電子商務、社交媒體、移動互聯網和物聯網的興起極大地改變了人們的生活和工作方式。他們給世界帶來了巨大的變化，同時，壹個大數據時代也真正到來了。與傳統數據相比，大數據主要體現在三個方面:數據量巨大、數據類型豐富、數據來源廣泛。大數據的這三大特征不僅悄然改變著企業IT基礎設施，也促使用戶重新思考數據與商業價值的關系。
大數據的價值
對於今天的企業來說，數據是壹種重要的戰略資產，在新時代，數據就像石油壹樣寶貴。如果妳能看到大數據的價值，並迅速行動，妳將在未來的商業競爭中占得先機。事實上，美國奧巴馬政府已投入2億美元啟動“大數據研究與發展計劃”，鼓勵企業收集海量數據，從政府層面分析提取信息。英特爾亞太R&D有限公司總經理何景祥博士說:“信息數據是21的世界裏的石油，石油只有經過開采、提煉，最終變成汽油等化學物質，才能顯示出它的價值。大數據就像石油壹樣，不經過分析和處理，僅僅通過存儲是無法體現其價值的。”
圖1:全球知名研究機構IDC對全球數據增長和數據類型分布進行調查和預測。與傳統結構化數據相比，非結構化數據和內容數據增長迅速，蘊含巨大價值。
任何企業都希望充分挖掘數據這樣的戰略資源的價值，從而做出更準確的經營決策。在過去，傳統的商業智能僅限於分析企業信息系統本身產生的業務數據，其中大部分是數據庫等結構化數據。隨著非結構化數據成為企業數據的主力軍，傳統的商業智能方法已經明顯落後。傳統的商業智能就像坐在妳的車裏，通過後視鏡觀察身後發生的事情；大數據分析就像壹個前瞻性的望遠鏡，通過它用戶可以看到未來可能發生的事情。之所以如此，是因為大數據分析是基於結構化和非結構化數據的總和，在數據分析的全面性上是傳統商業智能無法比擬的，這意味著可以通過分析結構為企業提供更加全面、準確的商業洞察。
圖2:全球知名咨詢公司麥肯錫分析不同行業產生的數據類型。麥肯錫全球研究所認為，幾乎所有行業都在產生大量非結構化數據。[第頁]
大數據打破了傳統企業數據的邊界，改變了過去商業智能只依賴內部業務數據的局面。背後的商業價值不可小覷。IDC在其大數據相關報告中重點闡述了大數據的商業價值:行業領先企業與其他企業有本質區別。行業領先的企業會積極將新的數據類型引入數據分析，為商業決策做出更準確的判斷。那些不引入新的分析技術和新的數據類型的企業在未來不會成為行業領導者。本質上，這需要企業從思維的角度徹底顛覆過去的觀點。大數據在未來企業中的作用絕對不是支持者，而是在商業決策和商業價值決策中發揮重要作用。
從支持到決策
傳統IT，從服務器、存儲、網絡、PC等硬件設施，到CRM、ERP、PLM等應用軟件，本質上都是對企業所有業務流程起到支撐作用。雖然傳統的商業情報分析可以在商業決策中起到壹定的作用，但是在當今的大數據時代，傳統的商業情報分析已經舉步維艱。大數據的價值在於能夠有效幫助各行業用戶做出更準確的商業決策，從而實現更大的商業價值。從誕生之日起就是從決策的角度出發。
圖3:全球知名咨詢公司麥肯錫評估美國不同行業應用大數據技術的潛在價值。
麥肯錫認為，大數據正在為全世界創造不可低估的商業價值。首先，大數據可以顯著提高企業數據的準確性和時效性；此外，還可以降低企業的交易摩擦成本；更關鍵的是，大數據可以幫助企業分析大量數據，進壹步挖掘細分市場的機會，最終可以縮短企業的產品開發時間，提升企業在商業模式、產品和服務上的創新，大大提高企業的經營決策水平，降低企業經營風險。
其實大數據離我們並不遙遠。現實生活中已經有很多活生生的案例，充分說明了大數據在未來商業決策中的重要作用。例如，2011年，英國對沖基金德溫特資本市場(Derwent Capital Markets)斥資4000萬美元，首次建立了基於社交網絡的對沖基金。該基金通過Twitter的數據內容來感知市場情緒，從而進行投資。加州大學河濱分校也在2012發表了壹份研究報告，通過分析Twitter消息預測了股票漲跌。
圖4:英國對沖基金德溫特資本市場(Derwent Capital Markets)通過分析Twitter數據預測股市波動。該應用是典型的大數據應用，通過實時分析數據，獲取更準確的投資趨勢。圖中紅線代表推文中的“冷靜”值；藍線表示3天後道指的變化。在這兩條線段的重疊部分，“安靜”指數預測了道指三天後的收盤指數。從圖中可以發現，紅藍線往往有相似的趨勢。[第頁]
可以說，在IT日益滲透到企業和個人方方面面的今天，大數據將逐漸成為很多行業企業實現商業價值的最佳途徑。IDC中國企業系統與軟件研究部高級研究經理周振剛表示:“毫無疑問，大數據將在未來幾年逐步發展到更多行業。除了互聯網和電信，政府、金融和制造業等其他行業也將開始應用大數據。”當然，可能有人會質疑大數據的決策效果，但不可否認的是，大數據正在徹底改變商業決策的模式和方法。大數據是IT價值從企業業務支撐向企業決策轉化的最佳體現。
圖5:美國德克薩斯大學《衡量有效數據的商業影響》報告顯示，數據利用率提高10%對行業人均產出的平均增長有重要影響，尤其是零售業，數據利用率提高10%可使人均產出提高49%，效果極其明顯。
另外值得註意的是，企業的經營決策具有很強的行業特征。不同行業的企業對大數據分析的需求不同，甚至由於不同行業的關系，這種需求可能千差萬別。這就要求大數據解決方案不僅包括良好的數據分析能力，還包括來自多個行業的知識。IDC中國企業系統與軟件研究部高級研究經理周振剛表示，“傳統上，大數據非常復雜，無法形成打包的分析應用解決方案。但是未來幾年，某個行業的應用會變成* * *，廠商會基於這個* * *包裝壹些大數據解決方案，推送給這些行業的用戶。此外，還會有更多的行業ISV加入大數據平臺，基於這個大數據平臺開發應用。”本質上，企業用戶在商業決策中需要的是壹個全面的大數據解決方案，包括靈活可靠的基礎設施、強大的數據分析能力和經驗豐富的行業分析能力。僅僅依靠幾套開源軟件和設備無法滿足企業在經營決策上的長遠需求。英特爾亞太R&D有限公司總經理何景祥博士表示:“大數據不僅僅是壹個技術問題。英特爾認為大數據需要全面的大數據解決方案。在提供優秀基礎設施的同時，英特爾還專註於優化Hadoop軟件平臺和提供軟件服務，更重要的是，它將為分析工具和用戶界面定制不同的行業解決方案。此外，英特爾還與多個行業的ISV進行了多角度、多方向的合作，構建了完善的大數據解決方案。”
從業務支撐到業務決策，大數據的商業魅力正在逐漸顯現。在這個商業快速信息化、社交化、移動化的時代，大數據必然成為大多數行業實現用戶商業價值的最佳捷徑。我們需要做的是認清本質，轉變思維，未雨綢繆，運籌帷幄，抓住大數據時代的無限商機。