大数据时代 抓住机遇 拥抱大数据

1. 大数据时代 抓住机遇 拥抱大数据

大数据时代：抓住机遇 拥抱大数据
随着云计算、社交网络、电子商务和物联网的飞速发展，世界已经逐步迈入大数据时代，美国政府于2012年3月出台“大数据的研究和发展计划”，以提高对大数据的收集与分析能力，增强国家竞争力;很多国家也都把大数据提升到国家战略层面，大数据已经成为一个国家的战略资源。 无论是网民数量、发展速度，还是网络规模和应用方式，都已经进入信息化大国和网络大国的行列。但长期以来，我国一直存在对数据的重视和应用不足、信息化法律缺失、数据安全不足等问题，成为制约大数据发展的障碍和威胁信息安全的隐患。为此，全国政协委员郭为建议，以信息安全立法为突破点，加强我国大数据安全保障和开发利用，迎接大数据时代的来临。 随着在线交易、在线对话、在线互动，在线数据越来越多，个人信息可以在网络上大规模汇集形成大数据，若这些网络大数据被恶意搜索、分析和利用，将极大地威胁个人、组织和国家的信息安全。郭为建议，进行个人信息保护立法，为公民网上活动和大数据产业发展提供良好的法律环境。 形成良好的数据开发和使用氛围很重要。郭为建议，针对大数据开发、经营、服务提供者，通过立法手段，形成清晰的业务定位，构建数据审查管理机制。同时，加强行业自律，在行业内构筑坚固稳定的行业道德底线。在确保个人信息安全的基础上，鼓励最大限度地开发数据资源，不断创新商业模式，提供更好的服务。 政府机构是重要的大数据生产者和保有者，对政府沉淀信息资源的开发利用将产生极大的社会和经济效益，并对产业发展起到引领和带头作用。一方面，鼓励地方政府在经济规划、防灾和灾后恢复等方面进行大数据的应用示范，充分发挥大数据在进行公共服务和社会管理中的重要作用；另一方面，在满足信息安全和隐私保护的前提下，逐步开放政府所掌握的信息资源，促进个人或企业利用开发应用，刺激商业创新并创造新的经济价值增长点。
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2. 拥抱大数据时代 互动成就未来

拥抱大数据时代 互动成就未来
拥抱大数据时代，互动成就未来！大数据时代正汹涌来袭，它悄然改变着我们的生活，也改变着我们理解世界的方式。大数据将是一场寻宝游戏，技术和应用是主宰这场游戏的关键！目前，互联网+大数据已渗透各行各业，成为企业发展的风向标，当互联网+大数据与传统企业结合越来越紧密的时候，它所散发的力量犹如核爆炸，整个社会都将运行在信息网络这个大平台上。
由西安互动未来信息技术有限公司主办的2015互动未来|互联网+大数据峰会于10月15日下午在西安高新香格里拉酒店盛大开幕，这是一场真正认知大数据价值的分享盛宴。
“好的数据会说话”！本次峰会预计150人的会议，结果到场人员将近三百人，现场异常火爆。另外，峰会特别邀请到陕西省互联网协会秘书长董晓北女士及西安市贸促会、西安国际商会副会长张庚元先生致辞。大佬们的分享也都是烧脑干货，具体包含以下内容：1.企业如何透过大数据发现商业价值？2.互联网时代下企业如何利用大数据进行全渠道营销？3.百度、滴滴出行、中国电信大数据分析及案例剖析，为我们企业指明方向；4.互动未来企业互联网化转型五步法分享，帮助企业少走弯路，成功转型。
峰会上，百度大数据部高级产品设计师辛广蓉女士从百度搜索数据方面为现场嘉宾进行了深入的分享，她表示：百度大数据，将引领全球企业智慧营销。滴滴出行北方区总经理常湘女士现场说道：滴滴出行作为全球领先的智能交通综合服务平台，改变了传统出租司机等客方式，节约了司机与乘客沟通成本，降低了空驾率，最大化节省了司乘双方资源与时间，颠覆了路边拦车概念，利用移动互联网特点，将线上与线下相结合，画出一个乘客与司机紧密相联的O2O完美闭环。
中国电信渠道及销售拓展部主任何子明表示，中国电信也将在拥抱大数据时代，挖掘大数据价值中，开辟他们特有的大数据新服务，不断增强企业的综合信息应用服务能力，在更高层次和更广领域服务于陕西经济和社会信息化建设，为推动整个信息社会的和谐与进步作出更大的贡献。
在互联网时代，对于企业而言是机遇更是挑战。峰会上，西安互动未来CEO王维搏先生为现场的企业家们分享了互动未来自创的企业互联网化转型五步法（互联网化咨询、建设、运营、推广、管理），帮助企业少走弯路，真正转型。西安互动未来信息技术有限公司致力于成为中国领先的企业互联网化转型服务商。从2010年至今，在践行“互联网+”国家战略的同时，致力于为客户提供专业互联网整合营销运营解决方案。五年来，互动未来得到了巨大发展，在互动未来进行营销推广的企业，每年都在快速增长，我们已帮助218850家企业，创造营销神话。
通过百度、滴滴出行、中国电信、西安互动未来这些企业关于行业大数据分享和精彩的案例剖析，我们真正体验到了互联网时代，大数据所发出的声音，看到了大数据背后的巨大价值。
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3. 抢占“大数据时代” 先机

