大数据能成为企业杀手——是真是假？

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    大数据能成为企业杀手——是真是假？

如今，大数据的概念已经深入人心，数据在我们的工作中扮演着越来越重要的角色，然而就是这些数据，正在侵占我们的时间，分散我们的精力。本文旨在揭示数据带来的“负面”影响，并提供一种积极的解决方案。

大数据由于可以预测未来、揭示现在、甚至重塑商业模式，而被奉为企业的救世主。然而《财富》杂志一篇文章却称，大数据正在杀死企业！

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日前，该文作者、全球首个供应链移动解决方案提供商Elementum创始人Nader Mikhail称：“大数据杀死项目，杀死财富，杀死时间！！！”三个Kill并列，令人不寒而栗。难道当我们全心拥抱大数据的时候，我们拥抱的不是一个宝藏，而是一枚炸弹？

作者认为，从数量级别上来看，25年前，全世界每天生产100GB的数据，相当于每秒钟0.001GB。这个数字在今天看来微乎其微——现在，在你每一次心跳的时间里都能产生约50000GB的数据量。

那么对于企业来说，利用数据快速决策的能力其实是被稀释了。最宝贵的时间资源，正在被数据大肆掠夺，每天上千封的邮件、文本信息、后台消息、以及来自各个系统的各种报表，蚕食着企业的生产力。它们不断把我们从正在做的事情中拉出来，然后逼迫着我们去关心一些可能对我们有用、也可能没有用的事情。

杀死精确

首先，作者认为，被大数据杀掉的是精确。

“拿到更多的数据并不意味着创造更多的价值。我们收集到越多的数据，我们就越发现自己有能力从数据中得到洞察……但其实，只有得出精确而有关联的洞察才是好的。”作者总结，好的数据起码有三个属性——真实、及时、与使用者密切相关。

不幸的是，从庞大的数据中搜集真正所需的数据是非常困难的。第一，它真的是跟你的业务密切相关的数据吗？第二，你拿到数据的时候，它还新鲜吗？？第三，你保证你得到的数据是真实的吗？？？

如果你不能保证三个答案都是yes，那么，由这样的数据驱动的决策，还是精确的吗？

杀死敏捷

除了精确之外，作者认为，被大数据杀死的还有敏捷。

敏捷—Agile，本来是软件开发中的一个概念，经过多年的发展，现在，已经与各种类型的企业都息息相关。哈佛商业评论在2015年就发表了一篇名为《拥抱敏捷》的文章，文章中说到：“新的敏捷正在横扫各行各业、各种职能甚至企业高管。”

全球著名的农机巨头——美国迪尔公司，利用敏捷研发新型机器；世界排名第七位的C.H.Robinson全球货运有限公司，利用敏捷管理人力资源；美国电气通用公司，依靠敏捷从一个二十世纪的企业转型为二十一世纪的“数字工业公司”。通过把人们从自己的职能深井中解放出来，成为自我管理、聚焦客户的多部门协作团队，敏捷不仅加速了企业的盈利步伐，而且还创造了一批老练的管理人才。

关于敏捷的概念、价值与方式虽然一直在进化，但所有的敏捷都包括三点

（1）Scrum，强调的是在解决复杂问题时充满创造性与随机应变的团队协作；（2）精益开发，强调持续不断的消除浪费；（3）看板（来自于日文，本意是可视化卡片），专注缩短决策时间以及过程中的工作量。

我们也可以认为，敏捷不仅仅是一种方法，它还是一种思维方式，一种企业特质、一种状态、一种结果。所以，在今天，敏捷被搭载在了各种名词之前，比如：敏捷开发、敏捷管理、敏捷BI、敏捷技术、敏捷组件等等等等。

然而，就在人人、事事都拥抱敏捷的时候，Nader Mikhail却认为大数据正在杀死敏捷。因为数据可怕的增量，通往决策的路上挡着一大批无关数据，而且这种障碍还会越来越大。太多的数据要掌控，流程又太复杂，所以离洞察、离决策、离行动的距离越来越远。可以说，违背了敏捷随机应变、消除浪费、缩短决策时间等特性。

怎么做，让大数据不再是企业杀手

Nader认为，如果你想要把数据变成有价值的洞察，必须要有一个集中的、全球化的平台，以采集各种内外来源的数据信息。同时，利用外部专业资源，完成大部分非核心业务，让企业能够专注于加强自己的核心竞争力，从而达到降低成本、提高效率、充分发挥自身核心竞争力的管理模式，解决信息过载带来的负面影响。

落实到大数据本身的处理方式，我们大概可以概括为以下三点：（1）企业需要打通内、外部的数据湖泊，将全源数据整合到一起；（2）利用工具抽取与企业业务紧密相关的数据； 形成直指业务核心的指标，并保持它们的实时更新；（3）大部分数据处理工作交给工具/平台来完成，自己的时间用来思索、洞察，利用成果来加强核心竞争力，提升竞争优势。

满足这三个要点，大数据就不再是杀手，而是财富。幸运的是，随着科技的发展，商业智能本身也在不断进化，Nader所提出的合理利用大数据的三个要点，在数据观就可以得到满足。

数据观——让大数据变现的杀手级应用

1、数据连接数据观提供强大的数据中心，不但可以上传本地文件，而且可以连接云端数据、第三方接口等，让企业内外部的资源相互连接，使您的洞察可以基于全面的数据；

2、数据处理为了提高数据精确性，数据观提供强大的ETL工具，解决企业数据分散及不规范的问题，通过整合、清洗、计算企业的全量数据，最终将规范的数据集中呈现到您的看板上；

3、数据视觉数据观提供自助式的看板设计器，您可以通过设置本企业的关键指标，来制定与企业最具有关联性的业务看板，抽取与企业最具关联性的数据。那些无关的、过期的数据，将不会出现在您的视线之中；

4、数据协作数据观支持企业用户数量与数据规模的任意扩展；无论您是5个人的敏捷团队，还是50000人的企业，都可以基于数据观高效办公；同时在数据规模上，无论是几千行的小数据，还是千万行以上的大数据，都可以确保同样的分析性能。

数据观允许任何技能水平的员工或管理者，都能基于完整的业务数据进行决策。换句话说，数据观在“易用性”上领先一步，仅通过鼠标的点击和拖拽，就能完成数据的上传、整理、与可视化等过程，与传统BI不同，数据观允许企业人人都是数据分析师，允许企业人人拥抱敏捷。

“二十多年前，‘No Software’行动把本地部署推向云端。今天，我们需要拥抱‘Data Kills’行动。是时候从收集数据转为用数据创造价值了。”Nader在文末说道。而我们完全可以理解Nader关于“大数据杀一切”的警告——从杀气腾腾到珠光宝气，只差一个数据观的距离。

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关键词：大数据 数据 数据观