由于社会化媒体和移动互联网的日益普及，在最近及未来几年中，各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长，过去曾经用的名词“信息爆炸”、“海量数据”已不足以描述数据的增长态势，2011 年5 月，美国麦肯锡全球研究院( MGI) 发表一篇名为“Big data: The next frontierfor innovation，competition and productivity”( 大数据: 未来创新、竞争、生产力的指向标)的研究报告，“Big Data”( 大数据) 这个关键词便开始流行起来。
大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群，按EMC 的界定，其中的“大”是指大型数据集，一般在10TB 规模左右; 多用户把多个数据集放在一起，形成PB 级的数据量，同时这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。IBM 公司把大数据概括成三个V，即大量化( Volume) 、多样化( Variety) 、快速化( Velocity)，这三个特点反映了大数据所潜藏的巨大价值( Value) ，总体概括为四个特征，即4V。
面对与日俱增的大量复杂的数据，大数据将会对高级分析产生巨大的影响，如何通过技术、安全实践和IT 技能的正确组合来发现数字宇宙的潜在效益，帮助客户管理、保护和挖掘这些可以改变游戏规则的数据价值，并把它们直接转化为竞争优势，真正驾驭数字宇宙，发挥大数据的巨大潜力，是每个企业迫切解决的关键问题。同时，分析和利用大数据也可以催生无数新的服务和商机，也让一些传统行业找到了新的发展机会，更为紧迫的是，大数据时代产生了对“数据科学家”这种新兴复合型人才的迫切需求。对数据的洞察力进一步体现公司的战略和行动，将形成正向反馈，有助于企业积累竞争优势，这是大数据分析对产品创新活动的一个新的典型特征。传统创新活动主要局限在企业内部、数据有限、不能及时方便获取，而大数据时代开放性、网络化的数据无处不在，即时发生大量数据，为实时化、个性化创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新，例如金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等具有突出代表性的典型行业。
一、世界各国在大数据领域的研究探索
目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点，世界各国政府也开始认识到，他们坐拥海量数据，如何抓住大数据的机遇，如何对大数据进行有效的分析，制定应对大数据的发展战略，是今天的日新月异的数据时代面临的紧迫而重要的任务。图1 显示了大数据领域的商机。
表1.大数据的商机
2012 年4 月，英国、美国、德国、芬兰和澳大利亚研究者联合推出“世界大数据周”活动，旨在促使政府制定战略性的大数据措施;2012 年7 月，日本推出“新ICT 战略研究计划”，其中重点关注“大数据应用”。2012 年3月，奥巴马政府将“大数据战略”上升为最高国策，认为大数据是“未来的新石油”，将对数据的占有和控制作为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心能力。美国联邦政府带头推动并实践数据公开，对深化数据应用，发挥数据效益，起到了很大作用。美国认为，政府机构是重要的大数据的生产者、所有者，很多联邦部门纷纷在政府数据门户网站( www． data． gov) 上公开数据，引领了世界范围的政府数据公开。
中国上海市科学技术委员会2013 年7 月12日发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》( 2013 － 2015 年) ，同时成立“上海大数据产业技术创新战略联盟”。从整体上来看，我国明确大数据战略的地区和部门越来越多，更多是学术界、产业界的研讨和呼吁，国家层面大数据战略尚未进入议事日程。
新加坡政府迅速将目光投向大数据领域，快速制定出大数据在城市服务、消费、安全、医疗健康、金融等领域的发展策略，一边着力引入IBM、德勤等数据分析领域的“高手”，一边组建专业研究所，加速相关人才培养与前者对接。
近两年，针对非结构化数据的大数据应用呈现快速增长态势，从行业角度看，大数据正在从电子商务、互联网、快速消费品等行业向传统的金融、政府、公共事业、能源、交通等行业快速扩展; 在应用场景方面，大数据应用已经从用户上网行为分析拓展到电力安全监控、舆情监测等关键领域。
二、大数据在企业的应用研究
大数据时代，企业每天面临并创造了来自四面八方的海量的结构化和非结构化的数据，而且这些数据是不断发生复杂变化的，如何在这样复杂多变的各种数据中去发掘和验证一些机会和规律，用大数据的眼光驱动业务转型和发展，需要花费很多的时间和资源，所以，如何对大数据进行定义、设计和部署，并在此基础上加以有效的分析和利用，快速发现和捕捉商机，是每个企业日益关注的事情。在大数据的运用方面，一些企业已经或正在收获丰硕的成果，比如，一些欧美互联网企业Google 、Amazon、Facebook、Twitter、eBay 等，这些称霸互联网的企业，它们成功的因素主要是商业模式的创新，而商业创新主要来自于充分运用大数据，他们自行开发了一些
