在硅谷有一个说法，一家公司要不现在就是数据公司，或者即将成为数据公司，或者马上就濒临破产了。

  这并非危言耸听。不久之前，中国两大物流巨头——顺丰与菜鸟的一场“数据之争”，吊足了看客的胃口。弓弩上弦、刀剑出鞘，巨头公开对垒。如果不是国家邮政局及时出面调停，一场恶战几乎难免。

  数据，成为这场商战的导火索，背后是两方对于数据控制权的争夺。顺丰和菜鸟都在声明中声称最重视用户数据，且强调对用户数据的保护。

  醉翁之意不在酒。有人认为，商业社会真正的能源和真正的石油，乃是大数据。这恐怕是两大巨头不惜动起干戈也不能放手的原因。

  一架飞机从纽约飞到芝加哥，它的发动机所产生的数据超过1TB，包括温度、耗油量、磨损等。神舟飞船在天上载轨飞行两到三年，所产生的数据庞大无比，但又是数据沧海中的渺小一粟。

  有了大量的数据，怎么去用它们呢?实际上，大数据的分析最难之处在于，找出哪一些数据有用?并不是所有的数据都是宝，必须把有价值的数据找到并用起来。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对那些含有意义的数据进行专业化处理。

  顺丰、菜鸟之战最主要的意义在于，大数据对于企业的重要性再次凸显，几乎是未来的核心资产。眼下，各个行业都在搭建自己的大数据平台，构建技术能力，以期待优化生产流程、精准营销，帮助企业获得竞争优势。

  万物皆可分析

  科技正在改变人们的消费习惯。

  春江水暖鸭先知。零售商或许是最早感受到现代科技变革对商业社会的影响。以餐饮零售为例，行业人士认为，他们面临的最大挑战，是消费者正在发生的巨变。

  有数据显示，39%的顾客决定购买时，会将信息发布到社交网络，以获取更多的意见;20%的顾客在商店内与配备平板设备的店员进行沟通互动;36%的顾客将是否能够提供针对自己需求的个性化网站，作为选择零售商的考虑因素;52%的顾客选择零售商时，将是否可以当天或者隔天到货作为选择条件。

  消费者的购买路径越来越复杂，传统零售商感觉消费者对他们的要求也越来越高。这意味着，以产品为中心的模式已经行不通了，必须要转为以客户为中心，认清消费者才是主导商业行为的核心这一现实。

  客户的改变，需要零售商朝数字化和智能化演进。

  “大数据+互联网+云端计算+智能手机+社群互动，从而使单店、单客层、单品、单时段、单商圈、单城市的精准营销成为可能。”这是便利店“小巨头”全家“+互联网”战略思路，它在上海有1000多家门店，每天接触海量的用户，产生海量的消费数据。

  从2014年开始，全家便利店导入“集享卡”会员系统，目前已经拥有3000万会员，累积了超过数亿笔的庞大会员数据。全家便利店希望通过数据与每个客户产生联系，在门店和顾客之间建立起桥梁，更好地服务每一位“粉丝”。

  也许消费者没有察觉到的是，你在便利店消费的冰淇淋，一年四季有不同的口味，而这也是通过数字化营销做出的有依据的变换。而消费者在商店里的逗留时间、哪些商品挑选后又放回去等，也都在便利店的掌控之下，这些搜集到的数据用来判断消费者的消费行为，为零售企业提供业务创新的数据支持。

  Teradata是一家有着三十多年历史，专注于数据及分析的美国公司。他们观察到一个明显的趋势是，数据分析需求已经不只是传统业务部门的需求，还有像市场部门一些精确营销的需求，这是一个庞大的资源库和生态系统。许多客户的需求已经不仅只是把数据公司看作是乙方提供商，更多的是希望通过他们能够有跨领域、跨行业的大数据解决方案的应用。

  也就是说，客户也逐渐意识到大数据的重要性。那么，传统企业在企业内部推行大数据时，所面临的最大挑战是什么?

  组织面对的挑战

  “投入是特别难解决的问题，所以大家会发现只有大企业才做数据类工作，因为冷启动的成本真的很高。” Teambition 创始人兼 CEO 齐俊元告诉《商学院》记者。

  对于大部分企业而言，扁平化的组织管理模式转型迫在眉睫，企业协作工具的重要性也随之成为企业管理者的共识。

  “在数据的链条里面，核心是数据的采集、处理和应用。有很多公司擅长做数据处理，也有非常顶级的公司在做数据应用。”齐俊元表示，沉淀数据，帮助企业降低成本，是这款工具能为企业带来的便利。

  Teradata大中华区首席执行官辛儿伦有多年的从业经验，对行业的观察透彻。他认为，驱动分析文化，举出案例和业务的场景很容易，难的是实施。数据的很多项目是IT 部门在推动，成了IT 部门的试验场，没有产生多大商业价值。应当将IT部门与业务部门桥接起来，思考具体如何令大数据应用落地，衔接不同部门之间的需求。

  “很多以IT为中心的项目都失败了。”辛儿伦说，他认为，组织内部想要成功将大数据转化为一个新机遇，需要将大数据放到战略高度来看。大数据的建设是企业战略层面的事情，每家公司有核心的业务，大数据的建设是为了核心业务而建设的，没有驱动，就没有建设大数据的目标，所有要有情绪的目标。

  其次， 现在都是多元数据的时代，过去没有技术，没法处理结果不清晰的数据。这牵扯到遗留系统，要考量如何进行融合。

  总的来说，辛儿伦认为，战略、执行力、人才、流程这四个方面是企业在推行大数据时需要进行考量和优化的。

  普遍认为，2016年是大数据行业具有里程碑意义的一年。大数据不仅仅能助力企业开挖商业价值。一家叫Tableau的公司认为，人们将要迎来自助式大数据分析时代。

  人人都能成为数据分析师

  “数据分析将进一步得到普及，就像使用预测性分析在音乐软件上推荐音乐，或在电商平台上推荐商品一样，之前不曾关注过大数据分析的人员，比如驾驶员、店员等，也可以享受到数据分析给工作带来的便利。” Tableau大中华区总监叶松林对《商学院》记者表示。

  如何让数据走出IT和数据专家群体，成为Tableau这家全球领先的数据可视化分析公司的目标。

  起源于斯坦福大学的Tableau Software公司基于“一图胜万言”的智慧应用，希望通过他们的产品，从而实现“人人都是数据分析师”的愿景。

  或许越来越多的员工已经感到被数据包围的痛苦，面对一张张Excel表格、一堆堆数字一筹莫展。显然，这是一件非常枯燥而且无序的事情。Tableau希望能帮人们解决这样的苦恼，数据可视化不仅仅是形成各种漂亮的图表，而是通过科学规则，充分利用人类的视觉属性，实现对数据的视觉编码，从而让人们看到数据中的规律和问题。

  大数据的深度应用和发展，也使得数据可视化成为一个炙手可热的领域。

  2016年，领英将商业智能列为有利于求职的最热门技能之一。 随着大数据自助式分析时代的来临，“数据素养”将成为一项基础技能，掌握数据分析能力将与办公软件一样重要。

  大数据时代来了，你们都准备好了吗?

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