1、大數據時代的新競爭力在你出生的那一刻，你的父母有可能知道了你未來的長相，電腦通過計算你的基因、出生環境等遺傳資訊，數據分析的結果會顯示未來你的相貌中有多少比重像母親、多少像父親，而你的未來的一切更是清晰可見：你的智力水準、 你的運動傾向、你的個人性取向 這並不是癡人說夢，更不是杞人憂天，而是大數據時代的平常小事。大數據是繼雲計算、物聯網之後 IT 產業又一次顛覆性的技術變革。 最早提出大數據時代到來的管理諮詢公司麥肯錫認為：數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。如何通過對海量數據的挖掘與分析，發現數據中蘊藏的商業機遇，將會成為企業在大數據時代尋求決策依據、提升競爭力
2、的一個重要途徑。 掘金大數據 最近網路上一個消息，彷彿在向全世界證明，在這個遍地是黃金的時代，你缺少的，只是一雙擅於發現的眼睛。根據網上最新的消息顯示，一小夥應聘上海均價 4 萬高檔社區的物業管理，自己配了掃描槍，每天就盯著社區垃圾堆，看見有條碼就掃描，晚上回家把數據整理出來，得出這社區喝什麼水吃什麼油買什麼衣服，整個社區的消費品類偏好和品牌偏好一清二楚，再形成報告賣給大公司，報告價值數十萬。 如果說上面這個案例只能代表個人英雄主義與機會主義，那麼最近一則關於一家美國創業團隊獲得 120 萬美元 A 輪融資更有說服力。 成立於 2011 年的 Medikly 公司是一家美國企業，他們提供的服務
3、是讓醫療銷售人員能更好地掌握當地醫生們的需求，從而更好滿足他們的需求偏好，Medikly 把自己的平台稱之為醫生偏好發現引擎只要通過 Medikly，醫療銷售人員就能夠獲取本地醫生對醫藥和醫療器材的使用狀況，從而讓銷售人員能更好地去行銷。這家公司近日宣佈，在新的A 輪融資中獲得來自於 Easton Capital 120 萬美元的風險投資。 雖然這個服務創意並沒有多麼亮眼，但據 Medikly 創始人介紹，他們解決的是醫療領域的一個 30 億美元的大問題。因為在美國，醫療銷售人員每年都要大概總計花費 30 億美元去行銷自己的醫療產品，然後才能成功銷售。而 Medikly 可以讓他們直接把產品銷
4、售給需要的醫生，並且醫療廠商可以通過分析醫生的需求更好的改進產品，生產出真正符合需求的醫療用品，防止資源的浪費。 至於如何獲得準確的醫療資料庫，Venkat Gullapalli 表示這要得益於大數據時代的到來。因為醫生們會參與各種研討會，之後他們會把討論的數據資料存放於 Sound Cloud 這樣的雲端存儲工具中，並進行分享，Medikly 就可以根據這些數據進行分析，從而得出每個地方醫生使用醫療用品的偏好情況，然後，醫療用品銷售人員只要在 Medikly 上搜索，就可以知道自己該賣給當地醫生什麼醫療用品和器材了。 類似這樣在細分領域挖掘數據的做法仍然無處不在，這就像是一個大型的金礦，到處
5、是亮閃閃的黃金，你只需要找準位置，然後就是揮動自己手中的鐵鍬。 新商業模式 回顧 IT 歷史，似乎每一輪 IT 概念和技術的變革，都伴隨著新商業模式的產生。如個人電腦時代微軟靠銷售操作系統獲取了巨大財富，互聯網時代穀歌抓住了互聯網廣告的機遇，移動互聯網時代的蘋果則通過終端產品的銷售和應用商店獲取了高額利潤。 那麼，大數據的興起，將會對傳統數據挖掘和商業智能的模式帶來哪些改變呢？ 國金證券 TMT 行業分析師趙國棟認為，以往的數據挖掘和商業智能，服務對象都是某個企業，數據來源也是這個企業的內部數據。 而大數據則帶來了兩方面重要的轉變：一是數據來源更加多樣化，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數
6、據，尤其是和消費者相關的數據。另一方面，提供數據分析處理技術的公司的商業模式也發生了變化，不再局限於給某家公司提供服務，而是利用該公司積累的歷史數據，並整合外部數據，幫助該公司開展新的業務，並以第三方廣告的形式獲得收益。 這樣就從原來的數據挖掘演變成平台服務，商業模式發生了徹底的改變。 趙國棟說。 億贊普（IZP）公司就是這樣一個典型的例子。該公司通過和電信運營商合作，獲得用戶行為數據資訊，經過整合分析之後，為廣告主提供精準廣告投放，並取得收益。 另一方面，善用大數據也讓傳統的企業商業模式發生了變遷。Sybase 中國技術總監盧東明在日前舉行的首屆用友觀察家沙龍上闡釋了自己的看法。 他表示，現在有很多企業已開始意識到數據是它的核心競爭力和最有價值的企業資產。一系列的用戶行為，正驅動更多企業制定他們的商業計畫，做更精準的行銷，並利用企業資源實現利潤最大化。 當然每一次科技的進步，也都相應的帶來一系列的風險。大數據也不例外，它的出現除了帶給企業機遇以外，帶來的還有挑戰。企業在運用數據的過程中，需要面對的除了技術方面的問題以外，數據安全、隱私保護等問題也是不容忽視的。大數據時代給商業機密和知識產權保護帶來了挑戰，給企業管理增加了難度。從企業自身來講，必須盡快開始研究保護數據的措施。
