据测算，我们现在每两天产生的数据，相当于人类文明伊始至2003年所产生的数据的总和。而且，随着几乎所有的一切事物都被数字化，人们预计可用数据量将每两年翻一番。大数据能让企业制定更好的决策，从而提高效率、节约成本、增加收入。但是许多企业还没有认识到它的好处，即便认识到了，也许还不知道如何利用。

大数据早已开始改变商业乃至社会的运作方式，企业，尤其是中小企业，若要避免被时代甩在后面的命运，就必须跟上构建大数据战略和关键大数据能力的浪潮。

马克·冯·里吉门纳姆

编辑：周琦

（本文刊发于《中国经济周刊》2017年第26期）

《企业的大数据战略》

推荐指数：★★★★

作者：马克·冯·里吉门纳姆

译者：盛杨燕

出版：浙江人民出版社

作者简介：

马克·冯·里吉门纳姆

全球顶尖大数据影响力人物之一，一站式大数据商店Datafloq创始人，荷兰Data Donderdag大数据论坛联合发起人，在大数据、区块链、物联网和颠覆性创新方面拥有丰富的经验。

任何数字化的事物皆为数据。越来越多的事物被数字化，并与互联网产生联系，这意味着公司正在接收全新领域的数据。物联网运动表明，任何产品或设备都能与互联网相连，因此都能提供数据。

当然，数据自身并不具有价值。真正有价值的是在数据基础上所做的分析，以及数据被转换成的信息，甚至是知识和智慧。数据的价值在于企业如何利用数据打造一个以信息为中心的企业，并将企业的决策制定立足于数据分析所释放的基础知识。

大数据见者有份——你只需拓宽视野去发现在哪里能找到它，以及如何分析和使用它。

常有人说，中小型企业无法加入大数据运动或者不能开发大数据战略，因为他们拥有的数据太少。然而2012 年，SAP公司的一项研究显示，接受采访的中小型企业高管中，76%将大数据看作一个机会。SAP公司负责业务分析、数据库和技术的执行副总裁史蒂夫· 卢卡斯曾说：“每个公司都应该考虑大数据战略，无论大小。”即便企业拥有的数据较少，也可以开发大数据路线图，成为以信息为中心的企业。那么，对于中小型企业，今后的大数据机会是什么，应如何利用自己的“小数据”？

这里所说的“小数据”并不是IBM 定义的小体量、批处理和结构化的数据。相反，小数据可以是任何形式的数据，结构化或非结构化、实时处理或批处理均可。小数据只表示数据量少，即数吉字节或上太字节，而达不到拍字节。

的确，一些中小型企业可能没有很多数据，但是，即便这样，它们也有供应商或经销商。如果这些公司开始合作和分享数据，它们的可用数据量就会成倍增长。我们也看到过这个过程曾发生在大型跨国公司身上，例如，耐克和同行分享它所有供应商的数据，这使得供应链中的其他公司可以补充和使用该数据库，借此做出更聪明的决策。

当中小型企业开始使用数据，并将自己的数据与供应商的数据相结合时，它们就会突然拥有充足的数据，这些数据可以经分析和可视化处理后，用于改进决策。它们也可以将已有的少量数据与公开数据集结合。开放权限的公开数据集现在已越来越多，同时，公共平台也在不断增多，这样，中小型企业就可以从这些平台上免费下载或花钱购买更多的数据集。将个人数据与公开数据结合起来，一方面能增加分析可用的数据量；另一方面可以获得全新的结果，比如发现新市场或目标群体。

中小型企业不应该只看到公司已经拥有和收集的数据，而应该乐于接受收集数据的新方式。在这个问题上，创意是关键，因为最终只要有传感器加入进来，任何产品都能转化为数据。传感器的成本正日渐降低，在已有产品上安装传感器可以传递全新的数据集，从而获得意料之外的见解。

大数据不仅体现在大体量、高速度上，也体现在多样性上。大数据强大之处就在于能够将非结构化和结构化的数据集结合，获得新的见解。非结构化数据有许多来源，包括社交数据、视觉资料、文档、电子邮件，乃至语音数据。将多个较小的数据集结合与将大型数据集结合相比，它们产生的见解是一样的。因此，数吉字节产生的见解对中小型企业的作用，与数拍字节或艾字节数据产生的见解对大型跨国公司的作用相当。

Real Business的杰米·特纳曾说：“由于资源有限……灵活性和敏捷性对于中小型企业极为重要。”的确，它们必须找到与它们可用资源相配的解决方案。这些企业可以使用由较小的也更为灵活的大数据创业公司创建的基于云端的解决方案，而不必选择IBM、赛仕或惠普开发的完整大数据解决方案。此外，它们可以使用开源工具自行创建大数据解决方案。尽管后者仍然需要专业人员，但是成本已有下降。开源工具是免费的（当然不提供任何服务），商用硬件也逐渐变得便宜起来。

无疑，大数据适用的不仅仅是大型企业，中小型企业也有很多机会，能从它们已有的数据或新数据集中获得有价值的见解。实际上，中小型企业确实需要多一点创新来解决大数据难题。它们必须跳出思维定式，发现企业内部和外部的数据机会。不过说到底，如果大型企业想充分利用大数据，这一点同样适用。

所以，通过将不同数据格式的各个数据集巧妙结合起来，小数据也能成为大数据。例如，将天气数据与你的餐馆销售数据结合，就会发现下雨对销售的影响，从而调整你的采购。将你的顾客数据与他们的在线情绪相结合，就能给他们制造惊喜，打造长久的关系。跟踪你的顾客在店中的行为，将它与销售数据结合起来，就能调整和改善你的店面布局。或者，将线上销售数据与线下顾客资料相结合，看看如何为你的小型零售商店优化多渠道途径。

机会是无尽的，小数据也能提供大见解。

（本文节选自本书正文，有删改，标题为编者所加）

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2017年第26期《中国经济周刊》封面