大数据时代的破坏性创新

著名的经济学家约瑟夫·熊彼德说，“创新,究其本质，意味着迈出一大步，做出重大变革…实际上，创新之前最佳的“做事方式”在创新之后就不再是最佳方式了。”

熊彼德的话反映出大数据的潜能，它可以创造性地破坏现有的商业模式。每一天每一分钟，海量的数据在全世界泛滥，而且速度有增无减。据估计，仅2012一年就产生了2.5泽字节（ZB）的数据，而且历史趋势表明商业数据量每年都会显著增加（见图1）。

每天会产生2.5*1018字节的数据，世界数据总量的90%是在过去两年产生的。

· 2020年产生的数据量将是2009年的44倍。

· 预计全球商业数据量每1.2年就翻一倍。

· 沃尔玛每小时处理100万笔客户交易，储存在其数据库中的数据超过2.5拍字节（PB）。

· 大量的数据流让IT基础设施不堪重负。在近期的一次调查中，55%的管理人员说大量的数据减慢了IT系统的运行速度。

· 不良的数据管理将耗费企业高达35%的营业收入。

大数据必将起到变革作用。由于计算资源已经有了发展进步，可以处理更多更复杂的数据，因此企业能够从大数据及其分析中获得更多利益（见图2）。毫无疑问，大数据现在是公司董事会和IT部门专注的议题，许多领先公司已经不仅是纸上谈兵了。最近科尔尼进行的IT创新研究显示, 45%以上的公司在过去两年中已经采取了商业智能或者大数据相关的举措。进一步的研究显示, 90%以上的全球500强企业在一年之内会开展至少一个大数据项目。如果能有效地利用这股浪潮，企业便可以大幅增加收入和利润(参见图3)。建设这方面的能力不仅有助于改善传统行业和部门的绩效，还可以创造机会提供更多的产品和服务。

在一些行业中，比如金融服务行业，大数据创造了全新的商业模式。比方说，目前的算法交易通过分析每分钟大量的市场数据，几乎可以在瞬间发现盈利机会并获取价值——这种过程在10年前闻所未闻。在零售业，利用大数据可以加速门店购买行为的分析过程，甚至几乎可以做到实时分析。通过这种方法，可以迅速发现消费者需求的变化，使得商店可以据此调整商品、存货水平以及价格，实现销售量的最大化。

在不同行业，还可以利用大数据产生大型数据集，并配备强大的数据处理能力，从而刺激企业增长，并发现节省成本的机会。尽管每个行业的做法不同，而且从营销到供应链，各行业所侧重的环节也不同，但是几乎所有行业都致力于采用分析学和大数据进行转型(见图4)。同样，政府也在进行这样的转型：大数据和分析学可以用来改善大众服务、优化税款的利用，并且利用先进的武器装备提高国防能力，比如无人驾驶汽车和飞机。

然而几乎没有公司能够完全了解大数据的概念以及它对未来的意义。采取大数据相关举措的公司也尚在探索阶段——目的只是为了试水而不是培养关键能力。我们认为公司不应该错过大数据带来的机会，但是我们也认为只有那些了解大数据将如何变革组织、能力和行业，并对此有一个明确愿景的公司，才能得到最大的回报。

最难的是知道从哪里着手。在采用大数据进行变革之前需要回答四个问题：

l 大数据及其分析将对公司的哪些领域有利？

l 我们如何才能抓住大数据及其分析带来的好处？

l 需要投资什么技术才能发挥数据分析的能力？

l 如何开始应用大数据？

大数据及其分析将对公司的哪些方面有利？

了解大数据能促进产生哪方面的竞争优势，对于实现其价值至关重要。对于许多公司来说，从大数据中得出的洞察成果已经使客户关系、产品创新和运营这三个领域出现了盈利和可持续性的增长。

客户关系

大数据将客户置于公司战略的中心位置。许多公司泛滥着海量的客户数据，它们来自于交互式网站、网络社区以及政府和第三方数据库。像Facebook这样的社交媒体平台上承载的信息尤其有用，该平台的用户每天分享近300亿条内容。同时，目前大数据可以将社交媒体资讯与不同的信息源关联起来，包括天气数据、文化活动以及诸如客户联系方式等内部数据。此外，先进的分析工具也可以让信息处理过程更快速、更有效并且成本更低，而且发掘迅速获得新洞察的潜力。

产品创新

并不是所有的大数据都是新数据。过去几年中产生的大量的信息都没有得到利用——至少没有得到有效利用。举一个例子：ZestCash为低收入借贷者提供贷款，当他开始用手机录音的方式来监测信贷风险时，公司的利润提高了20%。

不论是从各种信息源搜集整理数据还是线下搜集信息，应用大数据的新机会不断在全球涌现。美国的Acxiom对5亿消费者设有1500个数据采集点，从他们的公共数据、调查问卷和每年50万亿的数据交换中采集数据。这一趋势也带来了一些负面的影响——使那些专门提供数据搜集服务的公司面临威胁：那些曾经的私有数据——比如房地产数据——如今可以从公共和私人信息源中搜集到。

最后，可以想象大数据为试验带来的潜在发展空间——为了解决一个商业问题或者假设，利用大量数据集进行建模、整合、分析，并且确定方法的可行性，然后优化流程并重新试验。Facebook每天进行上万次的试验, 即让一组用户看到与其他用户所见不同的特征。亚马逊为不同顾客提供不同的内容以及动态定价，并且做适度的调整。

运营

供应链数据包含了大量信息含量丰富的交互，包括通过射频识别（RFID）和微传感器获取的实体产品的流向信息。比如空客的价值链可视化项目利用射频识读器和运动传感器以及传送带，实时监测流程、物资以及财产的流向。项目参与者包括供应商、制造商、顾客以及合作伙伴，成果是减少库存、提高生产能力并且降低成本。

我们如何才能抓住大数据以及分析方法带来的收益？

尽管可以通过大数据处理大量多样化的数据集，并揭示复杂的关系，但是其中的关键还在于由人来解读数据和关系并且将其转化成洞察见解。

数据科学家们身处公司转型的前线，因此设计公司组织架构与分析流程时一定要考虑到这些专家团队。

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