩大,IT经理要了解公司现有IT基础设施的情况,已组建处理大数据的设施为导向,避免一些不必要的浪费。

六、结论

(一) 综上所述,大数据时代已经来到我们每个人的身边,我们无时无刻不在和数据打交道,大数据正改变着我们的思维,改变着企业的管理和商业模式,这无疑是一场深刻的技术革新,我们能做的就是去适应大数据,并发挥我们的聪明才智创造出更有价值的大数据技术,去挖掘和探索数据中的奥秘和价值。

(二) 大数据也许会对我们的日常生活造成影响,可能我们正处在一个毫无秘密的世界,但我们不能让数据去垄断世界,我们需要面对大数据的挑战并找到应对策略。大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟,但它对社会经济生活产生的影响绝不仅限于技术层面。随着数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应,无疑大数据正在彻底改变IT世界, 我们对大数据的探索永无止步,利用先进的大数据技术去挖掘大数据更多的价值。

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