抢占“大数据时代” 先机
未来的医疗可能是这样的：“可穿戴设备”将收集到的人体生理数据传入云端进行分析处理，医生给出诊断或康复建议，甚至为个人定制健康全记录;
　　未来的教育可能是这样的：个人学习终端融入资源云平台，线上教育机构就会根据学生特点推送相关资讯、培训乃至未来职业发展方向，并贯穿于终身学习的全过程;
　　未来的交通可能是这样的：输入目的地，无人驾驶汽车就自动开启，并随时随地收集道路、车流量、障碍物数据，经过每秒几百万次的运算，选择最优路线抵达目的地;
　　未来的城市管理可能是这样的：为公共场所的休闲座椅安一个温度传感器，每天就可以判断出哪里的座椅温度最高，说明利用率高。这样，通过数据分析就可以科学安排公共基础设施，不断优化一个城市的治理。
　　能够把这些可能变为现实，进而改变诸多行业发展模式和创新路径的关键技术，就是大数据。尽管很多人还不太熟悉这个新兴的术语，但是大数据时代已经无可争议地来临了。当打开网页时频频跳入眼中的都是自己心仪产品的广告，当快餐企业开始根据“送外卖”的数据调整门店布局，当百度、阿里、腾讯三大互联网巨头上演争夺移动客户端的“三国演义”，这都是大数据以浪潮之势融入社会生活各个方面的明证。
　　大数据被称为“碎片中的智慧”，被视为驱动新一轮技术革命的关键力量，正在显现出巨大的经济价值。有消息称，大数据给谷歌公司带来的日均收入高达2300万美元，一年就有80多亿美元;“脸书”并没有多少实物资产，但上市后拥有1000多亿美元的市值，最重要的无形资产就是它的数据。根据麦肯锡咨询公司测算，大数据每年可为美国医疗服务业节省3000亿美元，使零售业净利润增长60%，帮助制造业在产品研发、组装等环节降低50%的成本。其核心就在于大数据可以帮助企业快速感知市场，推动业务从供给驱动转变为需求驱动、个性化订单驱动，进而改变商业模式，重构企业智慧。
　　大数据的重要价值日益凸显，也为越来越多的国家和企业所认识，并将其置于战略高度加以推动。美国将大数据定义为“未来的新石油”，将其视为另一种“国家核心资产”，并发布了“大数据研究与发展计划”;众多行业、企业开始使用并利用大数据作出变革，全球500强企业中90%以上的重要决策都取决于深入的数据挖掘和分析;不少创业者也扎根大数据开创自己的事业，有人甚至认为这是一个“万亿级别的机会”;数据技术产业包括数据采集、加工和应用，已经成为各路投资者角逐的对象。国内也有不少企业不遗余力地投入这片蓝海，比如很多金融机构利用“数据仓库”在市场上寻求商业效益，淘宝网、京东商城等电子商务网站则利用数据挖掘技术推送产品信息、发现潜在消费客户。
　　中国有6亿网民，手机设备持有量超12亿台，无疑将成为大数据最重要的市场，这也为转型期的中国企业提供了重大机遇，为经济发展提供了新的增长动力。抢占大数据浪潮的先机，广大企业要敏锐捕捉数据背后的商机，为客户提供精准服务，推动企业转型升级。与此同时，政府部门也要主动推进大数据产业化进程，推出相应战略规划，合理布局、建设和改造IT基础设施，同时推动隐私保护和公共信息公开等方面的立法，明确界定互联网数据商业化应用范围、确定数据滥用应承担的法律后果，提高数据市场交易的有效性、合法性。此外，还要资助大数据的基础技术研究，尤其是人才培养，以解决产业发展急需数据科学家、数据架构师的人才供给问题。

