在硅谷舉辦的中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年計(jì)算機(jī)科技論壇上，凌棕博士發(fā)表了題為“大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)！”的主題演講，在演講中，他分享了多年從事大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)研究的經(jīng)驗(yàn)和心得。凌棕博士這樣說(shuō)道：“如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的‘加工能力’，通過(guò)‘加工’實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的‘增值’?！?他認(rèn)為，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)最寶貴的資產(chǎn)，未來(lái)企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)，將是數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力的競(jìng)爭(zhēng)。

大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)做到什么呢？

大數(shù)據(jù)又稱巨量資料、海量資料，是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，是基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，通常被認(rèn)為具有“4V”主要特征，即海量化（Volume）、多樣化（Variety）、快速化（Velocity）和價(jià)值化（Value）。從傳統(tǒng)企業(yè)的運(yùn)行流程來(lái)看，主要能夠在了解用戶、鎖定資源、規(guī)劃生產(chǎn)、做好運(yùn)營(yíng)、開展服務(wù)等方面。

一、幫企業(yè)了解用戶

大數(shù)據(jù)通過(guò)相關(guān)性分析，將客戶、用戶和產(chǎn)品有機(jī)串聯(lián)，對(duì)用戶的產(chǎn)品偏好，客戶的關(guān)系偏好進(jìn)行個(gè)性化定位，生產(chǎn)出用戶驅(qū)動(dòng)型的產(chǎn)品，提供客戶導(dǎo)向性的服務(wù)。從大數(shù)據(jù)技術(shù)方面來(lái)看，用數(shù)據(jù)來(lái)指引企業(yè)的成長(zhǎng)，將不再單單是一句口號(hào)。百度副總裁曾良表示，從挖掘的角度來(lái)看，他們通過(guò)對(duì)每天60億的檢索請(qǐng)求數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)檢索某一品牌的受眾行為特征，進(jìn)而反饋給企業(yè)的品牌、產(chǎn)品研發(fā)部門，能更準(zhǔn)確地了解目標(biāo)用戶，并推出與用戶要求相匹配的產(chǎn)品。通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)，不僅可以從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出適應(yīng)企業(yè)發(fā)展環(huán)境的社會(huì)和商業(yè)形態(tài)，用數(shù)據(jù)對(duì)用戶和客戶對(duì)待產(chǎn)品的態(tài)度進(jìn)行挖掘和洞察，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)并解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特征，這必將顛覆傳統(tǒng)企業(yè)在用戶調(diào)研過(guò)程中，過(guò)分依賴主觀臆斷的市場(chǎng)分析模式。縱觀國(guó)內(nèi)外，大數(shù)據(jù)已經(jīng)形成產(chǎn)業(yè)規(guī)模，并上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面，大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用呈現(xiàn)縱深發(fā)展。面向大數(shù)據(jù)的云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)計(jì)算框架等不斷推出，新型大數(shù)據(jù)挖掘方法和算法。

二、幫企業(yè)鎖定資源

通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)所需資源的精準(zhǔn)鎖定，在企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲(chǔ)量分布等，企業(yè)都可以進(jìn)行搜集分析，形成基于企業(yè)的資源分布可視圖，就如同“電子地圖”一般，將原先只是虛擬存在的各種優(yōu)勢(shì)點(diǎn)，進(jìn)行“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”的數(shù)據(jù)化、圖像化展現(xiàn)，讓企業(yè)的管理者可以更直觀地面對(duì)自己的企業(yè)，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數(shù)據(jù)，將很難發(fā)現(xiàn)曾經(jīng)認(rèn)為是完全無(wú)關(guān)行為間的相互關(guān)聯(lián)性，就如同外媒曾經(jīng)提到的“啤酒”與“尿片”之間的關(guān)聯(lián)營(yíng)銷一樣。因?yàn)槊绹?guó)婦女通常在家照顧孩子，她們經(jīng)常囑咐丈夫下班回家時(shí)為孩子買尿布，而丈夫則順手購(gòu)買了啤酒。于是，尿片與啤酒形成了關(guān)聯(lián)。于是美國(guó)沃爾瑪超市將尿布與啤酒擺在一起，使尿布和啤酒的銷量都大幅增加。

三、幫企業(yè)規(guī)劃生產(chǎn)

