1.1 萬物皆數據化，商業也不例外

當前，大數據成為當下的新晉話題，大數據的出現改變了企業的營銷方式和人們的生活方式，更重要的是改變了人們看待世界的方式。人們用大數據來描述定義信息爆炸時代所產生的海量數據，諸多與其相關的技術發展和創新產品的命名也與大數據有關。

與此同時，物聯網技術也得到了全面發展和應用，大量傳感器、RFID也被廣泛應用到各種物品當中，從而給世界帶來了巨大的變化，使得萬物都得以數據化。換句話說，即萬物的本質都是數據，而數據也將徹底改變我們所處的整個世界。

在這個萬物皆數據的時代，所有的文字都變成了數據，所有的圖片視頻也都變成了數據，所有的方位也都變成了數據，所有的溝通也都變成了數據，萬事萬物都可用數據表示，商業也不例外。

1.1.1 文字數據化

信息化進程加快，必然導致需要存儲和傳播的信息種類越來越豐富，越來越多元化。因此，傳統的藏書樓、閱覽室、圖書館勢必不能勝任這一巨大的信息存儲任務，在這種情況下，一種全新的數字圖書館就問世了，它通過一根網線就解決了人們的閱讀需求。數字圖書館具有存儲量大、占據空間小且圖書不易損壞、信息方便查閱、同一信息可以多人同時查閱、信息查閱檢索方便快捷、不受地域限制等特點。

我國國家圖書館為了全面實現圖書館的數字化，目前已經建成的非機構數據存儲量達到了800TB。考慮到數據的安全性和穩定性，目前國家圖書館的數據大多是以光存儲為主。一方面，光存儲本身具備離線存儲數據的功能，與我們通常使用的硬盤相比較則更加穩定，不易受到外界因素的破壞；另一方面，這與我國國家圖書館部署的大數據戰略相契合。

考慮到我國未來圖書館的大數據戰略，國家圖書館設計了一個“縮微中心”，即一個以膠片為存儲介質的數據存儲中心。縮微膠片通過相關技術手段，可以將膠片上的數據數字化，這樣就可以十分便捷地與互聯網進行對接，然后將數據用來傳播利用。

但是，數字圖書館也有一定的局限性。當我們不知道在哪本書上可以找到所需信息的時候，數字圖書顯得束手束腳，我們唯有在浩瀚的信息中尋找自己所需要的片段，但是這種方法會比較耗時。這時候，數據化文本會為我們解決這個問題。谷歌為了實現數據化文本，專門研究和開發了這樣的軟件工具，該軟件使用能識別數字圖像的光學字符來識別文本的字、詞、句以及段落，這樣，以前的數字化圖像就轉化為了數據化文本，為我們閱讀或者查找帶來了很大的便利。

一旦將文字轉變為數據，那么其中所體現的價值是相當驚人的。我們既可以利用數據化的文字進行閱讀，也可以通過數據分析工具對其進行分析。谷歌作為大數據公司也同樣知道其中隱藏的巨大價值，因此就用數據化的文本來改進其機器翻譯服務。

1.1.2 方位數據化

目前，人們出行已經習慣于用手機查找地理位置和路線，并且喜歡依據導航來駕車，但是地圖里的方位信息都是如何精確地復刻在地圖里的，地圖又是如何對地理位置的變化做出實時調整的呢？