4. 大数据时代

大数据是什么？是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据集合的统称？今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里？大数据的来源又有哪些？等等。当然，我不是专家学者，我无法给出一个权威的，让所有人信服的定义，以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳，只求表达出我个人的理解，并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧，过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”，如我们所说的客户量，业务量，营业收入额，利润额等等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，过去传统的数据解决方案（如数据库或商业智能技术）就能轻松应对；而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”，可能还包括“文本，图片，音频，视频……”等多种格式，其涵括的内容十分丰富，如我们的博客，微博，轻博客，我们的音频视频分享，我们的通话录音，我们位置信息，我们的点评信息，我们的交易信息，互动信息等等，包罗万象。用正规的语句来概括就是，“数据”是结构化的，而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解，在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来：由于数据是结构化的，数据分析可以遵循一定现有规律的，如通过简单的线性相关，数据分析可以大致预测下个月的营业收入额；而大数据是半结构化和非结构化的，其在分析过程中遵循的规律则是未知的，它通过综合方方面面的信息进行模拟，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此，或许我们可以给“大数据”这样一个定义，“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”，“大数据”有两个明显的特征：第一，上文已经提到，数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据；第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么，接下来还有一个问题，大数据的来源有哪些？或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些？”对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。（若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率；另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。）传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了：如，呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同，类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息（或说数据）从不同的方面表达了客户的消费过程的方方面面。因此，一般来说，企业用以分析的数据来源越广越全面，其分析的结果就越立体，越接近于真实。因此，大数据分析意味着企业能够从不同来源的数据中获取新的洞察力，并将其与企业业务体系的各个细节相融合，以助力企业在创新或者市场拓展上有所突破。针对“数据量”这个话题，亚马逊CTO Vogels曾经说过，“在运用大数据时，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”可以预料，在不远的未来，企业如何通过抓住用户获取源源不断的数据资产将会是一个新的兵家必争之地。在这个层面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括电信运营商等领先企业具有无可比拟的优势。在大数据的领域里是否数据量越大越好？很多时候我们写文章，并不是想要去重复某一个众所周知的事实，而更多的是想从另外一个角度试图去质疑那些已成事实的事实，并不是想要去推翻，而只是去看这个事实是否存在另外的可能性，虽然很多时候我的那些质疑会漏洞百出，并显得幼稚可笑，但我觉得一个事物的健康发展需要不同的声音，而这正是我们写文章的意义所在。所以，我现在问题是，在大数据的领域里是否数据量越大越好？对于这个问题，我觉得应该分两个层面来看，第一个层面是，对大数据这个整体而言，数据肯定是越大越好的，多元的数据能让不同行业，不同组织都可以从大数据中寻找到解决问题的方法，也是基于此，现在越来越多的企业组织通过不同的终端、应用或者其他手段去疯狂地收集多元的数据，大数据让人们能有足够的能力和视野将地球（包括地球上的一切）作为一个整体去看待，这是在从前无法想象的。第二个层面是，对于大数据的具体应用而言，数据量是否越大越好，我却有不同的看法。我的理解是，在大数据的实际应用中你用以分析的数据量越大，你能得到的东西就越多，而至于得到的那些东西是否是你所需要的，或者对你是否有价值的，没有人能保证。就如同树林里有100条路，每条路上都有一些你觉得有意思的东西，如果你有足够的时间，你可以走遍这100条路，收获很多有意思的小东西，但不是每一条路都会让你得到真正有价值的东西。经常做数据分析的朋友应该会有同感，在分析的过程中你会发现不同的数据通过不同的组合导入不同的分析模型会得到很多不同的结果，有时候会有一些很新鲜的结果被发现，这会让你很惊喜，但大部分这些新鲜的结果最后只会出现在你的微博里，而不会出现在正式的分析报告中，因为分析报告是为解决某一具体问题而存在的，旁枝末节太多会显得臃肿且容易混淆。所以，我认为，在大数据的具体应用面前，我们先要做的是把“大数据”这个概念忘掉，我们必须弄清楚到底想从大数据中得到什么，然后带着目的去收集有用的数据，输入至分析模型中，直接导向我们想要的结果。否则你将花费大量时间、资源成本去获取数据，分析数据。我们需要大数据应用是能够帮助解决问题的行为洞察，而不是试图研究每一条能够得到的信息。不得不说，大数据的世界太魔幻了，里面的诱惑很多，如果你不是带着明确的目标去应用，你很有可能被陷入在五光十色的诱惑中无法自拔。即使你走进了一座金山，最后你能带走的最多也只是你能提动的一小口袋。另外，这同时也揭示，为了避免应用者困在“大数据的金山”，大数据必须往下细化，针对不同行业不同领域的特定问题制定不同的解决工具，未来大数据将会遵循消费化模式，核心基础设施将作为服务或应用程序来提供。

