“Big Data（大數(shù)據(jù)）”一詞最早出現(xiàn)于15年前，其名稱背后指代的是日益增長、體量龐大、多樣化且極為復雜的海量數(shù)據(jù)。更重要的是，這些數(shù)據(jù)無法通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法輕松加以管理。近年來，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的興起，大數(shù)據(jù)也成為各類企業(yè)推進轉(zhuǎn)型之旅的主要驅(qū)動力。

Big Data成為企業(yè)轉(zhuǎn)型主要驅(qū)動力

IT與商業(yè)服務轉(zhuǎn)型咨詢企業(yè)Pace Harmon公司董事總經(jīng)理Rahul Singh表示，“以實時方式分析大量結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、進而獲取洞見的能力，已經(jīng)成為當前大部分數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的基礎。只有充分運用提取自大數(shù)據(jù)的分析見解，才能真正推動工作流程的數(shù)字化與自動化。”

此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的出現(xiàn)，也在一定程度上源自各類組織希望充分運用不斷增長的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。SAS數(shù)據(jù)管理負責人Todd Wright解釋道，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實質(zhì)在于組織向著基于數(shù)據(jù)的決策方向轉(zhuǎn)型，而大數(shù)據(jù)代表的正是組織對自身所生產(chǎn)或使用的全部可用數(shù)據(jù)的捕捉能力。因此，捕捉所有可用數(shù)據(jù)也就是獲取大數(shù)據(jù)的過程，這對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。”

IT組織當然可以純粹將大數(shù)據(jù)用于報告及改進流程。但Singh表示，“真正的價值來自將大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相結(jié)合的能力?！闭缂夹g(shù)研究與咨詢公司ISG數(shù)字戰(zhàn)略與解決方案合伙人Prashant Kelker所言，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一條道路，大數(shù)據(jù)則是走通這條道路的具體手段?！?/p>

大數(shù)據(jù)如何揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的種種機遇

大數(shù)據(jù)最核心的價值在于照亮企業(yè)中種種以往難以窺見的角落。

SAS的Wright表示，“將大量經(jīng)過良好統(tǒng)籌的數(shù)據(jù)整合到分析程序或AI程序當中，能夠幫助我們更好地理解運營、客戶與市場態(tài)勢。更重要的是，要使數(shù)字化轉(zhuǎn)型真正成功并實現(xiàn)對于業(yè)務目標的最佳洞見，數(shù)據(jù)素材永遠是越多越好?！?/p>

但如果沒有經(jīng)過精心設計的思路或者程序加以實際應用，大數(shù)據(jù)本身也將毫無用處。SAS的Wright表示，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型正好帶來了這種思路與程序。說起大數(shù)據(jù)對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要意義，進入數(shù)字轉(zhuǎn)化程序的數(shù)據(jù)越多，得出的結(jié)果質(zhì)量就越高。”

當兩者相融合時，真正的改變也將成為可能。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備、可穿戴設備、智能手機以及其他機器傳感器數(shù)量的持續(xù)增加，其生成的數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級增長。

Pace Harmon公司的Singh指出，“這些物聯(lián)網(wǎng)功能、大數(shù)據(jù)分析功能以及數(shù)字轉(zhuǎn)化功能的結(jié)合，將使企業(yè)不僅能夠?qū)崟r適應客戶需求，同時也可以預測消費者的未來行為?！?/p>

管理咨詢與研究公司Everest Group副總裁Ronak Doshi指出，隨著互聯(lián)網(wǎng)連接設備的日益普及，數(shù)據(jù)驅(qū)動型數(shù)字業(yè)務模型的發(fā)展，加上全球互聯(lián)業(yè)務生態(tài)系統(tǒng)與集成價值鏈的增長，企業(yè)必須構(gòu)建起一套模塊化且很具中心凝聚力的數(shù)字平臺，借此從各類來源處收集大數(shù)據(jù)并將其作為業(yè)務驅(qū)動力。

