如何启用大数据：从“小”做起

　　数据能够帮助企业快速提高理解客户和调整产品的能力。尽管技术的发展让大数据的使用变为现实，但如何入手是困扰当今很多高管的问题。BCG最近发布的报告《如何启用大数据》就企业如何运用高级分析方法进行大数据使用的情况进行了分析，并就企业在尝试使用时可能遭遇的问题给出了答案。

　　如何定义大数据？

　　如今，企业领袖无疑从媒体上以各种方式获悉了大数据这一概念。这一术语是对大量的各种各样快速流动信息的描述，这些信息在处理和分析后可以创造重要价值。它有三个特点：一是数量大。海量数据增长规模之大，使传统工具已无法对其分析；二是多样化。多种形式的结构化和非结构化数据—如社交媒体上的贴子、移动设备上的位置数据、客服中心的语音录音以及传感器更新等—都需要全新的方式进行收集、储存和管理。三是时效性。为确保大数据的价值，对其处理需要做到实时或接近实时，比如当客户站在麦片货架通道时，处理系统可根据一个客户以往购买麦片的选择立即为其推送相应的优惠券。

　　从这三个维度看，大数据和企业通常收集的供货、采购和细分等传统数据很不同。以零售行业为例，每年企业因客户所需商品库存不足所造成的销售额损失估计达1650亿美元。大数据分析让企业更快理解销售趋势，预测更准确，并最终增强客户忠诚度，提高收益。

　　机遇藏在哪？

　　在不同行业中，能够创造商业价值的机遇各有不同。在零售业，高级分析方法通常适用于提高促销效果、定价战略、店铺选址和个体层面上的市场营销。相反，能源行业则强调智能仪器数据的使用以及如何优化物理资产。金融服务业，比较有效的领域包括风险评分、动态定价及ATM机和分行的选址。在保险业，则可能包括索赔诈骗、赔偿选择的优化和记录驾驶行为。企业在鉴别自身所需价值时，应注意如下几个方面。

　　注重数据的容量。分析全部数据和部分取样数据，结果有时会相差很多。针对个体消费者，零售商需掌握某个顾客的整个消费历史，以及他和其他消费者的不同。只利用一部分消费者或他们交易情况的样本，将导致分析结果不全面，让促销手段的效用大打折扣。

　　也要看重数据的多样性。如果一个企业需要分析多种类型的数据，既包括适用传统关系数据库的结构化数据，也包括从社交媒体和其他方式获得的且很难追踪的非结构化数据。那么当数据的容量很大，同时还包括快速流动的非结构化社交媒体数据，利用过往的技术对其进行分析将非常困难。没有合适的针对性投入，很容易忽略一些很可能转投竞争对手的客户。

　　还要关注数据的时效性。企业需要最新的实时数据以供决策使用。一个企业越能迅速地做出应对，其促成一笔买卖的几率就越高—也更能有效地防止客户被对手抢走。

　　从哪里着手？

　　企业可以从大数据效益“3T”高级分析法入手，即：团队、工具和测试。每个层面的努力都可以为企业提供机遇，从而做到：小举动，大收益。

　　组建最合适的团队。企业需要一个由行业内全领域专家组成的SWAT（强项、弱项、优势、威胁）分析团队。由多名单一领域专家组成的团队会导致工作效率不足，大公司应启用一个由5人组成的团队。企业和这个团队都需要高水平的分析能力，对先进分析平台的技术性问题有很高的熟悉度，同时还应具有清醒的商业洞察，能够辨别方案的可执行性。这一系列要求中，团队成员不一定在每个领域都要达到世界顶级专家的水平，但他们需要在三个方面有所见长。很多情况下，团队内部很难做到技术和经验兼得。这种情况下，合作可以弥补不足，实现企业价值。

　　使用正确的工具。接下来，企业应该支持这个团队使用最适工具，让每个成员能够在工作中平衡使用云基础架构。以美国市场为例，企业应该每年使用1.5万美元为每个成员配备一台虚拟计算机和大量的存储空间。每台行业标准的工具造价5000到1.5万美元。并且，开源编程环境是免费的。

　　测试与学习是最有效的方法。最后，在进行两到三个月的实验后，如果有显着的成效就可以实施最终方案。这要求企业对自己的分析设定一个时间表。不能等待结果达到完美后再做决定—这个世界发展的太快，等待的时间越长，可能被对手甩得就越远。如果企业选对了方向，就能发现自身的能力，认准所需的平台类型。在这过程中，企业会发现一系列问题，例如团队对于利用高级分析方法使用大数据的抵触情绪，企业现存的缺陷，如何让数据分析达到最大效益以及如何用已知的方案应对其他挑战等。

　　英国最大的保险公司Aviva就是成功运用上述三种方法最好的例子。Aviva的新驾驶行为数据计算出了驾驶行为与价格的算式，并基于此开发了智能手机应用。Aviva没有花费重金购买昂贵的系统，而是进行了最小限度的初创投资，雇佣了几个程序员。这个团队在5个月内就为客户呈现出试用版的应用。对个人客户的进一步了解使保险评级更加精细。现在，Aviva可以为好司机提供优惠和更具吸引力的产品。目前，这一应用已有几千次的下载量，并被计划推广到英国以外的市场。

　　从这些小环节抓起，成功皆有可能。敢于在快速涌动的大数据之流试一水的精明企业，必将在创造企业价值之路上长驱直进。