5. 身处大数据时代，我们该如何做

大数据时代，可以知道世界上任何一个角落上发生的事。网络方便人们获取信息的同时，也大大增加了人们信息泄露的可能性。加米谷大数据来分享我们该如何保护自己的个人信息。
如何防范自己的个人信息泄露呢？
1、不要随便填写各种各样的调查问卷。现在在街上、校园、网上都会遇到各种问卷调查，那么此时一定要注意防范，不要轻易填写个人信息。
2、不要贪小便宜。对于一些留下联系方式或者注册某个APP就能得到一些精美的小礼品的活动，千万要注意，因为你的个人信息大部分就是这样泄露的。
3、不要随便扔快递单据。快递单那里会写上你的收货地址、姓名和联系方式，如果随便丢弃，就相当于自己主动泄露个人信息。
4、不要随意丢弃车票和机票。现在的飞机票和火车票都实行了实名制，上面有自己的身份证等信息，随意丢弃会导致信息泄露。
5、及时删除在打印店打印的资料。在打印店打印，很多人喜欢将U盘的文件拷到电脑上，打印之后又忘记删除，特别是一些简历等含有个人信息的资料。
6、网络上的个人信息也需要进行保护。

6. 大数据时代

预测——大数据的核心
  
  
 
  
 量变导致质变
  
 要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要精确
  
 万事万物数据化、数据交叉复用的巨大价值
  
 大数据变革公共卫生——它是建立在大数据的基础上的。这是当今社会所独有的一种新型能力:以一种前所未有的方式，通过对海量信息进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。
  
 大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场，组织结构，以及政府与公民关系的方法。
  
 大数据价值链的3大构成:数据本身、技能、思维
  
 大数据的精髓——分析信息时的三个转变
  
 1.在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样
  
 2.研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度
  
 3.我们不再热衷于寻找因果关系
  
 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息
  
 大数据时代的思维变革
  
 1.更多:不是随机采样而是全体数据
  
 2.更杂:不是精确性，而是混杂性
  
 3.更好:不是因果关系而是相关关系
  
 大数据时代的商业变革
  
 4:数据化:一切皆可“量化”
  
 5."取之不尽，用之不竭"的数据创新
  
 数据的再利用
  
 重组数据
  
 可扩展数据
  
 数据的折旧值
  
 数据废气
  
 开放数据
  
 6.数据、技术、思维的三足鼎立
  
 大数据时代的管理变革
  
 7.风险:让数据主宰一切的隐忧
  
 8.掌控:责任与自由并举的信息管理

7. 如何理解大数据时代

随着信息化时代的发展，电脑、手机等高科技充斥着在生活之中。
“大数据”是近年来IT行业的热词。大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来。
大数据又称巨量资料。指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。数据量大、数据种类多、要求实时性强，数据所蕴藏的价值成为了它的闪光点。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据的挖掘。