Doshi解釋道，“企業(yè)從數(shù)字功能平臺的投資中所能獲取到的實際商務價值（或者說投資回報），將直接取決于他們提取數(shù)據(jù)價值的能力。對于大型企業(yè)而言，其面臨的數(shù)據(jù)量極為龐大，且無法通過傳統(tǒng)的商務智能以及數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進行管理?！?/p>

意在整合，而非孤立

Doshi強調(diào)，專注于從大數(shù)據(jù)中獲取較大價值的數(shù)字化技術(shù)，將幫助IT領導者建立起數(shù)據(jù)池，借此匯總并存儲來自多個來源的數(shù)據(jù)。大部分大數(shù)據(jù)供應商都提供IT領導者可以輕松使用的預構(gòu)建分析與機器學習算法。

但最重要的是，企業(yè)應該首先針對當前組織與所處行業(yè)明確定義大數(shù)據(jù)與相關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。例如，要與Kelker保持合作，制造企業(yè)必須首先明確轉(zhuǎn)型目標：通過互聯(lián)產(chǎn)品增加收入、或者是通過進一步優(yōu)化的聯(lián)網(wǎng)車間實現(xiàn)成本節(jié)約。只有這樣，IT領導者才能確定有助于實現(xiàn)這些具體目標的優(yōu)秀大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)與云戰(zhàn)略。

Kelker表示，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型應該擁有明確的目標。目標是創(chuàng)造新的收入流？實現(xiàn)成本節(jié)約？還是二者兼有？制定出明確的轉(zhuǎn)型原則，將幫助大家定義發(fā)展路徑并指導技術(shù)實施。”

Kelker指出，目前大部分大數(shù)據(jù)計劃仍然被局限在IT或者商務智能部門之內(nèi)，且由于缺乏與業(yè)務間的直接相關(guān)性而很快消失。他強調(diào)稱，“孤立執(zhí)行的大數(shù)據(jù)計劃，就像是為了解決問題而解決問題的方案。真正執(zhí)行良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)（包括大數(shù)據(jù)計劃），應該能夠帶來一條通往業(yè)務回報的捷徑。”

大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠幫助企業(yè)更好地了解客戶的偏好與行為，進而創(chuàng)造出更具個性化與相關(guān)性的體驗。Doshi表示，除了引入基于洞見的產(chǎn)品與服務以實現(xiàn)貨幣化能力提升之外，企業(yè)還能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相結(jié)合，借此設計出能夠進一步拉升收入的新型產(chǎn)品與服務。

成功的組織擁有更積極的轉(zhuǎn)型態(tài)度

SAS的Wright表示，在某些情況下，大數(shù)據(jù)的存在實際上反而會阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型，特別是在數(shù)據(jù)缺乏可靠的數(shù)據(jù)治理流程的支持之下?！叭绻麤]有元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量保證、數(shù)據(jù)目錄以及明確指定的安全與數(shù)據(jù)所有關(guān)系，組織根本無法真正利用來自眾多來源的數(shù)據(jù)資產(chǎn)?！?/p>

Wright認為，在利用大數(shù)據(jù)資源助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面獲得巨大成功的IT領導者，通常擁有更積極的行動態(tài)度。他們從數(shù)據(jù)管理策略起步，“要讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功，一切必須以數(shù)據(jù)的可信性為基礎。”

那些在數(shù)據(jù)治理、高級分析以及機器學習領域進行投資的組織，能夠從大數(shù)據(jù)加數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組合當中獲取較大收益——包括提高運營效率、改善客戶體驗乃至增加運營收入。

Everest Group的Doshi總結(jié)道，“供應鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是個很好的例子，其中要求增強運營彈性、也要求企業(yè)著手推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這條旅程的關(guān)鍵，在于跟蹤各材料、制成品及/或信息資產(chǎn)如何在供應鏈中移動，并提取相應數(shù)據(jù)。由此得出的數(shù)據(jù)洞見將幫助企業(yè)提升價值鏈的整體效率，并全面改善分銷、物流、制造以及銷售等基本職能?！?/p>