其實，手機地圖和導航能夠如此神奇，還得歸功于大數據，需要采集和制作底層地圖數據才能完成。

對于地圖廠商來講，底層數據才是地圖的核心。如果沒有數據的話，即便是擁有再好的服務也是無濟于事的。高德地圖的數據都來自高德數據生產基地，在這里完成數據采集和制作等一系列流程。高德地圖數據生產鏈包括數據的發現、數據的采集、數據的處理和數據的發布。首先在信息發現階段，高德地圖主要利用包括情報搜索平臺、衛星影像自動識別、用戶使用反饋以及浮動車等多種方式來搜索信息。接著是進行實地數據采集，高德地圖采用兩種方式：一種是車采，用來記錄道路的行駛規則、方向、限速、路口形狀、行車引導線等信息，數據采集車配有全景攝像頭、激光掃描儀和測距傳感器等，不同的設備都具有不同的功能，待各種數據采集完成之后就將數據信息實時傳送到車載數據系統里；另一種是步采，用來收集詳細的地理位置興趣點信息，包括樓宇、商場、影院、學校等，采集員利用一部具備設想功能以及搭載數據采集系統的采集器，步行到達需要采集的地點，拍照、記錄等就可以完成采集，并根據實際情況對采集的數據進行選擇處理。

從高德地圖的制作流程上不難發現，無論是采集還是處理，每個環節的工作都離不開數據的支持，人們在使用導航的時候也離不開系統對數據信息的充分分析，以此有效判斷路況的實時變化，由此可見，方位已經被數據化了。

毋庸置疑，當下數據化實時位置信息已經在人們的日常生活中有了極為廣泛的運用，且效果極為顯著，也正是依賴于這些地理位置數據信息的收集、分析，無線運營商的移動互聯網的服務水平才有了很大的提升，也使得廣大用戶的出行安全有了強有力的保障。

全球知名的UPS快遞公司當前就是多效利用地理位置數據來展開快遞工作。為了能夠使總部及時跟蹤那些出現晚點的車輛的位置以及預防故障的發生，UPS快遞公司在其貨車上全部安裝上了傳感器、無線適配器和GPS。同時，這些設備也給公司的監督管理員進行車輛行車路線的管理工作帶來了極大的便利。通過將地理位置數據化后，UPS的駕駛員們較以前每年少跑近4828萬千米的路程，不但降低了油耗，還降低了二氧化碳的排放量，更重要的是提升了工作效率和安全性能。

近幾年，數據化實時位置信息的應用是十分廣泛的。例如，眾多無線運營商也開始通過收集用戶的位置數據化信息來提升移動互聯網的服務水平。并且，這方面的數據還被更多地應用在其他方面。另外，第三方也開始注意到數據化實時位置信息的巨大潛在價值，利用這些數據來為其提供全新的服務。一些智能手機的應用程序就是利用其定位功能來收集用戶的位置信息的。

總之，收集而來的用戶方位數據信息可以為人們帶來更大的商業價值。根據對某一手機使用者的居住地點和他每天要去的地方進行數據預測，就可以為他提供更加符合其需求的定制型廣告；通過方位數據可以預測交通情況，許多數據服務商利用位置數據為城市提供實時交通信息。這些是過去人們不能想象的，但是方位數據告訴你，這些都已經成為了現實。

1.1.3 溝通數據化

人與人之間進行溝通，如今已經不再是傳統的語言溝通，互聯網的出現使得人與人之間的溝通升華到了一個更高的層次，那便是社交網絡溝通。借助社交網絡平臺不但可以尋找到新朋友、維持老朋友，更重要的是可以將人們的日常生活元素轉化為其他用途的數據。知名的社交網絡平臺Facebook目前擁有超過15.5億用戶，這些用戶每天上傳大量圖片、視頻、文字等數據信息。與此同時，Facebook本身也擁有大量的數據信息，但是這些數據信息往往僅被看作信息，而并沒有被定義為數據。隨著Facebook拉開了其搜索產品背后的一些技術細節的帷幕，“社交圖譜”誕生了，以往的圖片、視頻等信息才被正式鑒定為數據。由此，這便意味著，用戶在Facebook上進行社交活動時，人與人之間的溝通都與數據有關，實現了溝通的數據化。