8. “大数据”时代到来了么

“大数据”时代到来了么
　潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。 这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例外。 问题在于：为什么人人言必称大数据?
　　数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。因为，价值隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本高而收益为零。但是国内热潮的“大数据”概念，目前仍然停留在数据收集、整理、存储和简单报表等几个初级阶段。能够对大数据进行基本分析和运用的，只有少数几个行业的少数企业。关于这一点，我们可以通过谷歌搜索结果来简单揭示这一现状的:
　　挑选四个关键词，并且分别搜索，并且对搜索结果计数用JMP数据分析软件进行制图：
　　很明显，英文世界里，“big data”的搜索结果计数比中文世界里的“大数据”搜索结果计数要多了不少; 而“analytics”(分析)的搜索量不仅仅高于“big data”，更是远远高于“分析”在中文世界里的搜索结果，大概是169倍!
　　这个结果，尽管不能100%还原中国业界对“大数据“和”分析“的重视程度，但仍然可以揭示一个起码的事实：作为大数据概念源头的西方国家尤其是美国业界对于”分析”的重视，远甚于中国业界对分析的关注。
　　这个来自谷歌搜索的简单分析结果，和我们对于中国企业大数据实施现状的理解不谋而合。
　　中国式大数据与分析的现状
　　所谓”大数据分析“，其和”小数据分析“的唯一差别在于数据量以及数据量带来的对于数据存储、查询及分析吞吐量的要求。本质上，”大数据分析“仍然需要通过数据分析来发现现状，找到导致现状的根源要素，并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化，并且实现企业运营各个领域的持续改善与创新。要谈”大数据分析”的中国现状，首先必须深入了解”数据分析“在国内的应用情况。
　　国内企业，不论是国企还是民企，真正在业务决策中以数据分析结果为依据的，主要集中在银行，保险，电信和电商等几个行业。以IT预算最充沛，人员能力最强的银行为例，目前主要是大型银行在导入数据分析。中小银行尚在观望与学习阶段，人员与能力建设正在起步阶段。数据分析的应用范围主要集中在信用风险、流程优化、市场营销、成本与预算等几个方面，深度尚可，但广度一般，尚未扩充到运营管理的所有领域。
　　而谈到“大数据”或者数据仓库，上述行业中的绝大多数企业早已实施了各种数据仓库，以管理数据。这种买药再看病的模式，完全本末倒置。数据仓库与数据库不一样，其使命就是为了分析而存在的。没有分析，仓库何用之有? 四大行之一的某大型国有银行，90年代末期就开始花费好几亿元IT预算，建设“数据大集中”项目，受该行影响，其他国内银行掀起了一股数据集中的热潮。而当时连商业智能还是个尚未传入中国IT概念，更遑论数据分析了。15年过去了，这些被集中的数据，还在么?
　　至于支撑起我国庞大GDP的制造业、建筑业和贸易业，在运用数据分析进行业务决策方面，则尚未见规模。其IT开支仍然主要集中在基础架构与流程化的软件套件领域(如ERP，CRM，HRM, SCM等)，部分企业开始导入商业智能(报表、制图、管理驾驶舱)，而数据分析应用远远没有进入规模发展阶段。以我国制造业企业为例，从五、六年前开始热炒“六西格玛”、”全面质量管理“，”精益生产“，尽管这些举措对中国制造、中国创造等带来本质变化尚需时日，但是就提升企业决策能力和管理水平而言，这些举措的的确起到了一定的作用，对于中国企业从拍脑袋到用数据决策这一本质转变打下了一个基础。
　　这一现状的原因，我们认为主要提现在如下几个方面：
　　1. 企业的权力来源
　　数据分析才是真正的一把手工程。分析的使命，在于改善决策。决策的第一责任人，也就是企业最高层管理人员。国企，尤其是大型央企，职业经理人体系并不完善，董事长、总经理级别的任命是由组织部门而不是经济部门来决定的。“讲政治”的人事任命体系决定了企业决策的复杂性和特殊性，科学管理方法和决策手段的推广，完全取决于企业最高领导人本身对于这些手段的认可程度。
　　另外，数据分析带来的不仅仅是分析软件和分析方法论，更需要决策、运营进行相应的改善与调整，我们通常称之为“变革”。 任何变革都会带来相匹配的风险与收益。国企的权力架构和民企、外企非常不同，哪怕总经理决定了要变革，还得征求企业内部各路权力部门的认可与接受，变革的难度导致了我们通常看到和听到的“转型极其艰难”，“身为大家长要对几十万张嘴负责”等煽情苦情的自我表白。不要说数据分析，就连开除几个绩差员工，一不小心就要得罪人，严重了还要危及乌纱帽，改革谈何容易。