大數(shù)據(jù)不僅改變了數(shù)據(jù)的組合方式，而且影響到企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)和提供。通過(guò)用數(shù)據(jù)來(lái)規(guī)劃生產(chǎn)架構(gòu)和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中無(wú)法得知的價(jià)值組合方式，而且能給對(duì)組合產(chǎn)生的細(xì)節(jié)問(wèn)題，提供相關(guān)性的、一對(duì)一的解決方案，為企業(yè)開展生產(chǎn)提供保障。過(guò)去的所謂商業(yè)智能，往往大多是“事后諸葛亮”，而大數(shù)據(jù)則讓企業(yè)可預(yù)測(cè)未來(lái)的走向，幫助企業(yè)做到“未雨綢繆”。大數(shù)據(jù)的虛擬化特征，還將大大降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，能夠在生產(chǎn)或服務(wù)尚未展開之前就給出相關(guān)確定性答案，讓生產(chǎn)和服務(wù)做到有的放矢。在這方面，不得不提到的就是一部影視劇《紙牌屋》，它的劇集為什么會(huì)受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)和思維方式所做的準(zhǔn)備。據(jù)稱，《紙牌屋》的數(shù)據(jù)庫(kù)包含了3000萬(wàn)用戶的收視選擇、400萬(wàn)條評(píng)論、300萬(wàn)次主題搜索。下一季劇情拍什么、誰(shuí)來(lái)拍、誰(shuí)來(lái)演、怎么播，都由數(shù)千萬(wàn)觀眾的客觀喜好統(tǒng)計(jì)決定。

四、幫企業(yè)做好運(yùn)營(yíng)

過(guò)去某一品牌要做市場(chǎng)預(yù)測(cè)，大多靠自身資源、公共關(guān)系和以往的案例來(lái)進(jìn)行分析和判斷，得出的結(jié)論往往也比較模糊，很少能得到各自行業(yè)內(nèi)的足夠重視。通過(guò)大數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，根據(jù)不同品牌市場(chǎng)數(shù)據(jù)之間的交叉、重合，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)方向?qū)?huì)變得直觀而且容易識(shí)別，在品牌推廣、區(qū)位選擇、戰(zhàn)略規(guī)劃方面將做到更有把握地面對(duì)。

對(duì)于大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的導(dǎo)航作用，夢(mèng)芭莎集團(tuán)董事長(zhǎng)佘曉成深有感觸，他不禁感慨“大數(shù)據(jù)讓我們能夠及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，現(xiàn)在的庫(kù)存每季售罄率從80%提升到95%，實(shí)行30天缺貨銷售，能把30天缺貨控制在每天訂單的10%左右，比以前有3倍的提升。”

五、幫企業(yè)開展服務(wù)

通過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算對(duì)社交信息數(shù)據(jù)、客戶互動(dòng)數(shù)據(jù)等，可以幫助企業(yè)進(jìn)行品牌信息的水平化設(shè)計(jì)和碎片化擴(kuò)散。經(jīng)濟(jì)學(xué)家Richard H. Thaler曾經(jīng)提出一種觀點(diǎn)，“個(gè)人觀點(diǎn)的微小變化都可以演變?yōu)樗腥说娜后w行為模式的重大變革?！痹谶@一重大變革的背景之下，對(duì)微小的信息流，企業(yè)都必須重視，而客戶服務(wù)為應(yīng)對(duì)這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細(xì)枝末節(jié)之中。企業(yè)可以借助社交媒體中公開的海量數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)信息交叉驗(yàn)證技術(shù)、分析數(shù)據(jù)內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)度等，進(jìn)而面向社會(huì)化用戶開展精細(xì)化服務(wù)，提供更多便利、產(chǎn)生更大價(jià)值。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展

目前，我國(guó)大數(shù)據(jù)需求端以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為主，覆蓋面不廣，在O2O趨勢(shì)下，大型互聯(lián)網(wǎng)廠商嘗試引入外部數(shù)據(jù)支撐金融、生活、語(yǔ)音、旅游、健康和教育等多種服務(wù)。然而在具體的領(lǐng)域或行業(yè)內(nèi)，我國(guó)普遍未形成成型的數(shù)據(jù)采集、加工、分析和應(yīng)用鏈條，大量數(shù)據(jù)源未被激活，大多數(shù)數(shù)據(jù)擁有者沒有數(shù)據(jù)價(jià)值外化的路徑。

同任何新興產(chǎn)業(yè)一樣，科學(xué)技術(shù)水平是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力，是影響大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展最重要的因素。但是目前由于我國(guó)科學(xué)技術(shù)水平等基礎(chǔ)條件不夠成熟，嚴(yán)重影響了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。隨著大數(shù)據(jù)概念的火熱，大數(shù)據(jù)的公司越來(lái)越多，現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，方法，模型，算法都有了非常大的改進(jìn)，跟過(guò)去六七十年代完全不一樣，不再單單做幾個(gè)SAAS軟件或者RAAS軟件就是大數(shù)據(jù)了，雖然短期看市場(chǎng)火熱，但長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)說(shuō)這條路是走不通的，大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展，技術(shù)才是真正的發(fā)力點(diǎn)，提高行業(yè)準(zhǔn)入門檻尤為重要。