用于分析大数据的产品和技术，并由此获得巨额的收益。中国的百度、腾讯、阿里巴巴等互联网公司也纷纷投入巨大的人力、物力、财力致力于分析和利用大数据，目前应用比较广泛的领域主要在预防性预测、用户行为分析、企业决策推荐、互联网企业舆情分析、移动应用、社交媒体分析等。
大数据从理论到应用已经取得了很多有实质性的进展，在企业的业务中取得了很好的效果。据调查，已经有28% 的企业开始做大数据的试验; 有47% 的企业已经开始做大数据的相关活动。所以，有人把2013 年定义为大数据元年，以下是目前我国在大数据领域已研制出产品的各家上市公司( 见表1)
而环顾全球范围内大数据的发展趋势和生态模式，一个最不容忽视的角色莫过于软硬件厂商的重视、转型和创造。软件方面，无论是甲骨文、EMC、SAP 等数据行业巨头，还是Splunk、Cloudera 以及Hadoop 生态下的Hortonworks、MapR新兴公司，都已经在大数据领域发现和创造巨大价值。在硬件方面，同样有IBM、Intel、惠普、思科等大型企业与一系列Hadoop 生态下的创业公司参与其中，而在这方面，国内软硬件厂商处于落后状态。
三、大数据驱动商业模式的创新
大数据作为继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革，必将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉，美国有句谚语叫“除了上帝，任何人都必须用数据来说话”，如何利用大数据这种新型的信息处理方式，通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获取知识和洞察，由数据驱动业务转型，探索并发现新的商机、对客户和市场进行新的洞察，实现业务创新和流程创新，这就是大数据的价值。
(一) 颠覆传统意义上的金融业务模式创新
阿里集团坐拥数家交易平台如支付宝、淘宝、天猫、阿里金融等，其积累的数据达14 年之久，利用这些大数据，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系。基于这套信用体系，微贷企业可以获得从500 元到100 万元不等的信用贷款。阿里金融打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，改变了游戏规则，对传统银行业带来了挑战。近几年网络借贷公司的兴起，正是基于类似的商业模式创新，发展非常迅猛。
( 二) 有助于财务精益分析的实现
目前，企业在日常的生产和经营过程中积累了大量的交易数据，主要是结构化数据，同时通过其他社交网络媒体、传感器等产生了大量的即时信息，主要是非结构化数据，大数据分析的目的，是要实现这两类数据的集成与融合，增强企业的洞察力。“大交易数据”和“大交互数据”的融合，充分分析结构化和非结构化数据，往往可以帮助企业找到潜在的商机，发现新的业务亮点。大数据和精益财务分析结合的意义在于揭示数据“是什么”而非“为什么”。比如，目前库存周转率比较低，请予以改善，太笼统，而应该给出具体建议，精益财务分析通过大数据的信息加工达成管理建议的目的，马上演进为企业的管理行动，如某品牌4GB 内存条已低于安全库存，建议补充1000 条，提供具体的管理行动。这就是大数据和精益财务分析相结合的意义所在。再如快速消费品CPG ( Consumer Package Goods) /零售行业，最大的挑战是对高度易腐烂和需求高度变化的商品的库存管理，降低库存减少或缺货产生高昂的成本，如果在关键库存货物上安装传感器，就可以实时监控库存的变化，通过实时大数据的跟踪和分析，企业可以近乎实时地调整价格，以控制需求并根据需要自动订购更多库存，提高库存管理效率，从而降低成本。
( 三) 促进制造业从传统的以生产为核心向以客户需求为核心转型
随着企业信息化逐步深入、数据积累到一定量之后，如何从这些数据中挖掘出更有价值的信息，来获得深刻的客户洞察，及时捕捉客户需求的变化趋势，这就需要制造企业以客户为导向，了解客户的兴趣、偏好，通过各种渠道来获得用户对产品的反馈，需要处理好大数据，了解客户行为，将客户喜欢的产品及时交付。通过对大数据的获取、发掘和分析，企业可以更加经济地从多样化的数据源中获得更大价值，促进制造业按客户需求转型。
( 四) 大数据驱动高级分析与预测决策
大数据的价值在于数据挖掘和预测，大数据的实时分析，以恰当的方式随时随地为人们提供信息和全新洞察力，个性化洞察力、感知和响应、高级计划与预测，能够把大数据变成宝贵的信息，呈现前所未知的洞察，企业可以建立预测性的模型、将商务分析演变成聚合洞察力，把预测变成科学，充分挖掘明天的竞争优势，带来无限的可能性，根据分析结果，提供给客户更个性化的体验，引领行业创新应用革新，看到商机、预测风险、发现新的机会，胸有成竹地预测未来趋势，实时预测与行动。比如，企业可以根据大数据分析所提供的结果信息，实施新的服务模式如预测性维修，根据预测数据，建立机器问题实时通信提醒，预约维修服务，提供给客户更高品质的维修保障，享受更加贴心的关怀体验。
( 五) 实时商务智能