　　相比之下民企和外企在这方面的转变要敏捷、迅速很多。比如苹果，很多年前就开始全球范围导入JMP数据分析平台，在我们的跨国团队的帮助下从搭建数据分析能力、规范数据分析流程、导入高级数据分析方法、直到生产与研发环节的数据分析全球标准化等工作。整个过程长达数年，涉及到庞大的机构、人员、方法、流程的转变，却平稳有序。其间还发生了Steve Jobs辞世，新任CEO上台等足以中断一切的重大企业事件，但导入数据分析能力这一过程丝毫没有受到任何影响。
　　2. 企业的运营能力储备
　　能力储备也是个关键要素。哪怕管理层决心一致，雄心壮志，重大变革能否落地，还得取决于团队能否升级与被变化。意志力尽管重要，体能却是个关键。数据分析对于参与者的统计、概率、数学、计算机、业务理解等几个方面的能力要求甚高。尽管“能力是可以培养的”，但是我们在国内这么多年的众多数据分析导入项目中，面临最多的挑战就是人员培训和流程变革。
　　以电信运营业为例，BOSS系统，各种业务系统和数据仓库搭建了许多年，数据分析对于客户行为的理解与促销产品的层出不穷也使得这个行业的数据分析应用远远超过绝大多数其他行业。但电信业在大规模导入数据分析方面面临的首要问题，仍然是专业人才储备以及与数据分析有关的规章制度、决策流程与文化体系的建立。
　　我们在市场上看到更多的，是IT部门主导的数据分析项目。项目名称是数据分析，而内容仔细一了解，往往都是数据仓库+企业报表。不是传统财务三表，而是用于展现核心KPI的图表。对“数据分析”不了解，把报表和制图当成“分析”，是这一现状的根源。
　　3. 市场环节与竞争压力
　　不同企业对市场竞争的变化是非常不同而有趣的。比如三桶油，建立竞争力的方法，在于找油田、收购加油站，利用垄断性政策优势抬高行业准入门槛。三大电信运营商，若干年前曾经有子公司互相攻击，甚至发展到人员斗殴，割断对方光线网络的事件。而华为与中兴的竞争，若干年前除了口水仗，还有互相挖对方技术团队。
　　政策性垄断行业，尽管有压力，但是在提升生产力和生产效率的手段方面，改变缓慢而低效。 高度市场化领域，比如家电，汽车，消费电子，华工、医药等领域，对以数据分析为代表的“高级能力”的接受程度则高了不少。
　　综上所述，我国企业界对于数据分析的应用仍然停留在个别行业与个别应用的阶段。不过，尽管导入数据分析的过程是如此艰难而挫折，我仍然认为，随着我国各行业市场化进程的推动，随着互联网、数据分析技术不断对传统产业的颠覆过程，“数据分析”或者“大数据分析”迟早会成为中国企业界突破藩篱的关键手段。
　　数据大不大其实一点也不重要
　　只要是数据，里面必然有故事。与其在能力毫不匹配的情况下片面追求大数据，还不如立即行动起来，从手头、身边保有的小数据当中提取价值，进而为真正的大数据时代的数字化决策打下基础。
　　从微观角度来看，我们以中国零售及消费品行业为例，看看数据分析在这一领域的应用现状：
　　概要
　　公司对分析法的应用日益增多，但还远远不足以捕捉其可能的价值。为了认识到其价值所在，公司应再次将关注重心置于分析法上，构建并应用分析法来确定行动、发掘货架层面的商机。这样，分析法才能满足如今眼光敏锐、关注价值的消费者。
　　背景
　　企业内部采用的分析手段是非标准化的，零散的—--例如把图表当分析;
　　更多地关注数据获取和管理，而不是开展面向客户的预测性建模与数据挖掘。前者是IT工作，后者才是从数据里获取价值的过程
　　尚未在公司真正地运行或者构建持续的分析能力、分析流程和与数据分析有关的业务与管理决策机制。
　　而根据我们为中国企业提供JMP数据分析战略拓展与项目支持的多年经验，我们的建议是：
　　1. 从项目级别的数据分析应用开始，逐渐现成项目组级别的标准化分析流程与业务决策制度。借助项目拓展出有基本分析与应用能力的团队;
　　2. 将项目分析经验扩展到部门级别，拓展 数据分析—价值获取—业务决策 这一价值链。 根据部门级数据分析应用的需要来开展数据获取和管理。借助部门级引用导入拓展出数据分析与业务决策的流程，以及统一、先进的数据分析平台与业务实践库
　　3. 从部门级到企业级应用，纵横两个维度都在拓展，需要企业管理层的高度参与与制度支持，推广基于数据分析为核心的文化与模式转变，建立支撑这些变化的长远的数据分析战略
　　4. 至于数据是不是够大，是不是需要“云计算“，全看业务需要而定!　
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