當然，溝通數據化的潛在價值應用于實際情況中也是非常多見的。像Facebook就是一個應用溝通數據化進行商業營銷的典型例子。當前一些消費者信貸領域的創業公司已經與Facebook聯手開發社交圖譜為依據的信用評分。如知名的信貸評分系統FICO，利用15個變量預測單個借貸者是不是具有一定的償還債務的能力。一家高額風險投資的創業公司統計發現一條非常顯著的規律，那就是：個人是否具備償還債務的能力或者能夠償還債務的可能性，實際上與其朋友是否具備償還債務的能力或者能夠償還債務的可能性成正比關聯關系。這里實際上印證了古人的一句話：物以類聚，人以群分。由此看來，Facebook也可以成為下一個FICO。從這個調查統計中，我們不難發現社交媒體上產生的大量數據實際上也具備一定的商業價值，可以實現商業的騰飛，這樣的價值遠遠高于Facebook上的圖片、文檔的上傳和分享所給人帶來的巨大價值。

實際上，只要我們善于觀察，就不難發現諸多這樣的溝通數據的價值應用實在是舉不勝舉。在溝通過程中，無論是想法、情緒（猶豫、快樂、生氣、害怕等）都可以被數據化，并且在具體案例中應用。在以前，這些都是沒法實現的事情。

1.1.4 萬物數據化

隨著互聯網、云計算、物聯網技術的不斷發展，再加上智能設備層出不窮，對于一些事物，我們都能夠從其表面發現其本質，這也就是人類生活行為數據化的體現。萬事萬物數據化可以換個角度理解為我們身處在一個數字網格之中，這個環境會產生海量的信息，在這個數據和信息的海洋中，不論是人還是物都可由數據表示。

誠然，無論是文字、方位、溝通還是其他所有的萬事萬物都離不開數據，在這個萬物皆數據化的時代，數據就是資源，就是財富。

1.1.5 商業數據化

全球知名的咨詢公司麥肯錫最早提出了大數據的概念：“大數據是指其大小超出了典型數據庫軟件的采集、存儲、管理和分析等能力的數據集”，并認為“數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和應用促使了新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

麥肯錫的這句話實際上不難看出，在這個萬物皆數據化的時代，與生產率增長和消費者盈余相關的商業也必將被數據所代表。這也正是數據價值的全新用途。既然在大數據時代，商業也被數據代表了，那企業的營銷就必然與數據有著不可割舍的關系。

沃爾瑪公司可以說是在零售業領域中第一個意識到商業被數據代表的時代即將來臨的企業。發現了大數據優勢之后，沃爾瑪就非常迅速地利用計算機建立了自己的數據庫，以及大數據工具Retail Link。沃爾瑪利用這個工具將其生產鏈、經營鏈和銷售鏈都捆綁在一起，使得供應商、零售商在盡可能短的時間里就能清楚地了解到沃爾瑪的銷售狀況以及庫存量，并根據了解到的情況及時作出決策，從而使得管理和營銷成本大幅降低，而且還將沃爾瑪的員工和供應商緊密聯系到一起，使得工作效率有了很大的提升。其實，總結一下沃爾瑪的營銷策略，不難發現，沃爾瑪其實是巧用數據庫和數據處理來提高數據在各部門、各體系的關聯性，用數據來維系企業的各個經營管理環節。這樣，就使得生產到管理到銷售整個供應鏈環節都能更加緊密地聯系在一起，使得生產效率和利潤大幅度提升。

另外，再從影視行業來看，很多電影票房大賣，也是與大數據有直接關系的，例如，《小時代》連拍了4部，每部都能夠獲得高票房，關鍵是片方明白一個道理：營銷電影需要策略，需要精準的市場打法，這正是大數據帶來了精準化營銷，《小時代》系列才能夠屢創票房新高的原因。《小時代》的投資方樂視影業在進行投資前，就已經對同名原著在網商的點擊量、讀者的身份特征等數據進行了調查并進行分析和整理，將觀眾分成了核心圈、第二圈、第三圈3個部分；此外，還對以往觀眾對同類影片播放后的反映等做了數據分析。最后，樂視影業利用所用調查、分析、整理出來的數據說服了院線排片。

由此可見，在這個萬物數據化的時代，整個商業也被數據代表了。