大数据时代商务分析与传统BI ( Business Intelligence)的区别在于: 传统的商务智能分析，主要是对过去的数据、历史信息进行分析和报告呈现。例如，对会计报表数据进行分析，传统的商务智能分析，主要问题是分析结果滞后，不能实时预测结果并采取行动，大数据商务分析最主要的特点是实时性，可以通过系统自动调取KPI指标，即时呈现分析结果。比如可以实现实时交流，能够满足客户定制化的需求，达到一对一的营销效果; 实时采取促销手段，实时调整定价策略，洞察客户的行为; 实时毛利分析，为营销提供战略支持; 提供实时报告和分析，使企业获得实时商业洞察，充分发挥实时商务智能的优势。
( 六) 行业的聚合与无界新趋势
大数据所具有的在区域之间、行业之间和企业部门之间的穿透性，正在颠覆传统的、线性的、自上而下的精英决策模型，正在形成非线性的、面向不确定性的、自下而上的决策基础。随着互联网的飞速发展，融合已经成为新经济环境下不可避免的趋势，这种趋势将打破和跨越很多原来曾经存在的边界。如果企业不想被困在一个墨守成规的旧世界，就必须努力跨越数字的界限，消除IT 边界的限制以及业务流程的限制，对于企业来说，聚合具有极其重大的意义，它们能够通过这种方式来提升用户体验，吸引更多的客户，从而建立自己的核心竞争力。聚合也给软件和IT 服务企业带来前所未有的机遇。当所有企业都在聚合并跨越过去行业壁垒的时候，技术将会带来全新的革命。
四、大数据对企业决策的变革性影响
( 一) 决策主体从“精英式”过渡到“大众化”
传统的营销决策包括“核心竞争力”和“定位”理论，前者关注客户的长期价值， “定位”理论以产品或客户的需求为基础，决策的核心都是精英式的企业管理层，而非员工和社会公众。这些决策的依据均是相对静止的、确定的结构化数据。而随着社会化媒体和大数据应用的深入，广大社会公众和终端用户都是数据的创造者和使用者，信息传播的范围和效力更加深远,知识的共享和信息的交互更加广泛，通过意见的表达、信息的传递，迅速形成信息共同体和利益共同体，形成意见领袖，他们成为企业决策的中坚力量，企业决策主体也从“精英式”转向“大众化”。同时，决策的依据正从结构化数据转向非结构化、半结构化和结构化混合的大数据，而大数据技术和处理手段可以使看似杂乱无章、关联性不强的数据变成服务决策的有效信息。
( 二) 决策方式从“业务驱动”转向“数据驱动”
随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据源源不断从各行各业迅速生成，种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据，蕴含着前所未有的社会价值和商业价值，数据越来越成为企业战略资产，是企业创新的核心驱动力。拥有数据的规模、活性以及收集、分析、利用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。对数据的掌控和驾驭能力越强，支配市场的竞争优势越明显，意味着巨大的投资回报。而以前企业的经营分析只局限在简单业务、历史数据的分析基础上，缺乏对客户需求的变化、业务流程的更新等方面的深入分析，将导致战略与决策定位不准，存在很大风险。在大数据时代，企业通过收集和分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，可以预测市场需求，最终企业将信息转为洞察，从而进行更加智能化的决策分析和判断。
( 三) 决策过程从“被动式”演变成“预判式”
在互联经济时代，当前科技正走向跨领域融合，产业界限正在模糊，市场环境瞬息万变，各行业间充斥着大量的结构化与非结构化数据，如何保持竞争力，企业需要不断调整和完善自己的商业战略，为帮助企业更好地预测未来、提高决策能力，需要充分对当前数据进行分析和挖掘，利用大数据技术，构建采集、筛选、存储、分析和决策的系统，对企业的业务发展、客户需求、商业机会进行预判，制定出面向未来的决策，成为移动互联时代企业塑造核心竞争能力的关键。在社会化媒体中发掘消费者的真正需求，在大数据中挖掘员工和社会公众的创造性，日益成为企业决策的基本前提，也是推动企业决策过程从“被动式”向“预判式”演变新的决策模式。对于那些能够战略性地利用大数据的企业，他们的创新能力、业务灵活性和利润都将得到极大的提高。比如，银行一直是中国老百姓心中非常专业的地方，没有人想到这个行业在互联网时代，遭到前所未有的挑战，马云创办的支付宝，每天流动资金超过任何一家实体银行，撼动业界，近期推出的“余额宝”，客户享受到的利息超过银行17 倍，对银行产生巨大威胁。这就是跨界的竞争，在大数据时代有时企业还没有分清竞争对手是谁，一夜之间就被对手打败，以全新的模式，以迅雷不及掩耳之速度，实现颠覆和超越。
五、结语
随着大数据分析技术的发展，企业对数据资产的利用价值越来越高，大数据分析最大的特点是实时、智能、高速，帮助企业获取实时洞察，并将洞察转为行动，进而实现定制化分析和决策。这方面的研究应充分利用大数据分析并结合行业特点，驱动企业的产品及服务创新，例如，金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等行业，已经发生了显著的运营模式的改善，带来颠覆性的创新。它为企业业务发展提供行为和趋势支持，促进商务活动的前瞻效果，做出知识驱动的决策，挖掘企业未知的问题，最终满足企业实际需求，实现商业模式的创新和价值创造，这就是大数据应用的魅力所在。
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本文标题：大数据分析驱动企业商业模式的创新研究
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