大数据如何影响企业决策

  企业对大数据的应用主要可分成三个阶段。在2010年到2012年之间的第一阶段，大数据应用关注数据和机器的关系，局限于传统的IT思维，只不过在很多小数据应用上贴上了大数据标签；从2013年开始的第二阶段关注数据与人的关系，可视化和预测应用成为了市场的宠儿；2014年之后，大数据应用的重点已经转向分析数据和数据之间的关系，这要求对企业大数据应用进行开放式的创新：从数据的开放、共享和交易，到基础处理和分析平台的开放，再到价值提取能力的开放。

  研究还表明，大数据对企业决策最重要的影响，不是大数据本身，而是数据和数据之间的关系。大数据价值的实现，在于数据与数据间的连接。

  以谷歌的一项数据处理功能为例。谷歌做了一件惊人的事情——能在不懂某个网页语言的情况下，知道网页所讲的内容是什么。试想一下，如果你懂俄语，看出俄语网页里在讲什么当然很简单。但是，如果你不懂俄语，仅仅通过看字词的排列和网站的分类，就知道网页的内容，这是不是很令人惊叹？这就是一种利用数据间的联系建立起来的知识图谱。知识图谱并不是数据，但它产生的结果要比单纯的数据搜集有价值得多。

中小企业的“数据借力”之道

  对中小企业而言，购买大数据，雇佣专业团队成本偏高，建立大数据思维、理智对待大数据应用的热潮才能将数据对企业决策的影响最优化。应对以上建立大数据思维的四种挑战，中小企业“数据借力”可以尝试以下几种方法：

  第一，做好数据价值调研。企业在购买搜索关键字、投放DSP（精准定位人群）的广告等大数据业务前，要先做调研，对数据是否能带来期望的商业回报做到心中有数。比如，可以考察行业内是否有较多成功案例再做决定。若成功案例不多，必然有一些难以跨越的障碍，购买前就需要三思。

  第二，确认核心数据属性，建立海量数据与核心数据以及内部数据与外部数据间的关联标准。在此方面企业可遵循以下步骤：第一步，确立核心数据标准。比如，CRM（客户关系管理）和客户营销数据一定是核心数据。第二步，归档外围数据。比如，将线上线下举办的推广活动中收集的消费者的信息，归纳入CRM的系统。第三步，扩展常规上下游渠道的数据。比如，做快销行业的企业，就可以尽量获取沃尔玛、家乐福的数据，并与自己的CRM结合，为企业下一步做市场营销、推广、产品创新等建立指导。第四步，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体产生的数据是外围数据的一个重要来源，对于中小企业而言，它们在客户的获取和营销上没有强大的运营平台，因此社会化媒体产生的数据，对它们来说尤为重要。但如果只搜集而没有跟这些数据的发布者建立联系，那么这些数据就毫无价值。

  第三，用虚拟人脉交换来获取数据。对中小企业而言，数据的缺失是一种常态，但它们可以通过扩展人脉，来加强对数据的获取能力。比较常见的做法是建立企业自媒体。传统的虚拟人脉的建立主要基于社交媒体上的互粉、互相介绍，而企业自媒体的人脉互相交换，则能更好地各取所需，在不同行业领域交换。企业还可以通过线下人脉寻找优质的高端群体用户。优质用户虽然人数不多，但通过收集其详细资料、分析其行为爱好，将相关分析存储到自己的系统中，就能形成优质的大数据资源。

  第四，在关注大数据的同时要关注好小数据。企业的大数据起步，要从小数据开始，从核心数据开始。以业务为主导做好小数据，有助于企业做好企业内部的精细化管理、对市场的观察，以及未来发展方向的规划。

  第五，赋予高管更多的权力。做好大数据应用需要企业内部建立大数据文化，比如，灵活的部门间协作机制，管理人员使用数据分析模型的习惯养成等。这就要求企业赋予高管更多的决策权，以帮助其突破制度限制、协调资源、协同合作，更积极主动地应对大数据挑战。

  大数据不是大企业所拥有的特权。所有企业都可以通过各种手段因地制宜地打造自身在数据获取和分析上的能力，以面对新经济环境的挑战。