前瞻思維

大數據為何這么熱

——專訪哈佛商學院客座教授托馬斯·達文波特

■采訪者：埃里克·麥克納爾蒂（Eric J. Mc Nulty）

“大數據”（Big Data）已成為全球商界熱議的時髦詞語。它被說成是下一個戰略要務。為了理解這個詞的含義，避免被炒作蒙蔽，本刊駐美高級編輯埃里克·麥克納爾蒂特地采訪了哈佛商學院的客座教授托馬斯·達文波特（Thomas H. Davenport）。達文波特同時也是百森商學院（Babson College）信息技術學杰出教授，國際數據分析研究所（International Institute of Analytics）的研究主任和創建人之一，并為德勤分析（Deloitte Analytics）擔任資深顧問。在企業技術的戰略意義方面，他是全世界最杰出的專家之一。

達文波特教授，“大數據”究竟指的是什么？

首先，我想坦言我并不喜歡“大數據”這個詞。如果不跟“中數據”、“小數據”比較，就難以理解“大數據”的含義，但沒人會說“中數據”和“小數據”。而且大數據往往有多種所指，這些所指不會在某個特定情景中全部出現。不過一旦一個術語流行開來，我們就只有繼續使用它了。我覺得，把大數據稱為“多元化數據”（Diverse Data）或“混合數據”（Mash-up Data）會更準確些。

大數據是指利用廣泛信息源來推動實時決策的做法。它的特征可以用3個“V”來描述：數量（Volume，有大量數據）、速度（Velocity，數據變化很快）以及多樣性（Variety，數據源有內部的和外部的，系統的和散亂的）。有時還有第4個V：真實性（Veracity，反映數據質量）。

請為我們這些門外漢再具體解釋一下。

簡單地講，企業可獲取的信息量正在暴增。有傳統的信息來源，如交易記錄、存貨數據、調查答卷，以及營銷回復率等。現在還出現了越來越多的非傳統信息源，如互聯網、移動設備應用軟件、社交媒體平臺，以及各種嵌入技術。一些數據歸你所有，一些是公共數據，一些則屬于別人。

大數據工作者力求將這些分散的數據流巧妙地整合起來，從中獲得有用的戰略見解，幫助企業更明智、更快速地做決策，并獲取更大的競爭優勢。

比方說，一家農產品公司可能會參考農場主的實時訂單、存貨水平、競爭情報、當地天氣預報、農作物價格、消費趨勢，為不同市場制訂具體的、有針對性的促銷方案，并微微調整自己的供應鏈。在沒有應用大數據之前，公司可能只看其中一兩項信息源，制訂一個泛泛的季節性促銷策略，然后就只有期待最好的結果了。如果把大數據用好，你就有提升收入和利潤的巨大潛力。

大數據應該被列為CEO的重點工作事項嗎？

當然應該。這不是哪一個部門單獨的事。創建大數據能力是一項重要的戰略工作。CEO需要與他的高管團隊共同思考大數據對整個公司、公司戰略以及公司商業模式而言意味著什么。要實現大數據的潛力，可能還需要公司對某些部門進行重組，重新調整各項激勵措施，并且引進新的人才。

我與大數據領域的各位帶頭人交談所獲知的一項信息是，大數據與傳統的分析方法完全不同。大數據不僅僅指的是超大容量或特別增強的分析，它還涉及特殊的技能和截然不同的思維模式。大多數CEO甚至首席信息官（CIO）都不具備這樣的經驗和專業技能。他們需要惡補一下這方面的知識。

大數據與傳統分析有哪些不同？

傳統分析注重分析內部數據。傳統分析做得好，就意味著能找到合適的數據，提高并證實數據的質量，然后通過篩選數據找到供決策參考的點子。而大數據則延伸到公司之外，將所有相關數據不計來源盡可能地結合起來。大數據涉及的不只是分析，還有同樣重要甚至更重要的數據管理。你必須知道從哪里找到需要的數據，如何組織這些數據以便管理和分析它們，如何將這部分數據與其他所有信息流整合在一起——而不是淹沒在龐大而復雜的數據洪流中。

從事分析的專業人士一般都是學統計或數學出身。他們是傳統分析師，在他們看來工作成果就是出報告或做演示。大數據分析師則被視為“數據科學家”。其中有些人也具有相似的教育背景，但很多都是物理學家和生物學家這樣的科學家。而且我還發現他們熱衷于參加實際行動——涉足新產品或服務的創新。他們實質上是具有深厚的數據管理與分析技能的商業人士。

優秀的數據科學家是珍稀商品。最近有篇文章稱數據科學家是“21世紀最誘人的職業”。通用電氣公司（GE）的CEO杰弗里·伊梅爾特（Jeffrey Immelt）已公開承諾要聘用盡可能多的數據科學家。看到大數據潛力的公司將竭盡全力爭奪頂尖數據專家。有的公司會內部培養這樣的人才，有的則想方設法從其他公司挖人。

大數據所包含的硬件和數據大都是同質化的商品。人才將成為決定公司領先或落后的關鍵因素。

任何一家公司都有機會成為大數據的領頭羊嗎？

是的。那些已經具備分析實力的公司可能有一定優勢，因為它們原本就是以數據為導向。不過也沒有什么理由能阻礙一家公司突然進軍大數據領域。基本的計算能力可以通過諸如亞馬遜公司（Amazon.com）這樣的“云計算”（cloud computing）供應商獲取，因此你并不需要在硬件方面投入很多。你需要投資的是合適的人才、軟件和數據。

我知道美國有一家水泥公司通過運用大數據走向價值鏈的高端。攪拌水泥的方法很多很多——有成千上萬種不同的方法。這家公司將環境影響數據與傳統的產品數據結合起來，并讓顧客和銷售人員看到這些數據。現在，它提供的不再是同質化產品，而是差異化產品。它不再是用低價來打動采購經理，而是讓建筑師和設計師根據產品結構和環境績效數據指定它的產品。這是通過大數據實現的一次業務變革。

如果你能在水泥生產上做到這一點，那你也能在任何事情上做到。

■翻譯：翁樂天

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